基于特征融合的遥感图像舰船目标检测方法

针对常用的目标检测算法对遥感图像中的舰船目标进行检测时存在检测精度与实时性兼顾不佳的问题,提出了基于特征融合的遥感图像舰船目标检测算法来检测复杂场景下的多尺度舰船目标.该算法以多尺度单发射击检测框架为基础,增加反卷积特征融合模块和池化特征融合模块,增强网络特征提取的能力.同时设计聚焦分类损失函数来解决训练过程中正负样本失衡的问题.在高分遥感舰船目标数据集上的实验结果表明,所提方法能够有效地增强复杂场景下舰船目标的检测精度.此外,该算法对遥感图像中的模糊舰船目标的检测效果也优于多尺度单发射击检测框架.     

基于数学形态学的快速糖尿病视网膜病变自动检测方法

基于眼底视网膜图像的糖尿病视网膜病变(糖网)自动检测不仅可使得实施大规模糖网筛查成为可能,也可为糖网早期诊断、及时治疗以及人眼视觉科学研究提供重要依据。为此,提出了基于数学形态学的糖网病灶自动检测算法:首先利用数学形态学结合阈值分割快速提取出视盘,在此基础上得到病灶候选区域;然后利用形态学重建等获取精确的病灶轮廓,从而实现病灶的准确检测。实验结果表明,该算法能够快速,有效地检测出眼底视网膜图像中的糖网病灶。     

基于多模板匹配的局部自适应区域生长法在视网膜内出血自动检测中的应用

为自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,从而构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了基于多模板匹配的局部自适应区域生长法用以自动检测该病灶。首先,对眼底主要生理结构进行光谱特征分析,从而为不同分割目标选取合适的RGB通道;其次,利用HSV空间的亮度校正以及对比度受限自适应直方图均衡方法对眼底图像进行预处理;在此基础上利用设计好的多个模板对图像进行归一化互相关模板匹配获取该病灶候选区域;然后,从中去除视盘、血管以消除相关假阳,从而得到区域生长所需种子;最后,利用局部自适应区域生长法获取其精确轮廓,从而实现该病灶的准确检测。利用该算法对90幅不同颜色、不同亮度、不同质量、不同分辨率眼底图像进行该病灶的自动检测,实验结果表明：该算法能快速、有效地自动检测出眼底图像中的视网膜内出血,且算法稳定可靠,可满足临床需求。     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...     

基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法北大核心CSCD

针对单幅偏振图像在一定场景下无法提供充足信息的问题,结合强度图像和线偏振度图像的优势特征,提出一种基于密集梯度生成对抗网络的偏振图像融合算法。利用密集连接卷积网络和梯度算子构建密集梯度卷积模块,并将该模块应用在生成器中,用以增强融合图像的纹理细节;构造多尺度结构相似度和L1范数相结合的损失函数,用以提高网络的整体性能。在ZJU-RGB-P数据集进行定性比较和定量分析,实验结果表明,所提算法具有更好的主观视觉感受,同时各项评价指标均得到明显提升。     

基于中心点的遥感图像多方向舰船目标检测

针对目前基于深度学习的舰船目标斜框检测方法存在计算量大、效率低的问题,提出一种基于目标中心点的单阶段检测模型.由于舰船中心点不受舰船分布方向影响,模型主要思想是以目标中心点检测为基础,回归中心点处目标斜框的尺度和方向.首先设计特征提取网络,将卷积神经网络细节信息丰富的底层特征与语义信息丰富的高层特征融合起来形成特征图;然后将特征图输入到三个检测分支,分别预测目标中心点、中心点偏移值以及斜框的尺度与方向;设计组合损失函数对网络进行训练,并改进非极大值抑制算法以适应目标斜框检测的需要.在公开的SAR图像舰船目标检测数据集与光学遥感图像上进行了实验,实验结果表明,测试集平均准确率达0.906,检测精度与速度均优于其它检测模型,充分验证了所提算法的有效性.     

基于深度多分支特征融合网络的光学遥感场景分类

针对遥感图像背景复杂且存在某场景图像中关键物体小且尺度变化较大,需提升模型表征能力来准确辨别各类场景的问题,提出了一种深度多分支特征融合网络的方法进行遥感图像场景分类.利用多分支网络结构提取高、中、低三个层次的特征信息,将三个层次的特征进行基于拆分-融合-聚合的分组融合,最后为了关注难辨别样本和标签位置损失,提出一种损失函数.试验结果证明,本文所提出的方法对于提高分类准确率十分有效,在UCM、AID和OPTIMAL三个数据集上的准确率超过其他算法.在数据集UCM上80%样本训练,准确率达到了99.29%,与ARCNet-VGG16算法相比分类准确率提高了1.35%.在数据集AID上50%样本训练,准确率达到了95.56%,与Two-Stream算法相比提高了0.98%.在数据集OPTIMAL上80%样本训练,准确率达到95.43%,与ARCNet-VGG16算法相比提升2.73%.     

