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1.
针对眼底血管图像具有形状多样、分叉较多、曲度复杂的特点,提出了一种多尺度融合视网膜血管分割算法.该算法基于U-Net模型进行改进,首先在编码和解码部分使用短跳跃连接模块将网络浅层和深层的特征信息进行融合,通过增加浅层特征的权重,更多地保留了血管的边缘和细微结构信息.其次在编码部分采用空洞卷积构建空洞空间金字塔池化模块代替传统卷积块,来扩大算法的感受野,从而在不增加网络参数的同时进行多尺度特征融合,提取更丰富的空间信息.通过在DRIVE数据集上进行验证,实验结果表明:本算法的准确率和AUC值分别达到0.9572、0.9811,与U-Net等其他基于深度学习的算法相比分割效果更优,从而验证本算法在视网膜血管分割中更加有效. 相似文献
2.
3.
将小波变换多尺度理论用于分析确定共生矩阵最佳步长参数值,利用小波变换对原始图像进行分解,根据具体纹理图像,选择合适小波子图像(近似图像或其细节子图像)进行纹理分析,通过计算分解图像的纹理特征参数(对比度)确定最佳步长参数。当步长参数为最优值时,计算所得纹理特征参数值将处于周期极值位置,其利于纹理分析。相对于原始图像,分解图像数据量小,在寻优共生矩阵最佳步长参数时,计算复杂度及时间消耗都有所降低。实验验证,基于小波分解图像所得最佳步长参数值是精确的。 相似文献
4.
为了减少视网膜血管骨架提取过程中低对比度血管的漏检和误检数量,提出了一种基于主曲率和主方向的多尺度视网膜血管骨架提取方法。首先,分别提取视网膜图像中每个像素点在多尺度高斯滤波后的主曲率和主方向;其次,在每个尺度下分别提取最大主曲率方向上的局部最大值点,并通过曲率阈值筛选出高对比度血管中心像素点作为种子点;然后,利用最小主方向对低对比度血管进行骨架追踪和标记;最后,对多个尺度下提取的血管骨架进行融合。方法分别在DRIVE训练数据集、DRIVE测试数据集和STARE数据集上进行了测试,漏检数量分别为89、97、106,误检数量分别为99、101、122。实验结果表明,该方法能够提取出低对比度的细小血管骨架,但对于对比度在3个灰度级以内的细小血管存在少量漏检,对于与血管粘连的高对比度细条状纹理和病灶干扰存在少量误检。 相似文献
5.
针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部
积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种
局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对
显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因
子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚
警率的目的。 相似文献
6.
近些年,我国成功开发了以煤为原料的甲醇制烯烃(Methanol to Olefins, MTO)生产工艺和技术,带动煤制烯烃产业的快速发展,保障了国家能源安全。流化床式反应器是MTO工业生产的核心反应装置,通过计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)方法深入认知MTO流化床内的流化特性规律具有重要的意义,它可以从理论上更加准确地指导MTO流化床的优化与放大。本工作采用基于宏观?亚网格层次的气泡EMMS曳力和传统TFM耦合计算的多尺度CFD方法,对工业尺度MTO流化床内的多相流化行为进行了三维数值模拟。模拟结果表明,该多尺度CFD方法考虑了气泡结构对气?固相间曳力的影响,能较准确地预测MTO流化床内轴向颗粒浓度的“S-型”分布规律,且得到实验数据的验证;所预测的径向颗粒浓度分布呈现出经典的“环?核”分布规律,气体/颗粒的轴向时均速度在径向上的分布也与实际情况相互佐证,表明该多尺度CFD方法显著改善了基于均匀曳力的传统TFM对于宏观流场的预测能力。下一步工作将多尺度CFD方法拓展应用于MTO流化床优化放大及反应特性的研究。 相似文献
7.
以探讨中国传统营造中“模数化”的空间规划控
制方法在浅山区乡村景观规划中的应用为核心,尝试将传统
营造方法转译于现代实践当中,以期改变浅山区乡村景观空
间控制的无序性和规划与自然山水环境割裂等问题。在传统
“模数化”规划方法的指引下,提出理想情况下浅山区乡村
景观规划“守望形胜、因借地景”2个层面的空间控制路径和
“胜”“势”与“视”3个层级的模数控制,并将其灵活运用
于嵩山浅山区金银花溪乡村景观规划项目的空间规划控制当
中,旨在激发传统营造的现代应用价值,构建浅山区乡村景观
空间呈现内外联动、互通共融、协调统一的风景整体。 相似文献
8.
为了提升非制冷红外热像仪的图像质量,满足低对比度弱小区域的观瞄与锁定的需求,提出了一种基于多尺度密集残差网络的红外图像超分辨重建模型,该模型的基本框架是通过级联多个残差特征进行学习,以粗到细的方式重建高分辨率图像。首先提出一种多尺度跨域融合模块,通过对不同感受野的分支结果进行融合,不仅可以融合不同感受野的互补信息,还可有助于提升梯度收敛和特征传输;然后叠加多个跨域融合模块,并采用残差特征学习进行优化,最终学习出高分辨率细节信息。仿真实验结果表明,所提出的超分辨模型能够较好的超分辨重建效果,在微弱结构保持和点目标保持上的性能也更加突出。所提的模型已经在海思嵌入式深度学习平台上实现了高质量的红外增强,具有较高的工程应用价值。 相似文献
9.
致密砂岩储层多尺度裂缝地震预测技术——以川西XC地区为例 总被引:1,自引:0,他引:1
针对川西XC地区的致密砂岩裂缝预测,研究并形成了一套基于地震叠前与叠后多属性融合的裂缝地震预测方法。将裂缝分成地震可识别的大尺度裂缝与地震难以识别的小尺度裂缝,首先利用信噪比高的叠后地震数据提取与大尺度裂缝相关的几何类地震属性,然后进行多属性融合刻画目的层段大尺度裂缝的分布规律;再结合叠前方位道集数据进行频率依赖各向异性特征预测的目的参数反演,实现对小尺度裂缝的预测;最后,综合大小尺度裂缝预测结果开展目的层裂缝发育规律研究,预测储层裂缝发育有利区。实际数据应用结果表明,利用多尺度裂缝综合预测技术可以很好地实现对裂缝性储层的准确描述,预测结果与实际生产井的油气产出情况吻合率高。 相似文献
10.