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| 1 | 融合主曲率与颜色信息的彩色图像检索算法显示文摘针对当前图像检索算法存在特征维度高、检索耗时久、精度低等问题,提出一种基于颜色信息和纹理信息相融合的图像检索算法.首先对彩色图像进行颜色量化和统计以获取其颜色直方图,利用海森矩阵提取彩色图像的表面几何结构曲率信息,并根据提取的曲率信息构建方向梯度加权联合直方图;然后对获得的颜色直方图和加权联合方向梯度直方图进行融合,得到最终检索结果.与其他算法在Corel-1k,FTVL和COIL-100数据库上的实验结果表明,该算法具有精度高、维度低的优点. | 程德强 张皓翔 江曼 寇旗旗 | 2021 | 计算机辅助设计与图形学学报2021，33，2： | 4 |
| 2 | 多尺度密集特征融合的图像超分辨率重建显示文摘针对现有单幅图像超分辨率重建算法提取的图像特征信息单一、高频细节丢失的问题,提出了一种高效利用特征信息的基于多尺度密集特征融合网络的图像超分辨率重建算法。该方法通过含有不同尺度卷积核的多尺度特征融合残差模块提取不同尺度图像特征并将不同尺度的特征融合,以提取丰富的图像特征。在模块间采用密集特征融合结构将不同模块提取到的特征信息充分融合,以更好地保留图像的高频细节、获取更好的视觉感受。大量实验表明,所提出的方法在参数量减少的同时,在四个基准数据集上取得的峰值信噪比和结构相似度均有明显提升,尤其在Set5数据集上4倍重建结果的峰值信噪比相比于DID-D5提升了0.08 dB,且重建图像视觉效果更好、特征信息更加丰富,充分证明了该算法的有效性。 | 程德强 赵佳敏 寇旗旗 陈亮亮 韩成功 | 2022 | 光学精密工程2022，30，20： | 10 |
| 3 | 基于AMESim的水压单体液压支柱建模与仿真显示文摘为研究水压单体液压支柱在负载作用下的特性,建立了单体支柱的物理模型和元件级仿真键合模型,通过模拟支柱工作过程分析了不同参数对支柱升降特性及水压三用阀的压力流量特性的影响。分析结果表明:增大进液口与排液孔直径、减小阀口重叠量与等效阻尼可提高系统响应速度、增大溢流流量和支柱回缩量,但过大进液口直径会影响阀口的关闭性能,同时减小等效阻尼会使安全阀阀芯的稳定性降低。 | 何涛 王传礼 邓海顺 陈明河 寇旗旗 吴德生 | 2014 | 中国安全生产科学技术2014，10，10： | 6 |
| 4 | 融合HSV与方向梯度特征的多尺度图像检索显示文摘针对现有彩色图像检索算法存在旋转变化鲁棒性差、特征维度高和检索时间长的问题,通过融合主曲率的改进方向梯度特征与HSV颜色特征,提出了一种创新的多尺度图像检索方法。该方法从多个尺度将图像表面的几何曲率信息融合到FHOG描述符中,得到基于主曲率的改进方向梯度算法(P-FHOG),在此基础上进一步融合图像的颜色信息,得到基于颜色特征与改进方向梯度特征的多尺度图像检索方法(CP-FHOG)。在Corel-1000与Coil-100数据集上与先进的图像检索方法进行对比实验,分别取得了85.89%和93.38%的平均准确率,该算法相比其他算法准确率更高、旋转变化鲁棒性更强、检索时间更短,提高了检索效率。 | 江曼 张皓翔 程德强 郭林 寇旗旗 赵雷 | 2021 | 光电工程2021，48，11： | 6 |
| 5 | 基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的高光谱图像分类显示文摘针对高光谱图像中同质异谱现象造成的分类精度较低以及边缘像元在联合空间光谱信息分类时特征易混淆的问题,提出了基于分层引导滤波与最近邻正则化子空间的分类方法.利用主成分分析获得高光谱图像的第一主成分.以第一主成分为引导图像对高光谱图像执行分层引导滤波操作,引导滤波的边缘保护特性,有效阻隔了边缘处类间光谱信息的混淆,并减小了局部区域类内光谱的差异,最后将预处理后的高光谱图像送至最近邻正则化子空间分类器进行分类识别.在Indian Pines,Salinas以及GRSS_DFC_2013高光谱数据集上与现有的方法进行对比实验.结果表明,本文提出的方法在三个数据集上分别取得了98.63%,99.13%与99.42%的总体分类准确率,有着更优的分类精度与可视化效果. | 徐冬冬 程德强 陈亮亮 寇旗旗 唐守锋 | 2020 | 光子学报2020，49，4： | 5 |
