基于改进的注意力机制与纹理结构分层的生成对抗网络图像修复方法

构建一个以U-Net为基础的模型,通过引入注意力机制与纹理结构分层相融合的图像修复方法,在生成对抗网络模型基础上,引入通道注意力并结合多尺度卷积模块,将图像下采样提取特征分为纹理特征与结构特征,采用改进的Res2Net残差块并重构损失函数.实验结果表明,修复后图像的纹理和结构更统一,修复图像与原始图像在高级语义上更加接近.     

利用位置字典对的人脸图像超分辨率方法

针对基于稀疏表示的人脸超分辨率算法存在的字典尺寸大、训练时间长等问题,提出一种基于位置字典对的超分辨率重建方法.由于同一位置的人脸图像块具有相似的结构和内容,更有可能用相同的字典原子进行线性组合表示,因此把训练人脸图像按位置分块,首先为每个位置训练一个位置字典对,利用获得的多个位置字典对,对低分辨率测试人脸图像进行基本重建,然后应用残差补偿方法对位置块进行补偿.实验结果表明,由所提方法重建的人脸图像具有更好的视觉效果,与应用原始图像块进行稀疏表示的图像超分辨率算法相比,平均图像结构相似度指标值提高了0.082,同时字典训练时间缩短了约5倍.     

基于残差密集块与注意力机制的图像去雾网络

基于卷积神经网络的单幅图像去雾算法虽然取得了一定进展,但仍然存在去雾不完全和伪影等问题.基于这一现状,提出了一种以编码器-解码器结构为基本框架,融合注意力机制与残差密集块的单幅图像去雾网络.首先,利用网络中的编码器、特征恢复模块和解码器三个部分直接对去雾后的图像进行预测;然后,在网络中引入本文所设计的带有注意力机制的残差密集块,提升网络的特征提取能力;最后,基于注意力机制提出自适应跳跃连接模块,增强网络对去雾图像细节的恢复能力.实验结果表明,与现有去雾方法相比,提出的去雾网络在合成有雾图像数据集和真实有雾图像上均取得了较为理想的去雾效果.     

基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建

针对图像超分辨率重建算法在图像高频信息恢复过程中特征提取不充分、利用效率不高、重建高频细节能力不足等问题，本文提出了一种基于信息蒸馏级联伸缩网络的图像超分辨率重建算法.首先，构建特征可伸缩的信息蒸馏块，通过扩大信息蒸馏中输入信息的特征感受野，以及采用通道注意力提取感兴趣信息，解决了信息蒸馏的图像超分辨率重建非线性映射过程中特征提取不充分的问题；然后，设计级联残差叠加映射块，该块将多个残差块组合在一起，通过将残差结构中的残差部分引出并采用级联叠加的方式，增加了信息蒸馏块间信息的传递，使提取的特征信息包含更多细节.实验结果表明，本文算法重建图像相比其他对比算法更为清晰，峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）均有较大的提升.     

基于多尺度宽激活残差注意力网络的图像去块效应

为了节约传输带宽和存储资源,成像设备和系统一般对图像和视频进行了有损压缩. 由于分块量化编码,JPEG图像往往存在明显的块效应. 去除图像的块效应不仅能够改善使用者的视觉体验,还有利于其他计算机视觉任务的开展. 为此,本文提出了一种基于多尺度宽激活残差注意力网络（MWRAN）的图像去块效应方法. MWRAN主要由多尺度宽激活残差注意力模块（MWRAB）构建而成. 提出的MWRAB不仅能够激活更多的非线性特征以促进信息在网络中的流动,还能够捕获丰富的图像多尺度特征. 此外,通过提出的轻量的差异感知通道注意力（LCCA）,MWRAB能够对学习到的特征进行自适应地调整以关注更重要的信息. 消融实验验证了MWRAB的有效性. 在常用的基准数据集上,MWRAN取得了比几种先进的图像去块效应方法更高的客观评价指标和更接近原图的主观视觉效果.     

基于残差网络的掌纹识别研究

为了探索深度学习在掌纹识别领域的应用,提出了一种利用残差网络技术自动提取掌纹特征的方法,该方法根据掌纹的几何特征对掌纹图像进行预处理,将预处理后的掌纹图像进行归一化得到一个二维图像矩阵,作为残差网络的输入,再利用随机梯度下降算法对网络进行迭代训练,获取最优的网络参数,最后使用分类器Softmax对掌纹进行分类识别.模型在香港理工大学的掌纹数据库上进行了实验验证,实验结果证实了利用残差网络对掌纹进行分类的可行性,并取得了不错的分类效果.     

