基于全卷积神经网络的多尺度视网膜血管分割

提出了一种基于多尺度特征融合的全卷积神经网络的视网膜血管分割方法,无需手工设计特征和后处理过程。利用跳跃连接构建编码器-解码器结构全卷积神经网络,将高层语义信息和低层特征信息进行融合;利用残差块进一步学习细节和纹理特征;利用不同空洞率的空洞卷积构建多尺度空间金字塔池化结构,进一步扩大感受野,充分结合图像上下文信息;采用类别平衡损失函数解决正负样本不均衡问题。实验结果表明,在DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)和STARE (Structured Analysis of the Retina)数据集上的准确率分别为95.46%和96.84%,敏感性分别为80.53%和82.99%,特异性分别为97.67%和97.94%,受试者工作特征(ROC)曲线下的面积分别为97.71%和98.17%。所提方法相较于其他方法性能更优。     

基于小波变换的多尺度图像融合增强算法

为解决原始单源图像缺乏多尺度细节信息和图像融合后出现的噪声问题,提出了一种基于小波变换的多尺度图像融合增强算法,根据不同频率子带分量采用不同融合规则的思想,对高频子带提出了三种融合方法,同时构建了一种新颖的多尺度残差金字塔空间并将其参与融合过程,以减少融合噪声.多种小波分解和对比实验结果表明,提出的小波多尺度融合增强算...     

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。     

基于匹配度和多小波变换的图像融合

介绍了多小波变换的理论基础。多小波变换具有正交性、光滑性、对称性、有限支撑域等性质,因而非常适合用于图像处理。给出了多小波域的图像匹配度的定义,提出了一种基于匹配度和多小波变换的图像融合算法。该算法可以实现不同传感器图像的有效、可靠的融合。使用该算法对可见光图像和红外图像进行了融合实验,并对融合结果进行了评价和分析。     

一种基于小波变换的多尺度多算子图像融合方法

图像融合技术以其综合多传感器信息的优越性日益受到诸多领域的重视。为了使其应用在医学、遥感、计算机视觉、气象预报、军事目标识别等方面更迅速、深入地开展,有效、实用的融合算法是至关重要的。本文在小波变换金字塔结构的基础上,提出了一种多尺度多算子融合方法,对热红外图像和可见光图像的融合进行了研究。结果融合效果很好,目标和背景区别显著,而且边缘不突兀。由于这种方法对小波分解的层数要求不高,因此计算量不大,便于并行处理及硬件实时化实现,具有广阔的应用前景。     

基于双流网络的视网膜血管分割方法

对视网膜血管形态特征的分析有助于视网膜相关疾病的诊断.为了能够更准确地分割出视网膜血管,提出一种基于双流网络的分割视网膜血管的方法.首先用具有编码器-解码器结构的卷积神经网络分别对整个血管和细血管进行分割;再将所得到的两个预测图进行融合,对融合后的图像去除伪影和噪声,得到最终的血管分割图.由于单独对细血管进行了分割,因...     

基于多尺度小波变换的同名点匹配方法研究

针对一类特殊小波变换系数不同尺度下的模极大点能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,提出了一种基于小波变换的模极大位置的图像点为匹配基元的同名点匹配方法。该方法采用由粗到细的匹配策略,应用顺序约束,减少了小尺度的小波变换模极大值的位置的图像点的匹配空间,为了避免误匹配和误差传播,舍弃了以小波变换的模极大值比较作为匹配准则,采用了基于米字条形窗口的互相关函数的匹配准则。这种特征匹配与区域匹配相结合的方法,解决了同名点准确匹配难、计算量大等问题。采用该方法对篦冷机内水泥熟料高度进行测量,实验表明该方法能较精确的得出水泥熟料料层的分布状况。     

基于小波变换的多尺度水平集算法研究

针对传统水平集算法在处理低对比度图像时,出现的在局部梯度极大值区域及虚假边缘处停止演化等问题,提出了一种基于小波变换的多尺度水平集算法.采用高斯函数的导函数作为小波函数,使用独立强度传播模型来估计小波函数每一点尺度因子的值,再将沿x,y两个方向小波变换模的递减函数作为水平集速度停止项,对待处理图像进行水平集演化运算.实验结果表明,该方法优于传统水平集变换法.     

基于小波变换的分水岭图像分割方法

图像分割技术在数字图像处理中占有重要地位.提出了一种基于小波变换的图像分割方法,有效地将小波分析、小波包分解与数学形态学中的分水岭方法相结合.首先,通过小波包对图像有效降噪,在一定程度上减少了分水岭方法的过分割现象.然后利用小波变换得到的梯度向量进行分水岭变换,有效保持边缘信息.实验结果证明该算法是可行的,与基于形态梯度的分割结果相比,得到了较好的分割效果.     

