结合目标检测的小目标语义分割算法

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)可以提供比传统分类算法更强大的分类器并且能够自学习得到深层特征,有效地提高了图像语义分割的准确性.然而,基于CNN的语义分割算法依然存在一些挑战,例如在复杂场景中现有较优的方法较难分割小目标.为了解决复杂场景下小目标分割的难题,提出一种结合目标检测的小目标语义分割算法.与现有较优方法不同的是,该方法没有直接利用单个神经网络模型同时分割单幅图像中的小尺寸和较大尺寸目标,而是将小目标分割任务从完整图像的分割任务中分离.算法首先训练一个目标检测模型以获取小目标图像块,然后设计一个小目标分割网络得到图像块的分割结果,最终根据该结果修正整体图像的分割图.该算法提升了语义分割数据集的总体性能,同时能够有效地解决小目标分割的难题.     

基于局部语义上下文的场景分类方法

针对现有方法难以解决复杂场景图像分类的问题,本文提出一种基于局部语义上下文的场景分类方法。该方法将整个图像分割为一系列超像素,从超像素提取局部特征表示图像的局部观察;在观察图像和场景类别标签之间引入表示超像素区域语义的随机变量,通过不同随机变量之间的依赖关系引入局部语义上下文信息,较好地描述了图像观察、图像内容与场景类别标签之间的语义关联度,最后定义判别图像场景类别的目标函数,采用优化方法推断图像的场景类别。在标准图像库进行的实验证明了该方法的有效性。     

融合几何特征与全局关系的室内点云语义分割

为充分提取3D点云的深层特征以提高复杂室内点云场景的语义分割精度，提出一种结合局部特征和全局特征的室内点云语义分割网络GSFNet.在局部特征部分，加入几何特征信息，并设计几何与语义特征信息编码模块，以更好地捕获室内点云局部信息.对全局特征部分，在编码解码器结构中间层加入全局关系依赖模块，构建不同邻域对象之间的关系提取有效分割信息.使用斯坦福大规模室内数据集(S3DIS)进行实验验证，在测试数据集上测试的总体精度(OA)和平均交并比(mIoU)分别为87.2%和61.1%,实验结果表明，GSFNet对复杂室内环境有较好的语义分割效果.     

结合马尔科夫场和格拉姆矩阵特征的写实类图像风格迁移

风格迁移是一门将参考图像的风格迁移到目标图像上的技术,但将风格迁移算法应用于写实类照片时,生成的图像却会因为纹理扭曲严重而表现得不真实或是生成的图像整体缺少美感,为了解决此类问题,提出一种基于卷积神经网络的风格迁移算法.首先,为了高效融合不同层信息作为特征表达使生成图像饱满丰富,用聚合方法结合了图像较浅层和较深层的特征;然后,使用全局风格损失和局部风格损失来构建总风格损失项,这样能使生成图像保持风格全局一致性,同时也保留了局部细节信息,其中全局风格损失是由格拉姆矩阵表达,而局部风格损失由马尔科夫随机场表达.为了限制图像结构的变化,将图像变化约束在颜色空间的局部仿射中.还提出一种基于神经网络的语义分割模块来约束图像不同语义区域处的纹理溢出,该模块自动生成输入图像的语义分割映射,节约人为手工构造语义区域的时间.实验结果表明,该方法在不同的风格场景下均能产生真实且美观的图像.     