| 6 | 基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法显示文摘为了解决传统算法在全自动跟踪过程中遇到遮挡或运动速度过快时的目标丢失问题,本文提出一种基于YOLOv3和ASMS的目标跟踪算法。首先通过YOLOv3算法进行目标检测并确定跟踪的初始目标区域,然后基于ASMS算法进行跟踪,实时检测并判断目标跟踪效果,通过二次拟合定位和YOLOv3算法实现跟踪目标丢失后的重新定位。为了进一步提升算法运行效率,本文应用增量剪枝方法,对算法模型进行了压缩。通过与当前主流算法进行对比,实验结果表明,本算法能够很好地解决受到遮挡时跟踪目标的丢失问题,提高了目标检测和跟踪的精度,且具有计算复杂度低、耗时少,实时性高的优点。 | 吕晨 程德强 寇旗旗 庄焕东 李海翔 | 2021 | 光电工程2021，48，2： | 5 |
| 7 | 基于语义融合的域内相似性分组行人重识别显示文摘无监督跨域行人重识别旨在使有标签源域数据集上训练的模型适应目标域数据集。然而,基于聚类的无监督跨域行人重识别算法在网络特征学习过程中常因输入行人图片情况各异而产生噪声,从而影响聚类效果。针对这一问题,提出一种基于语义融合的域内相似性分组行人重识别网络,首先在Baseline网络的基础上添加语义融合层,依次从空间和通道2个方面对中间特征图进行相似特征的语义融合,从而提升网络的自适应感知能力。此外,通过充分利用域内相似性细粒度信息,进而提高网络对全局和局部特征的聚类精准度。通过在DukeMTMC-ReID、Market1501和MSMT17这3个公开数据集上进行实验,结果表明,所提算法的均值平均精度(mAP)和Rank识别准确率与近年无监督跨域行人重识别算法相比有显著提升。 | 寇旗旗 黄绩 程德强 李云龙 张剑英 | 2022 | 通信学报2022，43，7： | 3 |
| 8 | 颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法显示文摘针对常规图像超分辨率重建方法应用于低照度环境下的图像时存在纹理信息丢失、颜色偏移失真和重建性能退化等问题,提出了一种颜色恢复和边缘保持的低照度图像超分辨率重建方法。在锚定邻域回归(ANR)的图像超分辨率重建方法基础上引入颜色恢复和边缘保持的照度增强函数,从而提高图像内容和边缘纹理的显著性;选择最小加权二乘滤波作为中心环绕函数(WLS)以抑制高频特征退化;同时针对YCbCr颜色空间的Y通道分量采用边缘保持的照度增强函数计算其反射分量,进一步增强边缘纹理特征。实验结果表明,所提方法获得了更好的视觉效果,相比于其他方法,该方法峰值信噪比(PSNR)提高了63.15%、结构相似度(SSIM)提高了46.86%、感知质量(PI)提高了4.12%。 | 郭林 陈亮亮 程德强 江曼 寇旗旗 钱建生 | 2022 | 计算机应用研究2022，39，4： | 3 |
| 9 | 融合CLBP和局部几何特征的纹理目标分类显示文摘针对基于LBP的许多改进方法需要提前训练,对旋转和照明变化鲁棒性较差的特点,本文通过融合CLBP和图像表面的局部几何不变特征提出了一种新的纹理分类方法。该算法首先计算图像表面的局部几何不变特征,然后对其进行量化和编码。其次,再将编码结果与CLBP直方图进行融合。本文提出的算法能够同时提取图像的宏观和微观特征,且具有不明显增加特征维度,无需提前训练,对图像的旋转和光照变化保持不变的特点。在两个标准纹理数据库上进行实验验证,结果表明,本文算法与其它算法相比在分类精度和鲁棒性上都有明显的提高。 | 寇旗旗 程德强 于文洁 李化玉 | 2019 | 光电工程2019，46，11： | 2 |
| 10 | 煤矿鱼眼畸变图像校正显示文摘针对煤矿井下视频监控系统中鱼眼图像的畸变问题,根据理想球面透视投影模型的保线性约束条件,提出一种面向内容的校正参数自动获取方法,即通过对鱼眼畸变图像进行数学形态学和随机霍夫变换预处理得到所需的图像边缘特征直线,然后统计水平和垂直线段在总线段中的比例,分析统计结果,获取最佳校正参数。为了减少图像信息过多对校正参数获取过程的影响,对理想球面透视投影模型进行了改进,提出一种改进的鱼眼畸变图像校正方法,实现了对图像中心的转移和部分区域的放大。实验验证了该方法对鱼眼畸变图像的校正效果较好。 | 王永 赵凯 程德强 寇旗旗 | 2016 | 工矿自动化2016，42，7： | 2 |
