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针对医学图像中病灶区域尺度不一、边界模糊和周围组织强度不均匀所导致的分割精度降低问题,提出了一种基于双解码器的脑肿瘤图像分割模型。为了增强特征的表征力,提出了高阶微分残差模块并使用不同空洞率的扩张卷积用于提取特征编码,提高了网络模型的分割性能;引入上下文语义信息感知模块(multi scale dilation, MSD),从不同的目标尺度中提取更多的精细信息,提高了对结构细节信息的捕获能力,同时减少了编解码器之间的特征差异;在空间解码路径中使用选择性聚合空间注意力模块(spatial aggregation attention module, SAAM),增加了对有效空间特征的权重比例,减少了无效的特征干扰。在脑肿瘤数据集上进行了实验验证,实验结果表明,所提算法的Dice系数、平均交并比、敏感性、特异性、准确率等指标分别为:93.35%、90.71%、91.15%、99.94%、96.75%。 相似文献
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运动目标检测是从实时捕获的视频序列图像或视频文件中将与背景存在相对运动的目标找出来。帧差分法和背景差分法是运动目标检测中常用的方法,文章主要研究了背景差分法中的单高斯背景模型和高斯混合背景模型的基本原理,对这两种算法进行了详细描述,对高斯混合背景算法进行了改进,实验结果表明,改进后的算法在目标检测质量是相对于原来的背景的基础上差分法,混合高斯模型数据量很小。 相似文献
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针对基于文本的图像检索(TBIR)在图像检索中的局限性,基于内容的图像检索(CBIR)出现了并迅速成为一个研究热点。文章对CBIR未来发展的8个研究方向进行了重点分析。 相似文献
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近年来,深度学习在计算机视觉领域中的表现优于传统的机器学习技术,而图像分类问题是其中最突出的研究课题之一。传统的图像分类方法难以处理庞大的图像数据,且无法满足人们对图像分类精度和速度的要求,而基于深度学习的图像分类方法突破了此瓶颈,成为目前图像分类的主流方法。从图像分类的研究意义出发,介绍了其发展现状。其次,具体分析了图像分类中最重要的深度学习方法(即自动编码器、深度信念网络与深度玻尔兹曼机)以及卷积神经网络的结构、优点和局限性。再次,对比分析了方法之间的差异及其在常用数据集上的性能表现。最后,探讨了深度学习方法在图像分类领域的不足及未来可能的研究方向。 相似文献
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基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法 总被引:1,自引:0,他引:1
红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法,通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上,红外图像校正效果也得到了提高。 相似文献
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