基于Dirac残差模块的单幅图像超分辨率重建

针对单幅图像超分辨率重建问题(SISR),提出了一种新的基于Dirac残差的超分辨率重建算法.算法使用全局跳跃重建层来直接利用输入LR图像的低频特征,通过多个dirac残差块来自适应学习输入LR图像的高频特征,通过亚像素卷积进行图像重建.算法通过权重参数化来改进残差层,同时使用输入图像的卷积特征与残差网络学习特征结合进行重建.实验采用Adam优化器进行网络训练.使用L1范数作为损失函数.在PSNR、SSIM和视觉效果与其他先进算法进行对比,实验结果表明,在常用测试集上与其他深度学习算法相比有较大提高.     

基于多层次相容粒度的图像分类

通过图像块的局部特征生成图像特征的空间分布信息和层次信息,提出了基于相容粒度空间的图像特征分层分类方法.该方法体现了基于粒计算从粗到细对图像进行分类的原理;实验测试说明了所提出方法有效.     

增强语义分割的网络模型PS-UNet

文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割. PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中，可获取更多的特征信息，从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明，与当前先进网络模型相比，PS-UNet在所有实验中，性能均有所提升，其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.     

基于决策树的眼底图像渗出自动检测方法

自动视网膜图像渗出检测有助于糖尿病性视网膜病变的早期诊断,提出了彩色眼底图像视网膜渗出检测方法。该方法根据决策树理论,采用Messidor数据库,对视网膜图像进行分类,区分得到含渗出的病变图像和不含渗出的正常眼底图像。实验结果表明,针对不同光照下采集的眼底图像采用光照非均匀性的归一化处理,即使在光照变化的环境中,文中的方法仍然比眼科专家的人工判定表现出色,能很好地分割出渗出区域。     

MRAU-net网络下的X光胸片肺野分割算法

为了解决U-net网络进行X光胸片肺野分割时,受限于特征提取能力不足导致分割结果不精确的问题,提出一种多尺度残差注意力U型网络(MRAU-net)模型.利用多尺度信息融合(MIF)模块,改善网络结构,增加对多尺度信息的获取;利用通道和空间双注意力(CSDA)模块,解决网络在有限算力下的信息过载问题.同时,对残差模块进行改进,并与U-net网络进行深度结合,提升网络的学习稳定性,缓解梯度消失和过拟合现象.实验结果表明：文中方法具有优秀的X光胸片肺野分割能力,能获得更精确的分割结果.     

基于全尺度跳跃连接的视网膜血管分割算法

为了解决经典分割算法对于视网膜血管分割精度不够的缺陷,通过将U-net3+(全尺度连接U形网络)应用于视网膜微血管分割,并加以改进来提高分割精度.首先利用U-net3+中的全尺度跳跃连接,提取更多尺度的视网膜微血管特征.针对细小血管难以捕捉的问题,将网络中的普通卷积换成可变卷积,它可以根据血管的形状、大小改变感受野的大...     

基于回环残差注意力机制U-net的胰腺分割

器官自动分割是医学图像分析中的一个重要而具有挑战性的问题.胰腺是一种位于腹部内部的软组织器官,其欠缺有形器官有固定形状的特点.由于胰腺周围的重要结构组织的关系紧密且多变,且有边缘界限不易确定等特点,采用传统的分割方法存在受噪声影响大、过分割和欠分割等问题,难以达到很高的准确率.虽然基于深度卷积神经网络的U-net很好地解决了传统分割方法中的一系列问题,但仍然存在器官形状分割不清晰,以及存在较多毛刺的问题.提出一种基于回环残差注意力机制U-net(ringed residual attention U-net,RRA U-net)的胰腺分割方法,通过加入注意力机制增大有效特征的占重比以及引入回环残差结构来增强鉴别特征的能力和加快网络的收敛速度,最终达到了较高的分割准确率.     