| 11 | 基于双平面线圈驱动的GMM薄膜微泵显示文摘针对由超磁致伸缩材料驱动的微泵体积大、流量小的问题,提出了一种用于精密输液的基于双平面线圈驱动的GMM薄膜新型微泵,采用双平面螺旋线圈作为驱动部件并设计双泵腔,以减小微泵的体积、增大微泵流量。该研究对新型微泵结构原理、制备工艺和输出流量进行了分析,结果表明该新型薄膜微泵具有输出流量大、尺寸小、易于微型化、响应速度快和精度高等优越性能,为微流体机电系统的驱动提供一种新的动力装置。 | 寇旗旗 张辉 许亚峰 马思宇 王传礼 | 2014 | 液压与气动2014，38，11： | 1 |
| 12 | 融合暗通道先验损失的生成对抗网络用于单幅图像去雾显示文摘针对基于成对抗网络(GAN)的单幅图像去雾算法,其模型对样本真值过度拟合,而在自然图像上表现一般的问题,本文设计了一种融合暗通道先验损失的生成对抗网络来进行单幅图像去雾。该先验损失可以在网络训练中对模型预测结果产生影响,纠正暗通道特征图的稀疏性与偏度特性,提升去雾效果的同时阻止模型对样本真值过度拟合。另外,为了解决传统的暗通道特征图提取方法存在非凸函数,难以嵌入网络训练的问题,引入了一种基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略。该策略将最小值滤波等效为对像素值压缩,其实现函数是一个凸函数,有利于嵌入网络训练,增强算法整体的鲁棒性。另外,基于像素值压缩的暗通道特征图提取策略不需要设置固定尺度提取暗通道特征图,对不同尺寸的图像均有良好的适应性。实验结果表明,相较于其它先进算法,本文算法在真实图像以及SOTS等合成测试集上均有良好的表现。 | 程德强 尤杨杨 寇旗旗 徐进洋 | 2022 | 光电工程2022，49，7： | 1 |
| 13 | 基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计显示文摘针对目前自监督单目深度估计网络在充斥着大量低纹理、低光照区域的室内复杂场景中存在预测深度信息不精确、物体边缘模糊以及细节丢失严重等问题,本文提出一种基于层级特征融合的室内自监督单目深度估计网络模型。首先,通过映射一致性图像增强模块来处理室内图像,提升低光照区域可见性并且保持亮度一致性,丰富纹理细节,一定程度上解决了训练网络时出现模糊假平面恶化模型的问题。然后,设计结合基于注意力机制的跨层级特征调整模块的深度估计网络,充分融合编码器以及编-解码器多层级特征信息,提升网络的特征利用能力,缩小预测深度与真实深度的语义差距。最后,设计基于图像风格特征的格拉姆矩阵相似性损失函数作为额外的自监督信号约束网络模型,提升网络预测深度的能力,进一步提高了预测深度的精度。在NYU Depth V2和ScanNet室内数据集上进行训练与测试,正确预测深度像素的比例能够分别达到81.9%和76.0%。实验结果表明,相比现有主要的室内自监督单目深度估计网络,本文网络模型很好地保持了物体边缘和细节信息,有效地提高了预测深度的精度。 | 程德强 张华强 寇旗旗 吕晨 钱建生 | 2023 | 光学精密工程2023，31，20： | 0 |
| 14 | 融合自适应加权模块的YOLOv4多尺度目标检测算法显示文摘针对残差块中特征图直接相加无法反映特征间相关性以及特征融合阶段存在信息损失的问题,提出一种融合自适应加权模块的目标检测算法.该算法对YOLOv4的主干网络和颈部网络进行改进,设计了一种自适应加权模块,对输入的2个特征图进行通道压缩并提取特征信息,从提取的信息中获取空间权重,最后将空间权重赋予输入特征图来建立其之间的相关性.在特征融合阶段增加跳跃连接,补充特征融合过程中的信息损失.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标的精度,在PASCALVOC数据集与KITTI数据集上的精度较YOLOv4算法分别提高了0.90个百分点与0.89个百分点. | 聂帅杰 程德强 寇旗旗 陈杰 钱建生 | 2023 | 计算机辅助设计与图形学学报2023，35，11： | 0 |
