宋蓓蓓
- 作品数：9 被引量：60H指数：4
- 供职机构：长安大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金陕西省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程文化科学更多>>
- 局部特征融合的小样本分类
- 2023年
- 目的小样本学习是一项具有挑战性的任务,旨在利用有限数量的标注样本数据对新的类别数据进行分类。基于度量的元学习方法是当前小样本分类的主流方法,但往往仅使用图像的全局特征,且模型分类效果很大程度上依赖于特征提取网络的性能。为了能够充分利用图像的局部特征以及提高模型的泛化能力,提出一种基于局部特征融合的小样本分类方法。方法首先,将输入图像进行多尺度网格分块处理后送入特征提取网络以获得局部特征;其次,设计了一个基于Transformer架构的局部特征融合模块来得到包含全局信息的局部增强特征,以提高模型的泛化能力;最后,以欧几里得距离为度量,计算查询集样本特征向量与支持集类原型之间的距离,实现分类。结果在小样本分类中常用的3个数据集上与当前先进的方法进行比较,在5-way 1-shot和5-way 5-shot的设置下相对次优结果,所提方法在MiniImageNet数据集上的分类精度分别提高了2.96%和2.9%,在CUB(Caltech-UCSD Birds-200-2011)数据集上的分类精度分别提高了3.22%和1.77%,而在TieredImageNet数据集上的分类精度与最优结果相当,实验结果表明了所提方法的有效性。结论提出的小样本分类方法充分利用了图像的局部特征,同时改善了模型的特征提取能力和泛化能力,使小样本分类结果更为准确。
- 董杨洋宋蓓蓓孙文方
- 关键词：TRANSFORMER
- 改进YOLOv3的全景交通监控目标检测被引量：24
- 2020年
- 针对城市交通场景复杂、车辆及行人等目标多且尺度变化大等特点,提出一种改进的YOLOv3全景交通监控多目标检测方法。以YOLOv3网络为基础,兼顾大小尺度目标特性设计4个检测尺度,并进行多尺度特征融合处理。利用K-means聚类方法对数据集中的标注目标框进行聚类分析,选取优化的聚类锚点框宽高维度作为改进YOLOv3网络的初始候选框。全景交通监控检测目标包括大型汽车、小型汽车、骑行摩托车、骑行自行车和行人5类。在测试集上目标检测平均精度和召回率分别达到84.49%和97.18%,较原始YOLOv3分别提高了7.76%和4.89%,处理速度可满足交通场景下实时性检测要求。
- 孔方方宋蓓蓓
- 关键词：目标检测K-MEANS卷积神经网络
- 一种高精度的自适应码率控制图像压缩算法被引量：5
- 2022年
- 针对非完全嵌入编码的图像压缩算法难以实现精确的码率控制问题,提出了一种结合码率预测和压缩后率失真优化的高精度自适应码率控制的图像压缩(HTJ2K-RPRD)算法。首先,根据二维离散小波变换高频子带数据的高斯分布特性,计算量化前高频子带数据的信息熵得到最小平均比特数,用最小平均比特数来估计量化编码后高频子带数据的码率预测值;接着,采用与JPEG2000标准压缩质量相当但复杂度比其低的HTJ2K标准进行图像压缩,根据HTJ2K标准中清理通道的编码特点,粗略计算二维离散小波变换低频子带数据在码流中嵌入的平均比特数,用嵌入的平均比特数来估计编码后低频子带数据的码率预测值;然后,统计所有编码后子带数据的码率预测值来估计基础截断位平面;最后,从基础截断位平面编码产生多个编码通道,对产生的编码通道进行率失真优化以实现自适应码率控制的图像压缩。实验结果表明:HTJ2K-RPRD算法在自适应码率控制的情况下可实现带宽受限压缩系统的定码率压缩,且复杂度更低;在不同位深和像素大小的图像上的压缩码率控制精度可达99.997%。
- 宋蓓蓓何帆马穗娜孙文方
- 关键词：图像压缩码率控制率失真优化JPEG2000标准
- 基于脉冲耦合神经网络的路面裂缝提取被引量：3
- 2011年