自适应尺度信息的U型视网膜血管分割算法

针对视网膜血管形态结构和尺度信息复杂多变的特点,提出一种自适应血管形态结构和尺度信息的U型视网膜血管分割算法。首先采用二维K-L(Karhunen-Loeve)变换(即霍特林变换)综合分析彩色图像三通道的频带信息,从而得到视网膜灰度图像以及多尺度形态学滤波增强血管与背景的对比度信息。然后将预处理图像经U型分割模型对图像进行端对端训练,并利用局部信息熵采样进行数据增强。该网络编码部分的密集可变形卷积结构根据上下特征层信息有效地捕捉图像中多种尺度信息和形状结构,底部金字塔型的多尺度空洞卷积扩大局部感受野,同时解码阶段带有Attention机制的反卷积网络将底层与高层特征映射有效结合,解决权重分散和图像纹理损失的问题。最后通过SoftMax激活函数得到最终的分割结果。在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)与STARE(Structured Analysis of the Retina)数据集上对该算法进行了仿真,准确率分别达到97.48%与96.83%,特异性分别达到98.83%与97.75%,总体性能优于现有算法。     

眼底照相机自动调焦算法

基于眼底图像成像原理及特征,提出一种结合自动调焦窗口选择的眼底照相机自动调焦方法.根据改进阈值的局部信息熵调焦窗口选择算法实现调焦窗口的初步定位,按照多方向步进算法实现调焦窗口的最终定位.针对眼底图像对比度低的问题,结合区域对比度的清晰度评价函数与梯度向量平方函数的特点提出眼底图像清晰度评价函数.实验结果显示,提出的自动调焦窗口选择算法可以保证调焦窗口的稳定性及准确性,针对低对比度眼底图像的清晰度评价函数具有更好的灵敏度.     

基于改进Swin transformer的遥感图像融合方法

针对现有基于transformer的方法未能充分融合遥感图像多尺度特征的问题,提出一种多光谱-全色融合网络。在融合网络中嵌入一个基于改进Swin transformer的多尺度窗口自注意力模块,在关注全局空间特征的同时,充分融合不同尺寸的特征信息,从而最大程度地保留光谱和空间结构信息。通过不同层级特征的跳跃连接,解码网络预测出原始多光谱图像缺失的纹理部分,最终使用细节注入模型恢复出目标图像。为了提升融合效果,在损失函数中加入了光谱损失和空间结构损失。与其他方法相比,本文提出的方法在WorldView-4、QuickBird和WorldView-2三种卫星数据集的主观视觉效果最好,相比于性能第二的方法,本文方法在三种数据集的相对全局误差指标分别减小了11.99%、0.4%和3.43%。     

渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法

颜色恒常性是实现目标检测、三维物体重建、自动驾驶等计算机视觉任务的重要前提。为充分利用图像中不同尺度的特征信息估计光源,提出渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法,通过三个卷积网络分支从不同尺度提取图像中的特征信息,通过特征融合得到更加丰富的特征信息,通过级联方式将图像中的浅层边缘信息和深层细粒度特征信息进行融合,提高了颜色恒常性算法的精确性。渐进式网络结构基于加权累计角度误差损失函数提高了算法在面对极端场景光照下光源估计的鲁棒性。在重处理的ColorChecker和NUS-8数据集上的实验结果表明,本文算法在各项评价指标上均优于目前的颜色恒常性算法,可应用于需要进行颜色恒常性预处理的其他计算机视觉任务。     

视网膜OCT图像中液体分割方法的研究

光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。     

基于改进U-net++的超声图像结直肠子宫内膜异位区域检测

探究基于改进U-net++网络以及增加多通道特征融合的方法,实现准确高效的超声图像结直肠子宫内膜异位区域自动检测。所提神经网络在U-net++为原型的分割网络上进行改进,采用端到端的结构,输入超声图像和其边缘提取图像,输出结直肠子宫内膜异位区域检测结果。实验数据来自深圳市人民医院的166例结直肠子宫内膜异位患者的超声内镜图像,随机选择133例作为训练样本,33例测试样本。在网络训练过程中,采用十折交叉验证法进行验证。结果说明：在33例测试集样本上,方法最终的平均检出率、精确率、召回率分别为90.9%、72.4%、89.8%。改进神经网络以及多通道特征融合输入的方式可自动检测结直肠子宫内膜异位区域,且检测鲁棒性及精度较高,可作为参考辅助医生进行临床决策和干预。     