基于自适应补偿网络的视网膜血管分割

基于眼底图像的视网膜血管精确分割对眼科疾病诊断意义重大。但视网膜血管结构高度复杂,多尺度及前、背景比例失衡,自动分割困难。因此,本文提出自适应补偿网络（SACom）实现端到端的视网膜血管精确分割。SACom以U型网络为基本框架,首先在编码器端引入可变形卷积提高复杂血管结构信息学习能力;然后在U型网络底部设计自适应多尺度对齐上下文模块提取并聚合多尺度上下文信息,对齐上下文特征;最后在解码器端设计协同补偿分支,融合多级输出提升模型的映射能力,实现精细分割。实验结果表明,SACom可有效提高视网膜血管的分割精度,在DRIVE、CHASE＿DB1和STARE三个公共数据集上的准确率分别达到0.9695、0.9763和0.9753,灵敏度分别达到0.8403、0.8748和0.8506,曲线下面积（AUC）分别达到0.9880、0.9917和0.9919。     

基于图的加权核K均值的图像多尺度分割

提出改进的最小割(IMC)模型以避免分割出小的孤立点集,研究了改进的最小割模型与加权核K均值之间的等价关系,列举了几种常见的用于建立图割模型边权值的相似度函数,并分析了其对分割结果的影响.在此基础上.设计了一个摹于图的加权核K均值图像多尺度分割方法,该方法既避免了基于图割的图像分割中图谱的求解问题,又避免了加权核K均值方法中核矩阵的选取问题,同时实现了对图像多尺度的分割.通过对该方法进行抗噪性能的分析,以及在光学图像上对实验结果进行比较,验证了所提出方法的有效性.     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

基于成像机理的小波包变换多聚焦图像融合

由于可见光成像系统的聚焦范围有限,因而在成像过程中,除聚焦良好的物体能生成清晰的图像外,该物体前后一定距离外的所有物体都将呈现不同程度的模糊.为了获得场景内所有物体均清晰的图像,在分析了多聚焦图像成像机理的基础上,提出了一种基于小波包变换的融合方法.它是将成像系统先聚焦在一部分对象上,得到其清晰的图像;然后再将其聚焦在另一部分对象上,得到另一清晰的图像;最后把这两幅实验图像加以融合,从而获得场景内所有物体均清晰的图像.实验结果表明,基于小波包变换的融合方法能够将信号的频带进行多层次划分,对高频成分也能进一步地分解,可有效综合多聚焦图像.     

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。     

基于小波框架的红外/可见光图像融合

针对小波框架所具有的冗余性和平移不变性在图像处理中能较好保留图像细节特征的特点,提出了一种将l2上的离散小波框架和交叉子带像素融合方案(Cross band pixel selection)结合起来的融合算法,并用于红外和可见光图像的融合。仿真试验表明该算法较好地保留了源图像的细节信息,是一种行之有效的融合算法。     

基于小波变换的不同融合规则的图像融合研究

提出了利用小波变换按照不同融合规则及融合算子去构造融合图像对应的小波系数,得到一种新的基于多尺度分解的像素的图像融合方法.通过对融合图像统计参数对比表明,所提出的基于小波变换的像素局部能量作为准则的融合效果更好,既可避免传统融合规则存在的信息损失,又提高了融合图像的空间分辨率和清晰度,融合图像符合人的视觉特性,更有利于机器视觉.     

基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法

针对基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不够理想的缺点,提出了一种基于平稳小波变换和Retinex的红外图像增强方法,利用Retinex增强算法增强图像的视觉效果,并改善其亮度均匀性。首先,对红外图像经平稳小波变换后的最大尺度低频子带图像进行多尺度Retinex增强;然后,利用贝叶斯萎缩阈值法对高频子带图像进行阈值去噪,并根据低频子带图像的局部对比度和模糊规则计算高频子带的增益系数,从而得到增强后的高频子带图像;最后,由低频子带图像和高频子带图像重构得到增强后的图像。针对大量图像进行了实验和增强效果的定性与定量评价,并与双向直方图均衡法、二代小波变换法、Curvelet变换法和多尺度Retinex法作了比较。结果表明,所提出的方法增强了图像细节,抑制了噪声,并明显改善了图像的整体视觉效果。     

基于小波变换和数据融合技术的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标，提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声，运用数据融合技术，先对图像进行小波多分辨率分解，然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证，实验图像取256×256像素点阵大小，其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标，为后续的跟踪作了很好的铺垫。     

基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割

提出一种基于超像素仿射传播聚类的视网膜血管分割方法.首先对预处理后的图像提取Hessian最大本征值、Gabor小波、B-COSFIRE滤波特征,构建3维眼底图像像素特征;同时对眼底图像进行超像素分块,并采用一致性准则对所分的超像素块进行筛选,得到超像素候选块;把超像素候选块当作样本点,把候选块内的像素特征的统计平均值...     

基于小波变换和数据融合技术的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的单一分辨率下的检测方法还不能准确稳定地检测出目标,提出了一种弱小目标检测新方法。考虑到实际应用中的复杂背景和大量干扰噪声,运用数据融合技术,先对图像进行小波多分辨率分解,然后将不同分辨率下的子图进行最优加权平均融合来检测弱小目标。用实地拍摄的空中弱小目标红外和可见光图像分别进行实验验证,实验图像取256×256像素点阵大小,其中目标占10×10像素左右。结果表明该方法能够准确稳定地检测弱小目标,为后续的跟踪作了很好的铺垫。