基于注意力机制的多尺度特征融合网络用于宫颈细胞核分割

宫颈细胞图像中嘈杂的背景、不良的对比度、正常和异常细胞中细胞核形状和大小的差异给自动分割带来了极大的困难。因此,提出一种新颖的基于注意力机制的多尺度特征融合网络（AMF-Net）。首先,以残差U型网络作为骨干网络,通过更深的网络层数来有效地提升性能,增加特征的复用能力;其次,针对癌变细胞中核边界模糊、核质对比度降低的问题,将注意力模块添加到网络中,通过集合空间和通道两个维度的注意力图,对宫颈细胞核特征细化;然后,由于癌变细胞核的形状一般情况下由圆形轮廓变为不规则轮廓,通过采用多个不同膨胀因子的空洞卷积并结合残差结构构成多尺度输入模块,克服U型网络感受野的局限性以更好地处理不规则轮廓形状的癌变细胞核;最后,针对宫颈图像中正常细胞核很小的特点,将focal loss与dice loss相结合作为损失函数以解决前景与背景不平衡的问题。在Herlev数据集中进行有效性验证,结果表明AMF-Net的Zijdenbos相似指数（ZSI）为0.972 8,能够有效地提升宫颈细胞核的检测精度。     

并行多尺度特征融合的热层析图像分割算法

热层析技术应用于医学乳腺肿瘤检测具有重要的应用前景,但是医生在临床应用过程中,通过热层析图像诊断容易出现主观差异性误诊现象,为此,提出了一种智能化分割算法用于辅助诊断。然而,医学热层析图像由于目前数据量匮乏,且病灶区域占比小,依靠经典的分割模型,如FCN、U-Net容易出现分割不连续,边界细节分割不精细等问题。设计了一种基于并行多尺度特征融合的语义分割模型,模型通过并行的多分辨率特征子网之间反复的信息交换,在保证分割结果语义信息准确之外,还能有效地抓取病灶区域的细节特征。该方法在热层析医学图像数据集上取得了0.635?7的均交并比,相较于经典的U-Net分割网络,取得了5.14个百分点的提升,在肿块和血管等小目标区域的细节分割上有着更出色的表现。实验结果表明,该算法对热层析临床用于乳腺癌的辅助诊断具有现实意义。     

多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法

为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给不同尺度的编码特征分配自适应的融合权重,通过融合编码过程中的多尺度特征进行特征...     

结合超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

深度学习的发展加快了图像语义分割的研究.目前,最有效的图像语义分割研究方法大部分都是基于全卷积神经网络(FCNN),尽管现有的语义分割方法能有效地对图像进行整体分割,但对于图像中的重叠遮挡物体不能清晰地识别出边缘信息,也不能有效地融合图像高低层的特征信息.针对以上问题,在采用FCNN来解决图像语义分割问题的基础上,利用...     

基于多尺度特征融合模型的遥感图像建筑物分割

针对传统深度网络模型难以精确提取建筑物边缘轮廓特征及对不同尺寸建筑物无法自适应提取的问题,提出一种膨胀卷积特征提取的多尺度特征融合深度神经网络模型(Multiscale-feature fusion Deep Neural Networks with dilated convolution,MDNNet)对遥感图像建筑物自动分割的方法。首先在ResNet101模型中引入膨胀卷积扩大提取视野保留更多特征图像分辨率;其次利用多尺度特征融合模块获取多个尺度的建筑物特征并将不同尺度的特征融合;最终利用特征解码模块将特征图恢复到原始输入图像尺寸,实现遥感图像建筑物精确分割。在WHU遥感图像数据集的实验结果表明,提出模型有效克服道路、树木和阴影等因素影响,分割结果有效保留建筑物边界细节信息,有效提升分割精度,像素准确率PA达到0.864,平均交并比mIoU达到0.815,召回率Recall达到0.862。     

基于特征尺度及多尺度分解的纹理分割

在计算机视觉领域，纹理识别及分割是图像低层次处理中一个重要的问题。文章依据视觉信息处理的生理学理论，提出了一种新的纹理分析算法。该算法通过搜寻纹理图像的特征尺度并配合连续整数尺度滤波上的特征尺度统计对纹理进行分层分析。并基于特征尺度上的分层分析提出一种纹理分割算法。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于超像素分割的多尺度特征融合图像语义分割算法

针对当前图像语义分割Deeplab v3+模型浅层特征分辨率低、遗漏分割等问题,引入全卷积神经网络(FCNN),并在此基础上联合超像素分割实现对物体边缘特殊优势、粗糙分割结果的优化,采用空洞卷积设计多尺度特征融合模块,以提升图像空间信息利用率。为提高网络学习能力与网络性能,引入跳跃连接结构和两个损失函数,经过训练测试,证实该算法具有良好的像素精度,可提升分割准确率提高,鲁棒性强,可改善遗漏分割与错误分割。     

