刘扬
- 作品数：96 被引量：190H指数：8
- 供职机构：河南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目国防科技工业民用专项科研技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信环境科学与工程更多>>
- 面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备
- 本发明提供一种面向浅表层动脉瘤的形态检测方法和可穿戴式设备。该方法包括：步骤1：构建并训练径颈比预测神经网络模型；步骤2：获取受测者同步的ECG信号与PPG信号，根据所述ECG信号与PPG信号提取特征参数，所述特征参数包...
- 张锦龙刘扬黄欣欣高礼玉柴若雨刘泽华刘康侯雪燕
- 基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法
- 本发明公开一种基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测方法，包括：构建基于多尺度特征增强的光学遥感图像舰船目标检测网络；所述舰船目标检测网络包含带有混合倒置残差块的CSP Darknet53以进行特征提取、带有多尺寸...
- 周黎鸣李亚辉饶晓晗杨文成左宪禹乔保军葛强刘扬
- 用于高光谱图像分类的全局学习装置及方法
- 本发明提供一种用于高光谱图像分类的全局学习装置及方法。该装置包括：编码器和解码器；编码器按照图像处理顺序依次包括光谱维调整层、第一特征提取层和第二特征提取层；第一特征提取层包括堆叠在一起的三个MLBSA结构层；MLBSA...
- 党兰学刘崇阳侯彦娥左宪禹刘扬田军锋林英豪周黎鸣
- 一种用于光学遥感图像中舰船目标检测的方法
- 本发明属于光学遥感图像检测技术领域，公开一种用于光学遥感图像中舰船目标检测的方法，包括：步骤1：构建D‑RFB模块，并基于D‑RFB模块对从光学遥感图像中提取的特征图进行进一步的信息提取，同时为不同尺度的特征图提供合适的...
- 周黎鸣李亚辉饶晓晗左宪禹刘扬李铁柱张磊蔡坤
- 基于残差扩散模型的遥感超分辨率图像生成研究
- 2025年
- 传统基于扩散的图像超分辨率方法通常需要大量采样步骤,并且优化功能强大的扩散模型需要耗费大量运算时间.为了在有限的计算资源上实现训练,现有的加速采样技术往往会牺牲部分图像质量,导致超分辨率结果模糊.为了解决这一问题,提出了一种改进的、高效的残差超分辨扩散模型.通过构建马尔可夫链,在高分辨率图像和低分辨率图像之间移动残差来实现图像之间的转移,有效减少扩散步骤的数量.该方法保证了超分辨率结果的质量和灵活性,同时也提高了转移效率,消除了推理过程中需要的后加速及其相关图像细节特征的退化.实验证明,即使只执行15个采样步骤,所提的方法在合成数据集和真实数据集上也可以获得优于或至少可以与当前最先进方法相当的图像质量.
- 左宪禹田展硕殷梦晗党兰学乔保军刘扬谢毅
- 关键词：遥感超分辨率图像生成
- 图像复杂度研究综述被引量：6
- 2018年
- 图像相关复杂度的研究领域很广泛,除了计算机科学领域,还延伸到医学、认知心理学等研究领域。在以上应用领域,与图像相关的复杂度的定义有很多,包括图像复杂度、视觉复杂度、场景复杂度,其中图像复杂度又可以进一步细分为颜色复杂度、纹理复杂度和形状复杂度。文中对以上这些复杂度的应用、定义和计算方法进行了归纳总结,并依据组成论中相关复杂度的定义,提出了一种研究图像复杂度的思路,即从图像组成元素的角度来研究图像复杂度。这种图像复杂度的定义只与图像本身所包含的元素、内容有关系,与图像处理任务和算法无关。同时,这种图像复杂度的定义符合一般意义下人对图像复杂性的感受和理解。图像元素可以分为颜色、形状、纹理三大类,它们又可以进一步用一些特征来表示。根据组成论,文中给出了定义这3种特征的广义集的方法。后续研究将进一步给出图像复杂度的计算算法,并通过与人工实验的相关性分析来验证计算结果是否与人的感受相一致。
- 周兵刘玉霞杨欣欣刘扬
- 关键词：图像复杂度纹理复杂度
- 基于多模态智能机器人的交互身份鉴别与跟踪方法及系统
- 本发明属于智能机器人领域，具体涉及用于智能对话机器人的多模态的鉴别和跟踪交互者身份的方法，尤其涉及基于多模态智能机器人的交互身份鉴别与跟踪方法及系统。基于多模态智能机器人的交互身份鉴别与跟踪方法，包括：采集交互对象的多通...
- 刘扬李佩琛邵阳雪
- 一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法
- 本发明公开了一种双路径小卷积网络的高光谱图像分类方法，包括使用两个1×1小卷积堆叠构成复合层，并采用两个复合层构建双路径小卷积特征提取模块，双路径小卷积特征提取模块设置有用于特征提取的残差路径和稠密路径，通过残差路径和稠...
- 党兰学庞沛东侯彦娥左宪禹葛强刘扬林英豪谢毅
- 基于大感受野和注意机制的多尺度高精度轻量化目标检测方法
- 本发明提供一种基于大感受野和注意机制的多尺度高精度轻量化目标检测方法。该方法包括：步骤1：构建改进的YOLOv7‑Tiny网络，包括：将YOLOv7‑Tiny网络中的主干网络中新增SimAM注意机制；步骤2：采用遥感图像...
- 周黎鸣赵航刘哲昊左宪禹蔡坤刘扬乔保军田军锋
- 视觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型被引量：6
- 2014年
- 针对目前显著图计算复杂度高、分辨率低、对比度差等问题,受Stevens视觉认知模型和注意的神经控制回路的信息处理结构启发,提出一种基于选择性注意认知神经机制的视觉显著性计算模型和相关算法.该模型兼容了自上而下和自下而上两种视觉注意机制,可很好地模拟了人类的视觉注意系统.在显著性对象图像数据库进行的实验中,本模型在选择性注意的显著区提取精度、运行时间、噪声干扰抑制等方面都取得了令人满意的结果.
- 刘扬杨伟郑逢斌
- 关键词：视觉注意视觉模型
