基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于渐进式嵌套特征的融合网络

显著目标检测是指通过引入人类视觉注意力机制,使计算机能检测视觉场景中人们最感兴趣的区域或对象.针对显著性目标检测中存在检测边缘不清晰、检测目标不完整及小目标漏检的问题,文中提出基于渐进式嵌套特征的融合网络.网络采用渐进式压缩模块,将较深层特征不断向下传递融合,在降低模型参数量的同时也充分利用高级语义信息.先设计加权特征融合模块,将编码器的多尺度特征聚合成可访问高级信息和低级信息的特征图.再将聚合的特征分配到其它层,充分获取图像上下文信息及关注图像中的小目标对象.同时引入非对称卷积模块,进一步提高检测准确性.在6个公开数据集上的实验表明文中网络取得较优的检测效果.     

基于动态卷积的多模态脑MR图像生成

近年来, 通过自动生成方法获取多模态MR图像得到了广泛研究, 但仍难以通过一种模态直接生成其他各类模态的图像. 针对该问题, 本文提出了动态生成对抗网络. 新模型通过将生成对抗网络与动态卷积相结合, 同时加入任务标签这一条件, 实现从一种MR模态同时生成其他3种MR模态. 同时为了提高图像生成质量, 进一步提出了多尺度判别策略, 通过融合多个尺度来提升判别效果. 基于BRATS19数据集进行生成验证, 实验结果表明, 新方法不但可以同时生成多种模态的数据, 而且提高了生成图像的质量.     

KJ93矿井安全、生产监控系统中数据传输的研究

探讨了主站与分站、主站与监控主机、监控主机与服务器或终端、监控主机与大屏幕模拟盘间的数据传输问题；详述了主站、分站、主机、服务器、终端、模拟盘等相互间数据通讯协议及相对应的传输数据组织格式；给出了主站同监控主机间数据交换的示例程序．     

融合注意力机制的多模态脑肿瘤MR图像分割

针对在多模态MR图像分割中对不同模态特征间的关联性及全局和局部特征提取考虑不充分,导致分割精度降低的问题,基于注意力机制,提出多模态脑肿瘤MR图像分割方法.首先提出三重注意力模块,用于增强各模态特征间的关联性以及对感兴趣区域的位置和边界信息精确判断;然后设计空间和通道注意力模块,用于双重捕获空间和通道上的全局及局部特征,增强对肿瘤组织结构信息的学习能力.在公开数据集BraTs18和BraTs19上的实验结果表明,分割全肿瘤时,所提方法的Dice系数、精确率、灵敏度和Hausdorff距离分别达到了90.62%, 87.89%, 90.08%和2.258 3,均优于对比的同类方法.