深度特征融合注意力与双尺度的运动去模糊

目的 拍摄运动物体时,图像易出现运动模糊,这将影响计算机视觉任务的完成。为提升运动图像去模糊的质量,提出了基于深度特征融合注意力的双尺度去运动模糊网络。方法 首先,设计了双尺度网络,在网络结构上设计高低尺度通路,在低尺度上增加对模糊区域的注意力,在高尺度上提升网络的高频细节恢复能力,增强了模型去模糊效果。其次,设计了深度特征融合注意力模块,通过融合全尺度特征、构建通道注意力,将编码的全尺度特征与解码的同级特征进行拼接融合,进一步增强了网络的去模糊性能和细节恢复能力。最后,在双尺度的基础上,引入多尺度损失,使模型更加关注高频细节的恢复。结果 在3个数据集上,与12种去模糊方法进行了对比实验。在GoPro数据集上得到了最优结果,相比SRN （scale-recurrent network）方法,平均峰值信噪比提升了2.29 dB,能够恢复出更多的细节信息。在Kohler数据集上,得到了最高的峰值信噪比（29.91 dB）。在Lai数据集上,视觉上有最好的去模糊效果。结论 实验结果表明,本文方法可以有效去除运动模糊并恢复细节。     

基于多特征融合的多尺度生成对抗网络图像修复算法

针对多尺度生成式对抗网络图像修复算法（MGANII）在修复图像过程中训练不稳定、修复图像的结构一致性差以及细节和纹理不足等问题,提出了一种基于多特征融合的多尺度生成对抗网络的图像修复算法。首先,针对结构一致性差以及细节和纹理不足的问题,在传统的生成器中引入多特征融合模块（MFFM）,并且引入了一个基于感知的特征重构损失函数来提高扩张卷积网络的特征提取能力,从而改善修复图像的细节性和纹理特征;然后,在局部判别器中引入了一个基于感知的特征匹配损失函数来提升判别器的鉴别能力,从而增强了修复图像的结构一致性;最后,在对抗损失函数中引入风险惩罚项来满足利普希茨连续条件,使得网络在训练过程中能快速稳定地收敛。在CelebA数据集上,所提的多特征融合的图像修复算法与MANGII相比能快速收敛,同时所提算法所修复图像的峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）比基线算法所修复图像分别提高了0.45%～8.67%和0.88%～8.06%,而Frechet Inception距离得分（FID）比基线算法所修复图像降低了36.01%～46.97%。实验结果表明,所提算法的修复性能优于基线算法。     

基于对抗学习和多尺度特征融合的前列腺MR图像分割

前列腺MR图像的自动分割已被广泛应用于前列腺癌的诊断和治疗过程中,然而,由于前列腺的形状变化显著且与相邻组织的对比度低,传统的分割方法仍存在精度低、速度慢等缺点.生成对抗网络GAN在计算机视觉任务中展示出了优越的性能,因此提出了一种使用对抗学习的概念来训练分割网络的方法,实现前列腺MR图像端到端的自动分割.模型框架主要由分割网络和判别网络构成,分割网络生成分割预测图,判别网络判断输入来自真实标签还是分割预测.同时,在分割网络中集成了感受野模块RFB来获取和融合深度特征的多尺度信息,提高特征的识别率和鲁棒性,以提升网络的分割性能.在PROMISE12数据集上的验证结果显示,该模型的DSC和HD分别为89.56％ 和7.65 mm.     

基于多尺度特征融合的改进臂丛神经分割方法

臂丛神经超声影像信噪比（SNR）低、边缘模糊且人工分割难度较大。现有的分割模型虽然取得了一些成果,但碍于臂丛神经结构目标区域小、形状不规则,分割效果欠佳。针对上述问题,设计基于多尺度特征融合的臂丛神经分割模型,即针对神经部位分割的特征金字塔网络（Ner-FPN）。在特征提取阶段,设计一种仿Xception的结构进行多尺度特征提取;在预测分割阶段,采用双向FPN结构进行特征融合预测。在Kaggle臂丛神经超声影像分割竞赛的BP数据集上的实验结果表明,Ner-FPN模型对臂丛神经分割的Dice相似系数（DSC）可达0.703,与主流的深度学习分割模型U-Net、SegNet相比,分别提高了10.7个百分点和14.5个百分点,对比相同数据集中的其他改进模型QU-Net和Efficient+U-Net,DSC分别提高了5.5个百分点和3.4个百分点,可见所提模型能够起到辅助诊断的效果。     

基于多尺度特征融合的SAR图像分割

由于存在相干斑噪声的影响,给SAR图像分割造成很大的困难,提出一种基于多尺度特征融合的SAR图像分割方法。该方法利用快速离散curvelet变换提取图像的纹理特征,利用平稳小波变换提取图像的统计特征,将两种多尺度特征融合成高维的特征向量,采用模糊C均值聚类的方法进行分割。在仿真SAR图像和真实SAR图像的分割实验结果表明,提出的方法优于单独采用小波变换进行SAR图像分割的方法,在消除均质区内碎块的同时,使得边界更为精准和平滑。     

基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络

针对甲状腺超声影像中甲状腺组织大小和形态的多样性以及周边组织的复杂性,提出了一种基于特征融合和动态多尺度空洞卷积的超声甲状腺分割网络.首先,利用不同膨胀率的空洞卷积和动态滤波器来融合不同感受野下的全局语义特征与不同范围的上下文详情的语义特征,从而提升网络对多尺度目标的适应性与准确度;然后,在特征降维时采用混合上采样方式...     