- 考虑裂缝比路面背景更暗的特点,采用结合赋时矩阵的脉冲耦合神经网络模型,实现了路面图像分割和裂缝的粗提取;利用裂缝比杂质面积大的特点,提出一种基于数字形态学的连通区域提取算法,通过计算每个区域包含的像素数量,采用阈值方法剔除杂质,实现裂缝的精提取。研究结果表明:脉冲耦合神经网络裂缝粗提取方法的平均检测率和虚检率分别为92.43%和47.67%;综合方法平均检测率和虚检率分别为91.1%和7.68%,显著提高了路面裂缝检测的准确性。
- 宋蓓蓓韦娜
- 关键词：道路工程脉冲耦合神经网络数字形态学图像分割
- 精确质量控制的遥感图像JPEG2000压缩方法被引量：4
- 2013年
- 提出了一种精确控制图像压缩质量的遥感图像JPEG2000压缩方法。根据小波变换的完全重构和子带系数量化误差统计独立特性,建立了压缩图像峰值信噪比质量指标与小波系数编码量化误差的数学表达关系式。在传统JPEG2000率失真理论的基础上,建立以压缩图像质量为目标,最小化编码码率的模型,并给出了压缩图像质量控制的码流优化截取方法。对标准测试图像以及卫星遥感图像进行实验,并与传统JPEG2000方法进行比较。结果显示,该方法具有相同的编码架构和复杂度,能够精确控制压缩图像质量,控制精度小于1%。对于序列多幅遥感图像,在相同平均码率条件下,提出的方法具有更高的整体压缩图像峰值信噪比。
- 宋蓓蓓孙文方
- 关键词：遥感图像图像压缩图像质量JPEG2000小波变换
- Res2-Unet深度学习网络的RGB-高光谱图像重建被引量：7
- 2022年
- 针对高光谱成像设备价格昂贵而难以推广应用的问题,利用深度学习网络从易获得的RGB图像重建高质量的高光谱图像。提出的Res2-Unet深度学习网络以Unet框架为基础,以Res2Net为主要模块构建其骨干网络,可以在更加细粒度级别提取局部和全局的图像特征。引入通道注意力机制自适应调节通道特征响应,并在编解码间通过跳跃连接以充分融合不同尺度和不同深度的信息。最后在图像恢复与增强新趋势2020年国际挑战赛提供的数据集上进行训练和测试。实验结果表明,与自适应加权注意力机制网络、分层回归网络相比,提出的方法在平均相对绝对误差、均方根误差、峰值信噪比和平均光谱角制图等4种客观评价指标上均获得了最好的结果;在Clean赛道中平均峰值信噪比分别高出0.08 dB和1.73 dB,在Real World赛道中平均峰值信噪比分别高出0.72 dB和0.97 dB。对比高光谱参考图像与重建图像,无论是在图像的低频平坦区还是在图像的高频纹理区,提出方法均获得了更好的主观视觉效果。
- 宋蓓蓓马穗娜何帆孙文方
- 关键词：高光谱图像图像重建
- 高频电子线路教学方法探讨被引量：1
- 2012年
- 高频电子线路是通信专业非常重要的一门专业基础课,其特点是知识涉及范围广、理论性强、电路复杂,给学生的学习带来一定难度。针对上述特点进行教学方法研究以及实践环节的改进,实践证实教学改革措施效果良好,对全面提高教学质量起到很好的促进作用。
- 宋蓓蓓
- 关键词：高频电子线路多媒体MULTISIM
- 基于稀疏重建的压缩图像质量提高方法被引量：2
- 2012年
- 为了克服JPEG2000中低码率压缩图像在边缘处表现出的明显振铃效应严重降低了图像的人眼视觉质量的问题,在迭代凸集投影理论基础上,分析了迭代去噪方法恢复图像变换域稀疏数据的机理,提出了JPEG2000压缩图像重建算法.该算法保持压缩图像在小波域中的非零系数不变,通过迭代去噪恢复其他位置的小波系数.结果表明:提出方法有效地增强了JPEG2000压缩图像沿边缘的正则性,提高了图像的主客观质量,图像峰值信噪比平均提高0.52dB.
- 宋蓓蓓孙文方
- 关键词：图像压缩图像质量JPEG2000去噪小波变换
- FCM分割和形态学的沥青路面图像裂缝提取被引量：14
- 2013年
- 利用裂缝相对于路面的亮度、几何纹理等特征差异,提出了一种基于FCM图像分割和形态学的沥青路面图像裂缝提取方法。拍摄的路面图像经过去噪、亮度非均匀校正和对比度增强等一系列预处理,提高图像中裂缝与路面背景的差异。采用FCM方法分割图像,初步提取裂缝。利用膨胀、腐蚀和细化等形态学操作,对裂缝连通区域面积进行阈值判决实现裂缝的精细提取。实验结果表明,该综合方法获得了较好的检测结果,能有效地提取弱对比度的裂缝和细小裂缝。
- 宋蓓蓓韦娜
- 关键词：道路工程路面裂缝模糊C均值聚类形态学
