基于时空双流卷积神经网络的红外行为识别

针对红外视频人体行为识别问题,提出了一种基于时空双流卷积神经网络的红外人体行为识别方法。通过将整个红外视频进行平均分段,然后将每一段视频中随机抽取的红外图像和对应的光流图像输入空间卷积神经网络,空间卷积神经网络通过融合光流信息可以有效地学习到红外图像中真正发生运动的空间信息,再将每一小段的识别结果进行融合得到空间网络结果。同时将每一段视频中随机抽取的光流图像序列输入时间卷积神经网络,融合每一小段的结果后得到时间网络结果。最后再将空间网络结果和时间网络结果进行加权求和,从而得到最终的视频分类结果。实验中,采用此方法对包含23种红外行为动作类别的红外视频数据集上的动作进行识别,正确识别率为92.0%。结果表明,该算法可以有效地对红外视频行为进行准确识别。     

多光谱图像的玉米叶片含水量检测

水是植物正常生长发育必不可缺的元素之一,能够快速检测并获取植物叶片水分,对田间作物灌溉生产管理和作物的生理需水特性研究等具有重要的意义。利用RedEdge-M型号多光谱相机,以不同生育期的55组玉米叶片作为试验对象,在光线充足且无阴影遮挡的环境下对试验玉米叶片样本进行拍摄,拍摄过程中通过直连下行光传感器来消除太阳高度角对光谱反射的影响,每组玉米叶片样本经过拍摄可得到蓝、绿、红、近红外和红边等5个波段的TIFF图像。借助图像处理软件ENVI5.3构建玉米叶片样本兴趣区域(ROI),以ROI范围内玉米叶片样本的平均反射光谱作为该样本的反射光谱来减小镜头边缘减光现象带来的误差。参照标准白板出厂时提供的专属标定反射率、白板ROI范围内的平均反射光谱和玉米叶片样本白板ROI范围内的平均反射光谱,比值换算得到各组玉米叶片5个波段处的光谱反射率。同时利用YLS-D型号植物营养测定仪,采用五点取样法选择玉米叶片的5个区域测取玉米叶片样本的水厚度平均值作为叶片含水量的测量指标。随机选取43组玉米叶片样本得出的光谱反射率作为训练样本,采用BP神经网络建立基于多光谱图像的玉米叶片含水量反演模型,并融合莱文贝格-马夸特理论(Levenberg-Marquardt,L-M)进行经典神经网络现有缺点的改进。输入神经元数目为5个,即蓝、绿、红、近红外和红边等5个波段图像对应的反射率,输出神经元为1个,即玉米叶片含水量。剩余12组玉米叶片作为验证样本用于模型反演数据的相关性分析,结果表明,利用多光谱图像光谱信息并结合基于Levenberg-Marquardt方法改进后BP神经网络玉米叶片含水量反演模型,模型反演的拟合相关系数能达到0.896 37, 12组验证集中玉米叶片含水量参考值和反演值的相关系数r达到0.894 8,反演结果比较理想。可以实现对玉米叶片含水量的快速准确检测,对精准农业的推广和应用提供了方法和参考依据。     

一种基于图像特征和神经网络的苹果图像分割算法

苹果识别是开发苹果采摘机器人的关键环节,利用图像处理技术和神经网络分类器探索苹果图像分割算法.从苹果树图片中选取苹果图像样本和背景网像样本.分别计算这两类图像样本的颜色特征和纹理特征.颜色特征的计算基于RGB色彩模型,纹理特征的计算基于灰度共生矩阵.选取适当的颜色特征(R/B值)和纹理特征(对比度值和相关性值)作为输入节点,利用反向传播神经网络分类器建模,输出值是一个O～1之间的计算值.通过阈值将输出结果分类为苹果或背景.试验结果表明,该算法正确率大于87.6%,对光照的影响不敏感,是一利较为实用的苹果分割算法.     

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。     

结合小波融合和深度学习的脑胶质瘤自动分割

针对水肿区域边界模糊和瘤内结构复杂多变导致的脑胶质瘤分割不精确问题,本文提出了一种基于小波融合和3D-UNet网络的脑胶质瘤磁共振图像自动分割算法.首先,对脑胶质瘤磁共振图像的T1、T1ce、T2、Flair四种模态进行小波融合以及偏置场校正;然后,提取待分类的图像块;再利用提取的图像块训练3D-UNet网络以对图像块中的像素进行分类;最后加载损失率较小的网络模型进行分割,并采用基于连通区域的轮廓提取方法,以降低假阳性率.对57组Brats2018（Brain Tumor Segmentation 2018）磁共振图像测试集进行分割的结果显示,肿瘤的整体、核心和水肿部分的平均分割准确率（DSC）分别达到90.64%、80.74%和86.37%,这表明该算法分割脑胶质瘤准确率较高,与金标准相近.相比多模态图像融合前,该算法在减少输入网络数据量和图像冗余信息的同时,还一定程度上解决了胶质瘤边界模糊、分割不精确的问题,提高了分割的准确度和鲁棒性.     