一种新的基于U-Net和ResNet的病理图像细胞核分割方法

医学图像分割是图像处理的重要环节,而细胞核分割结果是病理学家进行癌症分类和评级的重要依据,提高其分割的准确率一直是研究的热点。但由于同器官的不同细胞核存在形态可能不一样、细胞之间相互重叠、细胞边界不清楚等现象,导致细胞核图像难以准确分割。为提高相互接触和重叠细胞核分割的准确性和精确率,本研究提出一种新型的细胞核分割网络模型。该模型首先是对原始细胞图进行ZCA白化预处理,并基于经典的U-Net网络结构,通过U-Net和ResNet残差模块进行训练,使用Batch Normalization方法实现数据归一化处理,解决训练过程中梯度震荡问题。在MoNuSeg和ISBI2018Cell两个数据集上的实验结果表明,本研究所提出的模型的分割准确率较高,分割出的细胞没有出现细胞核大面积粘连的现象,细胞核轮廓更加清晰。本研究所提的分割网络基于经典的U-Net网络结构,通过构造ResNet残差模块实现对细胞核上下文特征的提取,同时在残差模块使用Batch Normalization使得梯度的传输更加便捷,减少了训练时间,而且在分割相互接触的细胞核时,具有精确定位和准确分割的能力,是一种有效的细胞核分割方法。     

基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割

为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理. 为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理. 实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象.     

高铁轮毂表面缺陷的视觉显著性超像素图像检测方法

针对高铁轮毂表面缺陷实时在线检测问题,提出一种基于视觉显著性注意机制的超像素自适应检测方法。首先采用同态滤波器对缺陷图像进行预处理,去除环境光污染噪声引起的图像亮度分布不均匀问题,构建轮毂表面缺陷图像的谱残差视觉注意模型,之后采用超像素分割算法对缺陷显著性图像进行自适应阈值分割,标记出高铁轮毂表面缺陷的二维空间位置,实现轮毂表面缺陷的边界检测和形态估计。本文方法在高铁轮毂表面缺陷检测实验平台上进行了实验验证,结果表明：该方法能够有效抑制图像分割中的过分割问题,对缺陷的边界信息提取准确,鲁棒性较好。     

一种非监督道路场景分割方法

针对道路场景分割中训练样本量大、不同类型道路过渡中易产生误分割的问题,该文提出了一种非监督的道路场景分割方法。首先用K均值聚类对第一幅图像进行初始化分割,再用图割法对其进行能量最小化的优化分割,最后用优化后的分割图像重新计算类别中心,用于指导下一帧图像的图割优化分割。实验表明,该方法无需大量训练样本,可以快速地对道路场景进行分割,还能够在不同的道路类型过渡过程中保持很好的分割效果。     

图像分割中一种改进的图割模型

Ratio Cut图割模型仅考虑了像素之间的灰度关系,没有考虑其空间关系,往往会导致分割结果对椒盐噪声及模糊边缘比较敏感,且计算量过大。用流域变换对图像做初始分割,然后建立相应的图割模型,能更有效地利用图像的区域性质,从而增加了分割边界的稳定性,并且由于减少了图中的节点数目,计算时间也大大减少。实验证明了这种模型的优越性。     

基于全局注意力引导的肺结节分割方法

肺结节的精确分割能有效地辅助医生的治疗诊断工作,但由于不同患者所呈现的肺结节病灶形式多种多样,基于传统专家系统和统计学习的方法难以获得准确的肺结节分割结果。针对这种情况,提出一种由全局注意力引导的注意力机制,达到了从一张完整的胸部影像切片中自动定位并分割出肺结节的效果。该方法首先对目标区域进行肺实质分割,再利用区域建议网络（region proposal network,RPN）进一步缩小感兴趣区域,并生成注意力权重图,最后使用融合了残差网络（residual network,ResNet）与卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory,ConvLSTM）的结构结合注意力权重进行肺结节分割。将所提方法在肺图像数据库联盟（lung image database consortium,LIDC-IDRI）数据集上进行了全面的评估,结果表明,本文方法分割结果的平均dice得分（标准差）为89.97%（8.9%）,具有出色的分割性能,精度相较其他方法取得一定提升。进一步在相同数据集上将所提方法的肺结节分割结果与4位放射科医生的手工标注结果进行了比较,结果表明本文方法的分割结果与医生们的标注结果的一致性达到了85.81%,相较于医生们手工标注之间的一致性高出了3.39%。     

一种基于边缘和区域信息的变分水平集图像分割方法

分析了两种已有变分水平集图像分割模型,并由它们提出了一种新的基于图像边缘梯度信息和区域全局信息的变分水平集方法.该方法既克服了所述两种模型的缺点,又继承了各自的优点.同时,采用隐式迭代数值解法,在保证模型稳定性的基础上,加快了收敛速度.实验表明所提方法对于不同类型的图像均能够达到快速、稳定、准确、鲁棒的分割效果.