激光與光電子學(xué)進(jìn)展(2020年04期)
Laser & Optoelectronics Progress

目 錄

• 綜述
• 機(jī)器人視覺(jué)三維成像技術(shù)綜述
• 基于深度學(xué)習(xí)的點(diǎn)云語(yǔ)義分割綜述
• 基于深度學(xué)習(xí)的擴(kuò)散光學(xué)層析成像重建綜述
• 圖像處理
• 基于新三步法的運(yùn)動(dòng)估計(jì)技術(shù)及FPGA實(shí)現(xiàn)
• 基于矢量分解和混沌隨機(jī)相位掩模的圖像加密
• 改進(jìn)型自適應(yīng)雙邊濾波算法
• 基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的合成孔徑雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別方法
• 結(jié)合魯棒主成分分析和非下采樣輪廓波變換的紅外與可見(jiàn)光圖像的壓縮融合
• 重點(diǎn)區(qū)域注意力學(xué)習(xí)的空對(duì)地目標(biāo)檢測(cè)算法
• 基于深度學(xué)習(xí)的光學(xué)遙感圖像飛機(jī)檢測(cè)算法
• 基于體素下采樣和關(guān)鍵點(diǎn)提取的點(diǎn)云自動(dòng)配準(zhǔn)
• 刑事案件現(xiàn)場(chǎng)圖自動(dòng)分類算法
• 基于遷移學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)森林火災(zāi)檢測(cè)方法
• 基于灰色關(guān)聯(lián)分析的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型裁剪方法
• 基于多級(jí)通道注意力的遙感圖像分割方法
• C-3D可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的肺結(jié)節(jié)檢測(cè)
• 基于蟻獅優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)的網(wǎng)格分割方法
• 基于注意力機(jī)制的遙感圖像分割模型
• 基于有效區(qū)域篩選的復(fù)雜背景植物圖像識(shí)別方法
• 基于多核學(xué)習(xí)-密度峰值聚類的基礎(chǔ)矩陣估計(jì)
• 結(jié)合卷積受限玻爾茲曼機(jī)的CV圖像分割模型
• 基于正交化正弦散斑的計(jì)算鬼成像
• 基于圖和多特征傳播的圖像顯著性檢測(cè)
• 針對(duì)目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)
• 機(jī)器視覺(jué)
• 基于雙線性卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視覺(jué)目標(biāo)跟蹤算法
• 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征融合視頻目標(biāo)跟蹤方法
• 室內(nèi)移動(dòng)機(jī)器人雙目視覺(jué)全局定位
• 基于殘差通道注意力和多級(jí)特征融合的圖像超分辨率重建
• 基于顯著性強(qiáng)度和梯度先驗(yàn)的多尺度圖像盲去模糊
• 基于雙目視覺(jué)與切面向量的曲面物體位姿估計(jì)
• 采用非參模型的線陣CCD內(nèi)參校準(zhǔn)方法
• 基于高斯輸出約束的上下文相關(guān)濾波跟蹤
• 面向無(wú)人機(jī)飛控平臺(tái)的實(shí)時(shí)道路目標(biāo)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法
• 基于改進(jìn)的RANSAC的場(chǎng)景分類點(diǎn)云粗配準(zhǔn)算法
• 基于多特征描述子自適應(yīng)權(quán)重的文物碎片分類
• 融合FHOG和LBP特征的尺度自適應(yīng)相關(guān)濾波跟蹤算法
• 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)局部特征融合的人臉表情識(shí)別
• 基于改進(jìn)粒子群算法的相機(jī)內(nèi)參優(yōu)化方法
• 基于改進(jìn)Faster RCNN的馬克杯缺陷檢測(cè)方法
• 遙感與傳感器
• 圖像濾波算子在土壤鹽漬化信息提取中的應(yīng)用