| 15 | 液压支架立柱内壁清洗机的研制显示文摘随着我国采煤综合机制化程度的不断提高,以液压支架、滚筒采煤机、刮板输送机、转载机和带式输送机等为主的集采、支、运为一体的采煤设备已得到普遍应用。其中液压支架的能力主要是负责支撑和控制工作面顶板,隔离采空区,防止冒落的矸石进入回采工作面和推移输送机。工作面液压支架主要由立柱、顶梁、掩护梁、底座、推移装置和操纵系统组成,立柱作为液压支架的主要承压构件。 | 谢赛南 寇旗旗 肖宪坚 李学明 徐海洋 | 2014 | 煤矿机电2014，35，4： | 0 |
| 16 | 基于双层路由注意力机制的煤粒粒度定量分析显示文摘煤粒粒度分布特征与煤中甲烷气体传播规律的分析密切相关。目前,基于图像分割的煤粒粒度分析方法已成为获取煤粒粒度的主流方案之一,但存在上下文信息丢失、煤粒特征融合不当造成煤粒漏分割和过分割等问题。针对上述问题,设计了一种基于双层路由注意力机制(BRA)的煤粒粒度分析模型。在残差U型网络ResNet-UNet中嵌入BRA模块,得到B-ResUNet网络模型:为减少在煤粒分割过程中出现的漏分割问题,在ResNet-UNet网络的上采样前添加BRA模块,使网络根据上一层的特征调整当前特征层的重要性,增强特征的表达能力,提高长距离信息的传递能力;为减少在煤粒分割过程中出现的过分割问题,在ResNet-UNet网络的特征拼接模块后添加BRA模块,通过动态选择和聚合重要特征,实现更有效的特征融合。对分割出的煤粒进行特征信息提取,针对实验分析中采用的煤粒数据集的煤粒粒度与细胞大小相当,为精确表征煤粒粒度,采用等效圆粒径获取煤粒粒度及粒度分布。实验结果表明:①B-ResUNet网络模型的准确率、平均交并比、召回率较ResNet-UNet基础网络分别提高了0.6%,14.3%,35.9%,准确率达99.6%,平均交并比达92.6%,召回率达94.4%,B-ResUNet网络模型在煤样中具有较好的分割效果,能够检测出较为完整的颗粒结构。②在上采样前和特征拼接后均引入BRA模块时,网络对煤粒的边缘区域给予了足够的关注,且对一些不太重要的区域减少了关注度,从而提高了网络的计算效率。③煤粒的粒度大小在1~2 mm内呈相对均衡的分布趋势,粒度在1~2 mm内的煤粒占比最大为99.04%,最小为90.59%,表明基于BRA的图像处理方法在粒度分析方面具有较高的准确性。 | 程德强 郑丽娟 刘敬敬 寇旗旗 江鹤 | 2024 | 工矿自动化2024，50，2： | 0 |
| 17 | 基于深层特征差异性网络的图像超分辨率算法显示文摘传统深层神经网络通常以跳跃连接等方式堆叠深层特征,这种方式容易造成信息冗余。为了提高深层特征信息的利用率,该文提出一种深层特征差异性网络(DFDN),并将其应用于单幅图像超分辨率重建。首先,提出相互投影融合模块(MPFB)提取多尺度深层特征差异性信息并融合,以减少网络传输中上下文信息的损失。第二,提出了差异性特征注意力机制,在扩大网络感受野的同时进一步学习深层特征的差异。第三,以递归的形式连接各模块,增加网络的深度,实现特征复用。将DIV2K数据集作为训练数据集,用4个超分辨率基准数据集对预训练的模型进行测试,并通过与流行算法比较重建的图像获得结果。广泛的实验表明,与现有算法相比,所提算法可以学习到更丰富的纹理信息,并且在主观视觉效果和量化评价指标上都取得最好的排名,再次证明了其鲁棒性和优越性。 | 程德强 袁航 钱建生 寇旗旗 江鹤 | 2024 | 电子与信息学报2024，46，3： | 0 |
| 18 | 基于多尺度特征融合的彩色图像检索算法显示文摘针对检索过程中场景复杂、目标具有相似性影响检索准确性的问题,提出了基于多尺度特征融合的彩色图像检索算法。首先,选用Inception-v4网络提取图像的多尺度深度特征,在此基础上引入通道注意力机制,通过自适应调整权重,改善对于各通道的特征提取效果;接着,引入空间注意力机制,在获取通道信息的基础上结合图像空间域的特征,定位目标位置,提升网络的检索性能;通过CP-FHOG方法提取图像的纹理信息和颜色信息,使用特征拼接层将图像的颜色纹理特征和深度特征进行有效融合,获取图像更加细致的全局特征,以抵抗数据集中的复杂场景和相似目标,提高检索的效果。在Corel-1000数据集上与先进的图像检索方法进行对比实验,实验结果证明,该算法相比其他算法准确率更高,尤其是在场景复杂、目标具有相似性的图像类别中,取得了更好的检索效果。 | 苟权海 韩成功 王伟臣 寇旗旗 江曼 | 2023 | 佳木斯大学学报(自然科学版)2023，41，3： | 0 |