基于卷积胶囊编码器和多尺度局部特征共现的图像分割网络

U-Net在图像分割领域取得了巨大成功,然而卷积和下采样操作导致部分位置信息丢失,全局和长距离的语义交互信息难以被学习,并且缺乏整合全局和局部信息的能力。为了提取丰富的局部细节和全局上下文信息,提出了一个基于卷积胶囊编码器和局部共现的医学图像分割网络MLFCNet (network based on convolution capsule encoder and multi-scale local feature co-occurrence)。在U-Net基础上引入胶囊网络模块,学习目标位置信息、局部与全局的关系。同时利用提出的注意力机制保留网络池化层丢弃的信息,并且设计了新的多尺度特征融合方法,从而捕捉全局信息并抑制背景噪声。此外,提出了一种新的多尺度局部特征共现算法,局部特征之间的关系能够被更好地学习。在两个公共数据集上与九种方法进行了比较,相比于性能第二的模型,该方法的mIoU在肝脏医学图像中提升了4.7%,Dice系数提升了1.7%。在肝脏医学图像和人像数据集上的实验结果表明,在相同的实验条件下,提出的网络优于U-Net和其他主流的图像分割网络。     

基于改进U-Net的水草图像分割方法

无人艇（USV）在河道水面作业过程中,水草会缠绕推进器,这是整个业界应用都遇到的困扰。针对水面图像中水草分布的全局性、分散性以及边缘和纹理的复杂性,对U-Net进行改进并用于对图像所有的像素进行分类,以减少网络特征信息的丢失,并加强全局和局部特征的提取,从而提高分割性能。首先,采集多地多时段水草图像数据,制作了一个比较全面的水草语义分割数据集;其次,提出在U-Net中引入三个尺度的图像输入,从而使得网络对特征进行充分提取,并引进三种上采样图像的损失函数来平衡三种尺度的输入图像带来的总体损失;此外,还提出了一种混合注意力模块并引入到网络中,其包含空洞卷积和通道注意增强两个分支;最后,在新构建的水草数据集上对所提网络进行验证。实验结果显示,所提方法的准确率、均交并比（mIoU）和平均像素精度（mPA）值分别可达96.8%、91.22%和95.29%,与U-Net(VGG16)分割方法相比,分别提高了4.62个百分点、3.87个百分点和3.12个百分点。所提方法可应用于水面无人艇对水草的检测,并进行相应的路径规划来实现水草避让。     

基于多尺度注意力的特征自适应聚合脑肿瘤图像分割

针对脑部磁共振图像中脑卒中病灶的自动分割因分割目标边缘复杂、尺度变化多样而造成的识别精度不高的问题,提出一种基于多尺度注意力的多尺度特征聚合方法,该方法利用注意力机制调节中间特征不同通道的权重,并自适应地选择不同尺度的特征进行融合,在缺血性脑卒中的公开数据集ATLAS上进行的一系列实验,选取Dice系数、豪斯多夫距离、重叠度、准确率和召回率作为评价指标,结果表明所提出的模型在脑卒中病变的分割问题上取得了较好的分割效果;另外,本模型还在Kaggle公开的脑肿瘤数据集上完成对比实验,证明本模型具有良好的可泛化性。     

基于自适应分割的多曝光图像融合算法

针对传统多曝光图像融合存在颜色和细节信息保留不完整的问题,提出了一种新的基于自适应分割的多曝光图像融合算法。首先,采用超像素分割将输入图像分割为颜色一致的图像块,再利用结构分解将图像块分解为三个独立分量。根据各分量特点设计不同融合规则,以保留源图像中的颜色和细节信息。然后,采用引导滤波平滑各分量的权重图以及信号强度分量和亮度分量,有效地克服块效应缺陷,保留源图像中的边缘信息,减少伪影。最后,重构融合后的三个分量,得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的融合算法相比,所提算法在互信息（MI）上平均提升了53.6%、标准差（SD）上平均提升了24.0%。该算法能够有效地保留输入图像的颜色和细节纹理信息。     

基于多尺度特征融合的土地利用分类算法

针对土地利用分类中高空间分辨率遥感图像已标注样本少和传感器高度变化导致地物形变等问题,提出一种基于多尺度特征融合的土地利用分类算法。通过对多个卷积层特征进行多尺度自适应融合,降低地物形变对分类精度造成的影响。为进一步提高分类精度,利用预训练网络提取的深度特征对多尺度特征融合部分和全连接层进行预训练,采用增广数据集对整个网络进行微调。实验结果表明,自适应融合方法改善了融合效果,有效提高了土地利用分类的精度。