基于软掩膜前景分割和多信息融合重排序的行人重识别方法

为了提升行人重识别算法的检索准确率,提出了基于软掩膜前景分割和多信息融合重排序的行人重识别算法。通过基于U-Net的软掩膜前景分割算法去除图像背景信息,同时减缓图像分割边界的突变,以保留图像中行人的关键信息;通过基于孪生深度网络的多信息融合重排序算法融合行人图像的多种信息,提升检索结果质量。实验结果表明,提出的两种方法是对行人重识别算法流程的有效补充,可作为提升准确率的有效方法应用于多数现有行人重识别算法中。     

融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法

针对低照度图像对比度低、细节模糊等问题,提出了融合遗传算法的多域值分块低照度图像增强算法.通过遗传算法寻找输入图像亮度通道的最优分割阈值,根据得到的阈值,将亮度通道划分为多个不同曝光级的子图.通过多阈值分块增强算法对所有子图进行评估,根据评估结果调整每个子图的亮度.最后使用多尺度融合方法将输入图像细节信息融合到亮度增强...     

基于白术FTIR的径向基函数神经网络鉴别研究

为了鉴定白术及其伪品,采用径向基函数神经网络(RBF)分别测试了白术及其伪品的傅里叶变换红外光谱。采用36个样本作训练集,27个样本作检验集,用各种模式的BPF进行了监督性训练。当训练目标误差平方和定为0.01时,各类RBF对训练集中白术样本识别的正确率均为100%,但对检验集样本识别的结果各不相同,其识别的正确率与隐含层节点数S₁有关。发现当S₁较大时,识别正确率反而下降,可能此时网络的非线性程度过高,使其不适合于该类样本集的训练。线性—线性型RBF识别的结果随S₁的变化不是很大,但识别的正确率不高,基本在85%左右。非线性—线性型RBF识别的结果最佳。当S₁为3时,其识别正确率超过了97%。因此该法可用于简便、快速、准确地识别白术及其伪品。     

深度神经网络和高光谱显微图像的二维材料纳米片识别

近年来,二维材料由于其独特的性质而受到了广泛关注。在制备二维层状晶体的各种方法中,机械剥离法获得的薄层二维材料晶体质量高,适用于基础研究及性能演示。然而用机械剥离法从衬底上获得的材料具有一定的随机性,可能包含了少许相对较厚的部分。实现对这些二维薄层材料有效、快速且智能化的表征有利于促进二维材料性能的进一步研究。提出了一种基于深度学习的表征方法,通过搭建的编解码结构的卷积神经网络语义分割算法,可以根据光学显微镜图像进行分割和快速识别二维材料纳米片。卷积神经网络作为深度学习在图像处理领域中的典型算法,能够对光学显微镜图像中的复杂信息进行特征提取。首先采用机械剥离制备MoS₂纳米片样本,通过光学显微镜采集高光谱图像并对样本进行标记,根据样本的厚度范围标记出不同的区域,对标记后的图像进一步处理,包括图像的颜色校准和剪切操作,得到用于网络训练和测试的数据集。针对光学图像中二维纳米薄片存在的低对比度、碎裂等特点,编码时加入残差结构和金字塔池化模型,有助于特征信息的提取;解码时融合编码路径中提取的浅层特征信息,以提高网络分割精度。实验中采用带权重的交叉熵损失函数解决类别数量不平衡问题和采用数据增强扩大数据集。对训练后的网络测试结果表明,模型像素精度为97.38%,平均像素精度为90.38%,均交并比为75.86%。之后通过迁移学习成功地对剥离的单层和双层石墨烯纳米片样本进行了识别,均交并比达到了81.63%,表明该方法具有普适性。通过MoS₂和石墨烯纳米片的识别演示,实现了深度学习在二维材料的光学显微镜图像中的成功应用。该方法有望在更多的二维材料上得到扩展并突破自动动态处理光学显微镜图像的问题,同时为其他纳米材料的高光谱图像处理提供参考。     

支持向量机方法在热波检测图像分割中的应用

作为热波无损检测技术中的关键环节,热波图像分割对结构损伤的有效识别与准确评估具有重要影响。为克服红外热波图像背景噪声大,对比度低等因素对损伤识别的影响,提出了一种基于支持向量机的热波图像分割方法。该方法首先采用Wiener滤波对热波图像进行预处理,然后随机选取目标区域和背景区域内多个像素点的像素值组成目标向量与背景向量,对基于多项式核函数的支持向量机进行训练,最后将训练好的分类器应用于不同的热波图像,实现热波图像的分割。试验结果表明:该方法可有效克服热波图像背景噪声大的问题,较好地保留了缺陷区域分割的完整性;与基于硬阈值的图像分割方法相比,该方法能更好地抑制背景区域的噪声干扰,更有利于损伤的识别与评估。     

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Journal of Statistical Physics -     

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