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针对视网膜血管结构复杂、图像对比度低、细节区域分割不精准问题,提出一种基于改进UNet的分割算法.首先,结合Diverse Branch Block多分支、多尺度思想,在编解码路径上增加DBB-ConvNet模块,该模块组合了不同尺度、不同复杂度的分支来丰富特征空间的多样性,进而提升网络的特征学习和表达能力;其次,为加强特征重用,避免冗余特征影响,在网络底端加入Dense-net密集连接;最后,为进一步提升分割效果,在跳跃连接用BConvLSTM结合非线性函数处理编解码路径间的特征映射,替换原始的简单串联.该算法在公开数据集DRIVE和CHASE_DB1上的实验结果表明,对比其他算法,本文所提出的算法在视觉和各项客观评价指标上均有较好的分割效果.与U-Net算法相比,在两种数据集上本文所提算法在精确率、F1值上分别提升了1.97%、2.04%与2.05%、5.86%. 相似文献
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衡量镜面冷反射大小的主要指标在于其对后向反射光线的在探测器靶面的聚焦程度,目前使用一阶参量yni进行量化,不足之处在于没有和具体的透镜参数和系统参数相联系,对于冷反射优化指导作用不大。定义了新的参量光学离焦量对反射光线的散焦进行量化,推导给出了其与镜面曲率半径、通光孔径、其后成像面位置、其前透镜组焦距和系统视场角等设计参数的关系式,分析总结了光学设计中降低冷反射的方法。利用光学离焦量对一个制冷型长波变焦红外光学系统进行了冷反射分析,并计算了各反射面的冷反射引入等效温差(NITD)。分析了NITD主要贡献面的冷反射成因,并进行了针对性的优化,优化后系统变焦部分的NITD减小了50%,而固定透镜组的冷反射下降了75%左右,结果表明光学离焦量对于制冷型红外系统的冷反射优化具有明显的指导作用。 相似文献
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