基于上下文情景结构的图像语义分割

语义分割的目标是对图像进行像素级分类并分割为表示不同语义的区域,以便实现对更复杂场景的分析及理解。考虑到更大的卷积核对目标的定位及分割都有促进作用,故提出的网络里使用了一种基于上下文情景结构层(contextual structure)的卷积神经网络,既增大了感受野的范围,同时解决了增大传统卷积核带来大量参数的问题。自然图像中的目标往往具有不同的尺度和纵横比,提取丰富的细节信息和上下文信息对于像素级的预测至关重要。提出的网络同时实现了多尺度特征的提取,从规模较小区域到规模较大区域,再到完整目标,可以有效提取局部信息和全局信息,达到分割多尺度目标的效果。实验中使用PASCAL VOC 2012数据集对提出的方法进行评测,在综合考虑算法复杂度以及运行时间效率的基础上,提出算法取得了更好的实验结果。     

循环分层解耦卷积和最大滤波的三维脑肿瘤图像分割

由于脑肿瘤的大小和形状呈不规则状态,从三维磁共振图像中自动分割脑肿瘤是一项具有挑战性的任务．而目前的方法存在两个问题：基于3D建模的方法参数量较大难以训练而且全局或远距离上、下文信息的关联性不足;模型忽略局部区域细节特征使得分割结果边界模糊．为解决上述问题,本文提出了循环分层解耦卷积和最大滤波(recurrent hierarchical-decoupled convolution and maximum filtering,RHMF)的轻量网络实现三维脑肿瘤图像分割．该网络在特征提取阶段提出循环分层解耦卷积取代标准卷积,减少参数利用多时域的反馈信息建立全局上、下文信息关联．引入改进的多尺度策略对不同尺度下的多层次特征进行提取融合,提高网络的目标识别能力．在定位阶段做局部域细节处理,提出了最大滤波模块激活目标区域像素实现特征图的像素级定位,增强目标区域像素与其他区域像素的区别,进一步细化分割,解决边界模糊问题．在BraTS2020数据集上的实验结果表明,RHMF-Net在增强肿瘤区、整体肿瘤区和核心肿瘤区的平均Dice系数值分别为77.23%、90.01%和83.10%,参数量为0.4...     

基于RGB-D图像和深度学习的场景语义分割网络

近年来,深度卷积神经网络应用于图像语义分割领域并取得了巨大成功。本文提出了一个基于RGB-D(彩色-深度) 图像的场景语义分割网络。该网络通过融合多级RGB网络特征图和深度图网络特征图,有效提高了卷积神经网络语义分割的准确率。同时,本文利用带孔的卷积核设计了具有捷径恒等连接的空间金字塔结构来提取高层次特征的多尺度信息。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其它state-of-the-art的语义分割网络结构相比,本文所提出的场景语义分割网络性能突出。     

基于特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络

主流网络在提取图片特征过程中易受其他目标干扰导致特征鲁棒性降低,而现有的基于噪声抗干扰机制有着伪特征与真实特征相似度不高这一劣势;注意力机制的运用可以提升道路场景特征的空间上下文关系从而增强特征的抗干扰能力,但现有的注意力机制缺乏像素级的特征筛选。针对上述问题提出了基于图像特征自干扰与像素注意力机制的道路分割网络,该网络分为主干分割网络和特征自干扰网络两部分,主干的分割网络包含像素注意力模块,可实现真实特征的提取和像素级的增强;自干扰网络输入原始图像随机裁剪和插值放大后得到的局部图生成伪特征,此外提出了融合模块用于实现伪特征与真实特征的融合并对主分割网络中间特征进行干扰。在KITTI和Cityscapes道路数据库上的实验表明：基于图像特征自干扰与像素注意力机制的分割方法与DeepLab V3分割方法相比,在KITTI数据集上的分割精度由88.02%提升至90.55%,在Cityscapes数据集上的分割精度由87.15%提升至90.16%。     

基于彩色-深度图像和深度学习的场景语义分割网络

近年来,深度卷积神经网络应用于图像语义分割领域并取得了巨大成功。提出了一个基于RGB-D(彩色-深度)图像的场景语义分割网络;该网络通过融合多级RGB网络特征图和深度图网络特征图,有效提高了卷积神经网络语义分割的准确率。同时,利用带孔的卷积核设计了具有捷径恒等连接的空间金字塔结构来提取高层次特征的多尺度信息。在SUN RGB-D数据集上的测试结果显示,与其他state-of-the-art的语义分割网络结构相比,所提出的场景语义分割网络性能突出。     

