基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类

高分辨率遥感图像场景分类广泛应用于土地监测、环境保护及城市规划等诸多领域.现有场景分类方法不能很好地结合局部纹理信息和全局语义信息,同时各通道特征之间的关系没有得到有效挖掘.因此,本文提出了一种基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类模型.通过卷积网络提取遥感图像的多尺度特征;随后采用特征融合单元建立多尺度特征间的局部-全局关系,基于多头自注意力机制的Inter-Channel Transformer在通道维度对融合后的特征建模,并推导特征在通道间的关系,进一步扩大全局感受野,以捕捉其语义结构信息,有效提高了网络的分类精度.在数据集AISC和SIRI-WHU上,本文所提算法的整体分类准确率(OA)分别为95.70%和94.00%,超过了当前最新的研究算法,证明了所提模型在高分辨率遥感图像场景分类任务中的有效性.     

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.     

基于级联注意力与密集特征融合的图像修复算法

针对图像修复算法存在的语义不连贯、纹理不清晰等问题，提出一种基于生成对抗网络的新型级联密集生成网络CDGAN(Cascade Densely Generative Adversarial Network),采用encoder-decoder作为生成器主干，利用下采样提取图像特征；为使网络关注修复图像的高频纹理和颜色保真度等有效信息，引入级联的注意力模块，并加入密集特征融合模块扩大网络的整体感受野，充分学习图像特征，提高编码器提取特征的利用率，最后将处理后的图像特征进行上采样重建。在Celeb A和Places2数据集的测试结果表明，CDGAN在语义连贯性、纹理清晰度等方面都有所提升。     

基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法

为解决现有图像修复算法因缺乏上下文信息和有效的感受野导致修复大面积随机破损时效果差且只能修复低分辨率图像的缺陷,提出了基于残差变换器的并行傅里叶卷积修复算法.首先,提出基于变换器的改进残差网络模块提取待修复图像的纹理特征;然后,设计并行快速傅里叶卷积模块增强损失图像的高度有效感受野捕捉结构信息;最后,提出门控双特征融合模块交换和结合图像的结构与纹理分量,融合上下文特征,改善生成纹理的细粒度.在两个公开数据集上进行定性和定量实验,实验结果表明：所提算法可有效修复结构复杂且纹理精细的随机不规则大面积破损区域,生成结构合理、纹理细腻和语义丰富的高保真图像,并能用于高分辨率图像的目标移除.     

基于多种高级语义特征的图像检索技术

基于语义内容的图像检索已成为解决图像低层特征与人类高级语义之间"语义鸿沟"的关键.笔者以性能优越的回归型支持向量机(SVR)理论为基础,结合重要的图像边缘信息及人眼视觉特性,提出了一种基于多种高级语义特征的图像检索新方法.该方法首先利用Canny检测算子提取原始图像的边缘信息,并据此得到低层纹理特征与颜色特征,同时利用SVR将低层特征映射到高级语义,以获得图像的高级对象语义.然后结合图像边缘线条方向,利用SVR将线条方向映射为高级语义,以获得图像的线条情感语义.再结合人眼视觉系统感知特性,给出基于全局主要颜色的高级颜色语义.最后根据上述多种高级语义特征进行图像检索.实验结果表明,该方法能够有效地对图像高级语义进行刻画,不仅图像匹配检索效果良好,而且具有稳定的检索性能,其对于缩小低层视觉特征与高级语义概念之间的"语义鸿沟"具有重要意义.     

基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法

针对染色体识别的难题,提出一种基于残差U-Net网络的染色体图像分割方法.以残差网络和U-Net网络为基础简化深层网络的训练,利用丰富的跳跃连接促进信息传播;通过将U-Net网络底层的卷积层替换成不同尺度的空洞卷积,保持特征空间分辨率不变的同时扩大特征感受野,实现多尺度感受野提取图像特征的同时减少特性信息的丢失;压缩路...     

水面图像目标检测的强语义特征提取结构

针对船舶航行场景多样、船载视觉传感器获取的实海域水面图像信息复杂、难以提取目标的有效特征等问题,提出了一种用于水面图像目标检测的强语义特征提取结构.首先,在骨干网络中使用可变卷积,使卷积采样点具有平移量,适应目标的几何变换,拥有自适应感受野;然后,在特征金字塔中使用基于语义信息的特征重组,通过全局语义信息自适应聚合特定...     

PRNet:渐进式消减不确定区域的息肉分割网络

由于息肉图像的自动分割病灶区域大小不一和边界模糊,从而导致分割精度较低.针对这两个问题,本文提出先定位后逐步精细的渐进式消减网络（Progressive Reduction Network,PRNet）.该网络采用Res2Net提取病灶区域特征,利用多尺度跨级融合模块将注意融合机制与跨级特征结合,有效应对病灶区域多尺度问题,提升定位准确度.在自上而下恢复图像分辨率的过程中,引入不确定区域处理模块和多尺度上下文感知模块.前者通过设定递减的阈值逐步挖掘息肉边缘信息,增强边缘细节特征的识别能力;后者则进一步探索病灶区域周围潜在的上下文语义,提升模型的整体表征能力.此外,本算法还设计了一个简单的特征过滤模块,用于筛选编码器特征中的有效信息.在Kvasir-SEG、CVC-Clinic和ETIS数据集上的实验结果表明,所提算法的Dice系数分别达到了92.09%、93.05%和74.19%,优于现有的息肉分割算法,展示出了较好的鲁棒性和泛化性.     

基于光学相干层析图像的眼底黄斑部三维重建

基于眼底黄斑部光学相干层析(OCT)图像提出一套建立视网膜局部三维模型的方法,并为实现三维OCT临床诊断技术进行前期探索.本文以梯度结合数学形态学的方法分割图像,采用基于互信息的配准算法进行图像配准,并设计了一种改进的线性插值算法进行片层间插值,最后用体绘制方式重建出眼底黄斑部三维模型.基于上述方法在PC机上成功构建出视网膜黄斑部三维模型.该模型外观平滑,较为精确,为临床应用奠定了基础.     

基于深度网络分级特征图的图像超分辨率重建

从低分辨率图像中提取特征图恢复高分辨率图像中的高频信息是超分辨率重建的一个关键问题,针对该问题提出一个新的基于卷积神经网络的超分辨率重建算法.网络结构由卷积层与子像素卷积组成,特征提取网络中卷积层提取低分辨率图像的特征,重建网络中子像素卷积神经网络作为上采样算子.针对不能充分利用多级特征图的问题,采用跳跃连接和特征图联结在特征提取网络末端跨通道融合特征图,同时降低特征图的维度.并在此基础上再次提取特征图应用于重建.实验结果表明,算法在PSNR、SSIM和人类视觉效果上与其他基于深度学习的算法相比有着显著的提高.