Exploring the usefulness of light field super-resolution for object detection

来源 :The Journal of China Universities of Posts and Telecommunica | 被引量 : 0次 | 上传用户:jekiyi
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In order to solve the impact of image degradation on object detection, an object detection method based on light field super-resolution(LFSR) is proposed. This method takes LFSR as an image enhancement step to provide high-quality images for object det
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为了定量研究与评价含水层之间地下水水力联系程度,首次提出了水力联系系数C(hydraulic connection coefficient)的概念。将水力联系系数C定义为观测孔目的含水层水位降深与该观测孔位置抽水含水层水位降深的比值。通过水力联系系数,可定量评价某含水层水平上同层之间和垂向上不同含水层之间的水力联系程度。依据鄂尔多斯盆地白垩系洛河组各含水层段的水力联系系数C值,将含水层之间水力联系
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为高效快速去除水中全氟辛酸,选择工业废物煤化工渣对全氟辛酸进行吸附去除探究。采用不同的处理方法制备了4种煤化工渣(粒径从大到小为CGA1、CGA2、CGA3和CGA4),研究其在水溶液中的全氟辛酸吸附性能。利用扫描电子显微镜(SEM)、拉曼光谱、傅里叶变换红外光谱(FTIR)和X射线光电子能谱(XPS)对4种煤化工渣的结构特征进行表征分析,并考察了全氟辛酸初始质量浓度和初始pH对吸附进程的影响。实
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为有效解决传统遥感图像变化检测预处理复杂的问题,提出一种基于随机补片和DeepLabV3+的建筑物遥感图像变化检测方法。以ResNet50特征提取网络为基础,创建DeepLabV3+语义分割网络,并在图像和标签中创建大小为224像素×224像素的随机补片作为网络输入,训练建筑物提取网络;修改建筑物提取网络输入层为6通道,通过矩阵运算将两期遥感图像转换为一幅6通道非RGB图像,利用转换后的非RGB图
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土壤酸化和钾素亏缺是制约南方酸性稻田生产力持续提升的重要因素。施石灰和秸秆还田分别是改良土壤酸化和补充钾素的有效措施,但二者对土壤钾素盈亏平衡的互作效应还不甚清楚。于2015—2018年,在江西省上高县开展施石灰和秸秆还田两因素田间定位试验,共设置4个处理:(1)秸秆不还田,不施石灰;(2)秸秆不还田,仅2015年施一次石灰;(3)每季秸秆全量还田,不施石灰;(4)每季秸秆全量还田,仅2015年施
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为了增强数字图像采集识别过程中的高效性、实时性以及稳定性,设计了一款以Altera公司Cyclone IV E系列EP4CE10F17C8型号的FPGA为主控芯片,利用SCCB传输协议进行印刷体数字采集识别的系统。该系统采用OV5640摄像头作为图像的采集前端,将采集到的数字图像数据缓存到外部SDRAM,再从SDRAM中读取数据通过LCD驱动进行颜色空间转换、二值化处理、投影分割以及特征匹配识别操
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为了解决三维块匹配算法在处理图像边缘上产生的高频伪像和抑制阶梯效应,提出了一种基于广义全变分的自适应BM3D算法。首先,经过预分类得到两个具有不同结构信息的块子集。在具有复杂变化的子集中,考虑到自适应算法可以显著减小BM3D算法用于匹配的遍历范围,对该区域采用自适应参考块匹配;在具有均匀变化的子集中,应用原始大小固定的参考块。针对图像处理产生的阶梯效应,提出一种新型的广义全变分(CTGV),二阶总
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针对数字图像中常见的混合噪声以及边缘轮廓模糊的问题,提出一种修正的阿尔法均值滤波与边缘增强算法相结合的图像预处理算法。修正的阿尔法均值滤波算法首先对像素矩阵中的像素值统计排序,其次去除定量的最大值和最小值,再次求取像素矩阵中剩余像素点的均值,最后用求取的均值代替原始中心点的像素值从而实现图像去噪。边缘增强算法首先使用Sobel算子定位图像边缘信息,提取图像的边缘后,将边缘叠加于去噪图像,最终实现图
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现有电解电容极性检测通常分为内圆检测和极性检测两步流程。现有基于GHT的检测方法在内圆亮度非常接近外部时,无法准确定位内圆;基于滑动窗口平滑度的极性检测方法没有考虑极性区域亮度低、噪声大以及非极性区域存在高亮污染这3种情况,应用范围有限。针对现有方法不足,首先提出了基于超像素聚类分割的内圆检测方法,同时考虑了图像超像素间的亮度和位置关系,实现了对电解电容内圆的精确定位,算法稳定性能好,精度高。在内
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针对复杂工业生产环境中机器人在杂乱的零件箱中进行分拣的问题,需要完成工件的空间定位、不同类型的工件识别以及机器人的抓取操作,现有的视觉技术不能满足随机分拣任务。故提出结合双目立体视觉、深度学习和UR5机器人组成一个智能的机器人分拣系统。提出立体视觉与投影结构光结合的三维视觉系统,重构立体匹配能量函数,完成工件的空间定位;利用基于深度学习的实例分割方法完成工件的精准识别;结合机器人手眼标定技术与工件
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The color, shape, and other appearance characteristics of the flame emitted by different flame engines are different. In order to make a preliminary judgment on the category of the device to which it
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