基于显著性的双鉴别器GAN图像融合算法

针对红外图像与可见光图像在不同场景的特征表达不同的问题,提出一种基于显著性的双鉴别器生成对抗网络方法,将红外与可见光的特征信息相融合。区别于传统的生成对抗网络,该算法采用双鉴别器方式分别鉴别源图像与融合图像中的显著性区域,以两幅源图像的显著性区域作为鉴别器的输入,使融合图像保留更多的显著特征;并将梯度约束引入其损失函数中,使显著对比度和丰富纹理信息保留在融合图像中。实验结果表明：本文方法在熵值(entropy, EN)、平均梯度(mean gradient, MG)、空间频率(spatial frequency, SF)及边缘强度(edge intensity, EI)4个评价指标中均优于其他对比算法。该研究实现了红外图像与可见光图像高效融合,有望在目标识别等领域中获得应用。     

改进的Faster-RCNN算法在聚乙烯管接头内部缺陷检测中的应用

超声相控阵技术是目前聚乙烯管道热熔接头内部缺陷检测的一种主流方法。提出了基于注意力机制的改进Faster-RCNN目标检测网络用于超声相控阵D扫图聚乙烯管接头内部缺陷检测。针对聚乙烯管道热熔接头内部超声相控阵D扫图小缺陷较多、特征信息容易丢失的问题,将残差网络(ResNet50)与特征金字塔网络(FPN)相结合作为骨干网络,并引入卷积注意力模块(CBAM)自适应细化特征。将SSD网络框架和Faster-RCNN网络框架用于模型训练和测试,使用VGG16、ResNet50、ResNet50+FPN、ACBM+ResNet50+FPN作为骨干网络依次对超声相控阵聚乙烯管道热熔对接接头内部缺陷样本进行训练对比。结果表明,改进的Faster-RCNN网络模型在聚乙烯管接头内部缺陷检测和分类方面有明显改进,对小缺陷的检测性能有了显著的提高。     

多尺度特征融合的目标检测算法研究

针对Faster R-CNN在多尺度目标检测时易出现小目标漏检和误检的问题,提出一种改进的多尺度目标检测算法。将利于小目标检测的低层网络和利于大尺度目标检测的高层网络进行多尺度特征融合;在训练阶段,采用在线难例样本挖掘算法维护难例样本分类池,加速神经网络模型迭代收敛,解决训练样本不均衡、训练效率低下的问题;计算并统计待检测目标的尺度大小,合理控制用于生成候选区域的锚框尺寸,提高模型泛化能力。采用PASCAL VOC2012公开数据集和类人足球机器人自建数据集进行算法验证,实验结果表明,相比Faster R-CNN算法,本算法的平均检测精度在上述数据集下分别提高了8.61和5.47个百分点。     

基于双通道残差密集网络的红外与可见光图像融合

为改善红外与可见光融合结果与源图像间的部分细节特征丢失问题,充分提取红外与可见光图像中的特征信息,提出了一种改进的双通道深度学习自编码网络进行红外与可见光图像融合。其中,双通道结构由密集连接和残差连接模块级联构成,并设置一种综合像素、结构相似度和梯度特征保留的损失函数,使该编码器结构可以充分提取红外与可见光图像的多层次特征,在融合层采用空间L1范数和注意力机制对级联双通道特征分别进行融合,最后设计对应的解码器对融合特征图像进行重构,获取最终的融合结果。通过与传统算法以及近年最新的深度学习算法进行实验对比,结果表明该方法在主观和客观上都具有优秀的综合性能。     

改进强度映射函数的多尺度曝光图像融合

针对多曝光图像融合中的鬼影问题,提出了一种改进强度映射函数的多尺度曝光图像融合算法.基于参考帧图像分别确定输入帧的高低对比度;采用高对比度区域进行结构一致性检测得出鬼影区域;利用改进后的基于强度映射关系的能量函数进一步检测低对比度区域的鬼影信息;利用多尺度块匹配算法进行快速融合.实验结果表明,与已有的代表性方法相比,该...     

一种基于深层次多尺度特征融合CNN的SAR图像舰船目标检测算法

基于深度学习的目标检测技术在目标检测领域有强大的生命力,但是将其用于合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测时并没有达到预期的效果。提出了一种基于卷积神经网络的SAR图像舰船目标检测算法用来检测多场景下的多尺度舰船目标,在单发多盒探测器检测框架的基础上,使用性能更好的Darknet-53作为特征提取网络,加入更深层次的特征融合网络,生成语义信息更加丰富的新的特征预测图。同时在训练策略上使用了一种新的二分类损失函数来解决训练过程中难易样本失衡的问题。在扩展的公开SAR图像舰船数据集上进行验证实验,实验结果表明,所提方法对复杂场景下不同尺寸的舰船目标的检测展现出了良好的适应性。     

基于多尺度滤波和线检测算子的视网膜血管检测

视网膜血管分割在眼底图像分析中具有重要作用。结合多尺度Hessian矩阵滤波和线检测算子,提出了一种有效的血管检测方法。首先利用多尺度Hessian矩阵的特征值构建血管相似性函数,实现血管增强;然后采用改进的线检测算子,提取反映血管测度的特征;最后采用SVM实现血管检测。实验结果表明,该方法只需要较少的训练样本即可达到与其他方法相当的准确率,且在灵敏性上具有更好的性能。