基于深度学习的图像全景分割改进算法模型

图像语义分割和实例分割是计算机视觉领域基础挑战性工作,图像全景分割统一解决两者的任务,其核心为图像中每一个像素分配相应的类别标签以及为类别中每一个实例分配ID。经典UPSNet已经取得了较好的全景分割效果,但是使用了一种单向信息流动的特征金字塔网络,将存在实例分支的目标实例定位不够准确的问题,并且语义分支的语义分割能力还需进一步提升。本文通过考虑两个任务的差异性以及共性,重新设计特征金字塔网络结构以提取出更适合全景分割的特征图,从而提高了实例分支的AP评价指标。在语义分支中引入了克罗内克卷积,与可变形卷积进行融合使得特征图的感受野更大并且捕获了局部信息,使语义分支的mIoU评价指标得到了提高。此模型在Cityscapes数据集上进行实验,验证了所设计的每个模块及整个模型的有效性。     

基于深度学习的变电站巡检机器人道路场景识别

为了提升变电站巡检机器人对自身所处环境的理解能力,将深度学习技术应用于变电站巡检机器人对道路场景的识别中,提出了一种全卷积道路场景识别网络(road scene recognition net,RSRNet)。该网络主要由相对浅层的编码网络和镜像结构与跳层融合结构相结合的解码网络组成,通过编码网络提取图像特征后由解码网络识别出图像目标信息。通过实验表明,本文提出的网络在同类型网络中识别精度及效率更高,同时在实际变电站场景中也表现出了优良的场景识别性能。     

多尺度残差注意网络的真实图像复原方法

为了提高基于深度学习网络方法在真实图像上的复原效果,提出了一种基于多尺度残差注意网络的复原方法。将退化图像输入到该模型中,利用浅层特征网络提取原始低质量图像的浅层特征;利用残差注意网络模块提取深层特征信息和通道相关性,使用局部连接和短跳跃连接进行残差学习;将浅层特征、通道相关性以及上下文深层特征信息输入到重构网络,利用具有不同感受野的特征进行图像复原。实验结果表明,相较于其他对比方法,该方法在图像去噪、图像增强和超分辨率等多个任务中获得最优的结果,能够在不引入伪影的情况下生成纹理细节丰富的清晰图像。     

基于密集残差网络的图像隐藏方案

针对基于编-解码器网络的图像隐写方案生成的含密图像和消息图像质量不高的问题,提出了一种新的基于密集残差连接的编码器-解码器隐写方案,与现有的端到端图像隐写网络不同,本文采用密集残差连接,将浅层网络的特征输送到深层网络结构的每一层,有效的保留了特征图的细节信息,并使用通道和空间注意力模块对特征进行筛选,提高了编-解码器对图像复杂纹理区域的关注度。在LFW、PASCAL-VOC12和ImageNet数据集的实验结果表明,在保证算法安全性的前提下,所提方法能够有效提高图像质量,含密图像和载体图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)的平均值最高达到了36.2dB和0.98。     

