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人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有较高的识别准确率,达到96.7%。具有较强的实用性。 相似文献
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全卷积网络多层特征融合的飞机快速检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统飞机检测方法准确率低、虚警率高、速度慢等问题,提出一种全卷积神经网络多层特征融合的飞机快速检测方法。将浅层和深层的特征经过采样后在同一尺度进行融合,以缓解由于深层特征图维度过低造成的对小目标表达不足的问题;修改区域提取时的选框尺寸以适应实际图像中飞机的尺寸特征;用卷积层代替全连接层以减少网络参数并适应不同大小的输入图像;复用区域提取网络和检测网络的卷积层和学习的特征参数以保证检测的高效性。仿真结果表明,与典型的飞机检测方法相比,所提方法在测试集上取得了更高的准确率和更低的虚警率,同时大大加快了检测速度。 相似文献
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针对低照度条件下图像降质严重的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本,将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间,保持色度分量和饱和度分量不变,利用DCNN对亮度分量进行增强,最后将HSI颜色空间转换到RGB空间,得到最终的增强图像。实验结果表明,与现有主流的图像增强算法相比,所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度,改善过增强现象,而且能够避免色彩失真,主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。 相似文献
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