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利用光学相干断层技术(OCT)产生的视网膜疾病图像是分类眼科疾病的重要措施。目的是利用四种不同分类模型的迁移学习方法对糖尿病黄斑水肿、老年性黄斑变性、玻璃疣三种病变的OCT视网膜图像进行自动分类,实现迁移学习在OCT图像分类上的应用。将VGG-16、Inception V3、MobileNet V2、ShuffleNet-V2这四种神经网络模型在大规模图像分类数据集预训练好后,进行模型微调和训练参数更新,进而找到实现上述三种眼科疾病自动分类的最优模型,达到高效的OCT视网膜病变自动分类效果。实验结果表明,四种模型中轻量型MobileNet V2经模型微调后的评价指标优于其他模型。 相似文献
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针对光学相干层析成像(OCT)过程中,光线散射、目标微动和硬件抖动等原因引起的噪声干扰,尤其是视网膜OCT图像中存在的严重噪声干扰问题,提出了一种基于模块化降噪自编码器的渐进式OCT图像降噪方法。使用多层卷积和反卷积构建自编码器,以模块化深度神经网络的架构为基础搭建了具有多个自编码器模块的神经网络,每个自编码器模块可依次输出降噪程度逐渐升高的过程结果,以满足不同的使用需求。以均方误差、峰值信噪比和结构相似度作为降噪结果的评价指标,对编码器模块数量T的研究结果表明,所设计的编码器在T=4时具有最佳性能。利用所提方法和各种主流方法对正常眼和病眼的视网膜OCT图像进行降噪处理,结果表明所提方法在各项指标上均取得最优结果,可以有效地对视网膜OCT图像进行降噪处理和大幅提升图像的质量。 相似文献
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多帧叠加平均处理是去除扫频光学相干层析系统散斑噪声、获得较为清晰结构信息的有效方法,但眼睛的震颤、漂移、微眼跳等生理特性和系统光路特性会使图像之间存在错位,导致叠加效果不佳、结构稳定性差,为此本文提出一种基于灰度分布信息和目标几何信息相结合的配准算法。该方法根据图像平均灰度分布提取包含目标信息的感兴趣区域,通过相位相关算法和基于分段拟合的灰度投影算法的双重作用校正图像的平移变换;通过拟合视网膜上边界作为特征点迭代确定最佳旋转参数,并再次重新估计平移参数,实现图像的刚性配准;最后通过轴向扫描一对一映射法以能量函数为约束条件实现图像的非刚性配准。对活体兔眼进行实验,结果表明,本文算法配准后的叠加图像边界清晰,结构信息增强,信噪比和对比度平均有效提高一倍多。本算法适用于强噪声视网膜B-Scans图像的配准,能满足多种类型OCT系统的叠加成像需要,具有较高的鲁棒性和图像配准精度。 相似文献
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光学相干层析图像的小波去噪方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
光学相下层析成像过程中产生的噪声恶化了其成像质量.提高图像的信噪比一直是光学相干层析系统研制中一个焦点问题.根据光学相干层析系统采集的原始图像的信号和噪声分布的特点,对双变量收缩的小波去噪方法进行了改进,增加噪声系数比较多的子带的死亡地带半径来去除图像的噪声.利用对比度噪声比率、信噪比和边缘保持参数等评价指标来评价图像的改善效果.结果表明该方法能有效地去除噪声并可保留光学相干层析原始图像的边缘特征. 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种基于深度学习的联合变换相关器(JTC)光学图像加密系统新型去噪方法.针对JTC光学图像加密系统中解密图像噪声的问题,设计了一种基于生成对抗网络的去噪框架,并使用密集模块加强特征信息复用,提高了网络的性能.该方法通过引入通道注意力机制使网络区分不同通道的权重,学习各通道之间的关联,使网络能选择性的加强有用特征信息并抑制无用特征信息;在损失函数方面,加入非对抗损失部分,结合对抗损失和生成器模型提高了解密噪声图像中高频信息的恢复质量;最后重建出高质量的解密图像.将该方法用于传统的JTC光学图像加密系统,数值计算和模拟实验结果表明,该方法可极大地消除JTC光学图像加密系统中噪声影响,有效地提高JTC光学图像加密系统用于高质量图像加密的有效性和可行性. 相似文献
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利用基于蒙特卡罗方法的牙组织光学相干层析(OCT)成像模型,研究了不同牙组织的OCT非失真成像深度。通过模拟入射高斯光束以及光在牙组织中的传输,分别获得了单层牙釉质、单层牙本质以及两层牙组织结构的二维仿真OCT图像,与实验结果具有定性的一致性。通过分析二维仿真OCT图像所对应的一维OCT信号,分别得到了三种牙组织结构的平均非失真成像光学深度。研究结果表明,OCT系统对牙齿组织的非失真成像光学深度在150~2400μm之间,其中牙釉质的非失真成像深度要远大于牙本质的成像深度。所得的结果对于在实验中利用OCT图像对组织结构有效信息进行判断具有一定的参考价值。 相似文献
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基于变形条纹图分析的非接触三维光学测量中,从采集的变形条纹图中提取相位分布,进而获得被测形状的面信息,但是测量中获取的条纹图含有噪声,影响了提取相位信息的精度。为了更好更快的去除条纹图中的噪声,提出了一种改进U-net神经网络的深度学习滤波算法,在图像去噪领域,U-net获取的浅层特征较少,所提算法在U-net的卷积层中含有1×1的平行卷积分支,获取多尺度特征信息,分别添加1、2、3个1×1平行卷积分支进行实验。实验采用含有高密度区域的条纹图,并与目前最新的深度学习条纹图去噪算法对比,去噪效果提升0.9%,去噪效率提升41.7%,训练时间减少30.8%。 相似文献
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徐昭周昕白星李聪陈洁倪洋 《光学与光电技术》2021,19(3):75-81
混沌加密由于其初始值敏感性、伪随机性和运动轨迹的不可预测性而被广泛应用于图像加密领域。提出了一种通过深度学习来攻击Lorenz混沌加密系统的灰度图像重建方法,通过残差网络实现了对一系列明文-密文对数据集进行训练,从而拟合出密文到明文的过程,然后将训练好的网络应用在独立于训练集的密文上,恢复出与明文非常接近的图像。数值仿真结果验证了这种灰度图像重建方法的有效性。 相似文献
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图像深度估计的光学微分方法 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了光学微分方法在图像深度估计问题中的应用。基于线性成像理论对Farid提出的光学微分模型进行了推广,即用于图像深度估计的两幅图像在成像过程中可以满足任意阶的线性微分关系。此模型拓宽了光学微分的概念,使两次成像之间关系有了更多的光学微分形式。围绕如何选择合适的光学微分关系以使系统的整体性能达到最优,分析了光学成像系统的参量对于图像深度估计的精度以及纵向分辨力的影响,并且对光学微分方法中的关键光学元件—光学掩模板的构建方法及优化问题也作了初步的探讨。 相似文献
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对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。 相似文献
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