基于U-Net改进的内窥镜息肉图像分割算法

息肉图像的分割在临床医疗和计算机辅助诊断技术等领域具有广泛的研究和应用价值,但是就目前的研究和应用需求来看,准确的息肉分割仍然是一项挑战. 针对内窥镜息肉图像中出现的息肉与黏膜边界不清晰、息肉的大小和形状差异较大等影响分割质量的问题,该文提出了一种基于U-Net改进的息肉图像分割算法（SBF-Net）. 首先,在U-Net架构上引入了边界特征加强模块（BFEM）,考虑到息肉边界和内部区域的关键线索,该模块利用编码器高层特征生成额外的边界补充信息,在解码器阶段进行融合,提升模型处理边界特征的能力. 其次,该模型的解码器（GFBD）采用了从上至下逐步融合特征的方式,将编码器阶段的输出特征经过局部加强（LE）模块之后再逐步融合边界特征,这种多尺度特征融合方式有效缓解了编码器和解码器之间的语义差距问题. 最后,在后处理阶段采用测试时数据增强（TTA）来进一步对分割结果进行细化. 该模型在CVC-300、CVC-ClinicDB、Kvasir-SEG、CVC-ColonDB和ETIS-LaribPolypDB等5个公开数据集上进行了对比实验和消融实验,实验结果证明了该文所改进方法的有效性,并在内窥镜息肉图像上表现出更好的分割性能和更强的稳定性,为息肉图像的处理和分析提供了新的参考.     

变电站巡检机器人道路语义分割方法及其应用

为提升变电站巡检机器人对道路场景的识别理解能力,将深度学习技术应用于变电站巡检机器人中,提出了一种适用于变电站道路场景的全卷积语义分割网络。该网络借鉴ENet编码结构提取图像特征,同时融入多种解码结构来获取更多有效特征,恢复图像目标信息。同时,针对巡检机器人以及变电站道路特点,将语义分割结果转化为机器人前方目标信息以及机器人偏离情况信息,辅助机器人导航避障。实验结果表明:所提出的网络有效地提升了图像分割精度,并能较好地适应于实际变电站环境中。研究结果为机器人提供了有效的道路场景信息,辅助机器人导航避障。     

基于残差密集块和自编码网络的红外与可见光图像融合

红外与可见光图像融合是复杂环境中获得高质量目标图像的一种有效手段,在目标检测与跟踪、图像增强、遥感、医疗等领域有广泛应用前景.为解决目前基于深度学习的红外与可见光图像融合方法中存在的网络无法充分提取特征、特征信息利用不充分和融合图像清晰度低的问题,本文提出了一种基于残差密集块的端到端自编码图像融合网络结构,利用基于残差密集块的编码器网络将图像分解成背景特征图和细节特征图,然后将两种特征图进行融合,再通过解码器进行重构,还原出最终的融合图像.测试结果表明,本文的方法可以得到清晰度高、目标突出、轮廓明显的融合图像,在SF、AG、CC、SCD、Qabf、SSIM 6个融合质量评估指标上与目前代表性融合方法相比均有不同程度的提升,特别是在融合图像清晰度上优势明显,且对于模糊、遮挡、逆光、烟雾等复杂环境图像有较好的融合效果.      

多特征融合的道路场景语义分割算法

为提升道路场景语义分割的性能以及实际应用性,本文将传统的图像处理算法与深度学习技术相结合,提出了一种多特征融合的轻量级道路场景语义分割网络模型。该模型首先利用颜色空间转化、图像均衡化、边缘检测等算法来对图像多种特征信息进行增强;其次,以深度可分离卷积为基本单元搭建高效率特征提取结构,对特征增强后的图像进行信息融合和提取,并结合跳层上采样操作完成初步分割;最后,引入边缘检测支路来对分割图像的目标边界信息进行细化,保障网络高精度分割。通过实验结果表明,所提网络在分割精度、计算效率上得到了较好的平衡,同时,在实际变电站道路场景应用中,该网络也能实现高效语义分割,为巡检机器人提供有效的道路信息。     

基于深度学习的CT影像肺结节检测

为辅助医生检测大量肺部CT( Computed Tomography) 图像中难以发现的肺结节的问题,提出使用深度U-Net网络对肺部结节进行分割。由于U-Net 网络出自于全卷积网络( FCN: Full Convolution Network) ,特点是端到端,像素到像素,网络对每个像素点进行分类,能将深层特征抽象的特征信息和浅层特征具象的位置信息相结合得到CT 图像的分割掩膜。实验结果表明,该方法对肺结节的检测效果良好。