一种基于联合学习的航拍图像修复质量的无参考评价方法.pdf
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一种基于联合学习的航拍图像修复质量的无参考评价方法.pdf
本发明公开了一种基于联合学习的航拍图像修复质量的无参考评价方法。该方法为:首先以逐层下采样的卷积神经网络为主框架,以图像分类任务为驱动,学习已修复图像的失真特征;然后用联合损失函数将已修复图像的失真特征回归到图像质量的真实得分,实现对图像全参考评价指标SSIM的近似。本发明解决了无法获得参考图像时的航拍图像盲评价问题,兼顾了对图像质量差异性的良好预测,提高了航拍图像修复质量的预测性能。
一种基于无锚航拍图像旋转目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于无锚航拍图像旋转目标检测方法,属于计算机视觉技术领域,该方法解决了目前航拍图像下目标识别准确度低的问题,在通用数据集DOTA‑v1上的检测精度达到了74.2。包括以下步骤:首先采集航拍图像,并对其中的目标进行标注,在标注的时候,本发明使用旋转目标标注的方法;之后在FCOS网络的基础上加上旋转角度信息,并且使用新的损失函数以及新的样本分配策略,构造新的网络结构;将航拍图像数据集送入到神经网络进行训练,直至网络收敛;然后利用训练好的神经网络和权重文件来检测测试图像中的车目标并输出检测结果。
一种基于深度学习的航拍图像小目标检测方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的航拍图像小目标检测方法,设计并使用一种大卷积核架构的骨干网络,旨在解决在航拍图像中目标过小难以检测的问题。与通过大量堆叠小卷积核的卷积块来实现特征提取的方法不同,本发明使用了一种大卷积核架构的骨干网络,通过少量堆叠大卷积核的卷积块来提高模型的有效感受野,使得模型能够从数据学习到更多特征,从而达到提高模型检测精度的效果。此外,为了减少大卷积核带来的计算复杂度问题,本发明还采用了深度可分离卷积、结构重参数化等方法来降低模型的计算复杂度。
基于改进Criminisi算法的航拍图像厚云修复.pptx
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基于SIFT联合描述子的航拍视频图像镶嵌.docx
基于SIFT联合描述子的航拍视频图像镶嵌摘要:航拍视频图像镶嵌技术是一种将多个航拍图像自动拼接成一个全景视图的技术。对于这种技术,图像的对齐和匹配是非常重要的。由于航拍图像拍摄时位置高度不一样,视角差异较大,导致拼接时存在非常大的图像对齐问题,因此,本文提出了一种基于SIFT联合描述子的图像匹配方法,采用局部特征描述子和全局几何信息来提高匹配精度。关键词:航拍图像,图像镶嵌,SIFT联合描述子,图像对齐,图像匹配1、引言随着无人机技术的发展,航拍图像的应用越来越广泛,如精准农业、城市规划、环境监测等。对于