一种基于模板和DCT变换的柔性电路板配准方法

针对柔性印刷电路板（FPC）生产检测过程中的效率、精度等要求,提出一种基于模板与离散余弦变换（DCT）描述子的配准方法。首先,为了解决配准的精度问题,由电路板文件工程图解析得到对应图像,为后续处理提供更好的模板图,再利用离散余弦描述子的频域能量聚集特点,在模板与被检测图像之间建立对应关系,从而计算出对齐参数。其次,使用mipmap技术处理模板,为配准阶段提供不同精度的模板图片,从而有助于精度及效率的提升。实验结果表明：该改进算法的最大误差和平均误差均比原方法小;对于电路板这种大分辨率的图像,在mipmap采样的模板条件下,可以获得较高的精度,且处理速度有较大的提升。     

主动迁移学习的海上任意方向船只目标检测

在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

深度学习多部位病灶检测与分割

目的 多部位病灶具有大小各异和类型多样的特点,对其准确检测和分割具有一定的难度。为此,本文设计了一种2.5D深度卷积神经网络模型,实现对多种病灶类型的计算机断层扫描（computed tomography,CT）图像的病灶检测与分割。方法 利用密集卷积网络和双向特征金字塔网络组成的骨干网络提取图像中的多尺度和多维度信息,输入为带有标注的中央切片和提供空间信息的相邻切片共同组合而成的CT切片组。将融合空间信息的特征图送入区域建议网络并生成候选区域样本,再由多阈值级联网络组成的Cascade R-CNN（region convolutional neural networks）筛选高质量样本送入检测与分割分支进行训练。结果 本文模型在DeepLesion数据集上进行验证。结果表明,在测试集上的平均检测精度为83.15%,分割预测结果与真实标签的端点平均距离误差为1.27 mm,直径平均误差为1.69 mm,分割性能优于MULAN（multitask universal lesion analysis network for joint lesion detection,tagging and segmentation）和Auto RECIST（response evaluation criteria in solid tumors）,且推断每幅图像平均时间花费仅91.7 ms。结论 对于多种部位的CT图像,本文模型取得良好的检测与分割性能,并且预测时间花费较少,适用病变类别与DeepLesion数据集类似的CT图像实现病灶检测与分割。本文模型在一定程度上能满足医疗人员利用计算机分析多部位CT图像的需求。     

视觉显著性的眼底图像视盘检测

目的 青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法 首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络（fully convolutional neural network,FCN）预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机（single-layer cellular automata,SCA）中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果 在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论 本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。     

FGSC-23：面向深度学习精细识别的高分辨率光学遥感图像舰船目标数据集

目的 基于光学遥感图像的舰船目标识别研究广受关注,但是目前公开的光学遥感图像舰船目标识别数据集存在规模小、目标类别少等问题,难以训练出具有较高舰船识别精度的深度学习模型。为此,本文面向基于深度学习的舰船目标精细识别任务研究需求,搜集公开的包含舰船目标的高分辨率谷歌地球和GF-2卫星水面场景遥感图像,构建了一个高分辨率光学遥感图像舰船目标精细识别数据集（fine-grained ship collection-23,FGSC-23）。方法 将图像中的舰船目标裁剪出来,制作舰船样本切片,人工对目标类别进行标注,并在每个切片中增加舰船长宽比和分布方向两类属性标签,最终形成包含23个类别、4 052个实例的舰船目标识别数据集。结果 按1：4比例将数据集中各类别图像随机划分为测试集和训练集,并展开验证实验。实验结果表明,在通用识别模型识别效果验证中,VGG16（Visual Geometry Group 16-layer net）、ResNet50、Inception-v3、DenseNet121、MobileNet和Xception等经典卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型的整体测试精度分别为79.88%、81.33%、83.88%、84.00%、84.24%和87.76%;在舰船目标精细识别的模型效果验证中,以VGG16和ResNet50模型为基准网络,改进模型在测试集上的整体测试精度分别为93.58%和93.09%。结论 构建的FGSC-23数据集能够满足舰船目标识别算法的验证任务。     

融合可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测

环视鱼眼图像具有目标形变大和图像失真的缺点,导致传统网络结构在对鱼眼图像进行目标检测时效果不佳。为解决环视鱼眼图像中由于目标几何畸变而导致的目标检测难度大的问题,提出一种基于可变形卷积网络的鱼眼图像目标检测方法。将Cascade_RCNN中固定的卷积层和池化层分别替换为可变形卷积层和可变形池化层,使用Resnet50网络提取候选区域以获得检测框,级联具有不同IoU阈值的检测网络进行检测框抑制。在公开鱼眼图像数据集SFU_VOC_360和本文所采集的真实道路场景鱼眼图像数据集上进行实验,结果表明,该方法在鱼眼图像目标检测中具有有效性,目标检测准确率高于Cascade_RCNN网络。     

基于多模态特征融合的三维点云分类方法

针对点云数据本身信息量不足导致现有三维点云分类方法分类精度较低的问题,结合多模态特征融合,设计一种三维点云分类模型。通过引入投影图对点云数据信息进行扩充,将点云数据与图像数据同时作为输入,对PointCNN模型提取的点云特征与CNN模型提取的投影图特征进行加权融合,从而得到最终分类结果。在ModelNet40数据集上的分类结果表明,该模型的分类精度达到96.4%,相比PointCNN模型提升4.7个百分点。     

采用改进平均梯度与自适应PCNN的图像融合

为了改善对多聚焦图像融合的视觉效果和时效性.借助非下抽样剪切波(NSST)变换的平移不变性和较强的方向选择性,提出改进的融合策略.通过NSST变换对源图像进行分解,获得与源图像大小相同但尺度不同的低频子带和高频子带,再采用改进平均梯度的策略对低频子带进行融合,对高频子带则利用改进的自适应PCNN策略进行融合.对融合后的高低频子带进行NSST逆变换,重构出整体更自然明亮和细节纹理更清晰的融合图像.仿真结果表明:改进融合策略较好地提取出了源图像的细节信息,在主观视觉和五种客观评价指标上均优于其他几种比较算法,且由于NSST引入了快速傅里叶变换,明显提高了运算的时效性.