| 19 | 基于随机遮挡和多粒度特征融合的行人重识别显示文摘针对行人重识别中存在遮挡及行人判别特征层次单调的问题,在IBN-Net50-a网络的基础上,提出了一种结合随机遮挡和多粒度特征融合的网络模型。通过对输入图像进行随机遮挡处理,模拟行人被遮挡的真实情景,以增强应对遮挡的鲁棒性;将网络分为全局分支、局部粗粒度互融分支和局部细粒度互融分支,提取全局显著性特征,同时补充局部多粒度深层特征,丰富行人判别特征的层次性;进一步挖掘局部多粒度特征间的相关性进行深度融合;联合标签平滑交叉熵损失和三元组损失训练网络。在3个标准公共数据集和1个遮挡数据集上,将所提方法与先进的行人重识别方法进行比较,实验结果表明:在Market1501、DukeMTMC-reID、CUHK03标准公共数据集上,所提方法的Rank-1分别达到了95.2%、89.2%、80.1%,在遮挡数据集Occluded-Duke上,所提方法的Rank-1和mAP分别达到了60.6%和51.6%,均优于对比方法,证实了方法的有效性。 | 张楠 程德强 寇旗旗 马浩辉 钱建生 | 2023 | 北京航空航天大学学报2023，49，12： | 0 |
| 20 | 多通道递归残差网络的图像超分辨率重建显示文摘目的基于神经网络的图像超分辨率重建技术主要是通过单一网络非线性映射学习得到高低分辨率之间特征信息关系来进行重建,在此过程中较浅网络的图像特征信息很容易丢失,加深网络深度又会增加网络训练时间和训练难度。针对此过程出现的训练时间长、重建结果细节信息较模糊等问题,提出一种多通道递归残差学习机制,以提高网络训练效率和图像重建质量。方法设计一种多通道递归残差网络模型,该模型首先利用递归方法将残差网络块进行复用,形成32层递归网络,来减少网络参数、增加网络深度,以加速网络收敛并获取更丰富的特征信息。然后采集不同卷积核下的特征信息,输入到各通道对应的递归残差网络后再一起输入到共用的重建网络中,提高对细节信息的重建能力。最后引入一种交叉学习机制,将通道1、2、3两两排列组合交叉相连,进一步加速不同通道特征信息融合、促进参数传递、提高网络重建性能。结果本文模型使用DIV2K(DIVerse 2K)数据集进行训练,在Set5、Set14、BSD100和Urban100数据集上进行测试,并与Bicubic、SRCNN(super-resolution convolutional neural network)、VDSR(super-resolution using very deep convolutional network)、Lap SRN (deep Laplacian pyramid networks for fast and accurate super-resolution)和EDSRbaseline(enhanced deep residual networks for single image superresolutionbaseline)等方法的实验结果进行对比,结果显示前者获取细节特征信息能力提高,图像有了更清晰丰富的细节信息;客观数据方面,本文算法的数据有明显的提升,尤其在细节信息较多的Urban100数据集中PSNR(peak signal-to-noise ratio)平均分别提升了3.87 d B、1.93 d B、1.00 d B、1.12 d B和0.48 d B,网络训练效率相较非递归残差网络提升30%。结论本文模型可获得更好的视觉效果和客观质量评价,而且相较非递归残差网络训练过程耗时更短,可用于复杂场景下图像的超分辨率重建。 | 程德强 郭昕 陈亮亮 寇旗旗 赵凯 高蕊 | 2021 | 中国图象图形学报2021，26，3： | 22 |
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