基于改进U-Net的宫颈细胞核图像分割

原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息,使得U-Net模型有良好的分割效果,但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足.由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法.首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分,以解决编码器部分相对简单,不能提取相对抽象的高层语义特征.然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重,使网络更加注重细胞核特征的学习.最后在池化操作过程中,对池化域内的像素值分配合理的权值,解决池化层丢失信息的问题.实验证明,改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好,模型也越鲁棒,过分割和欠分割比率也越少.显然,改进型U-Net是更有效的图像分割方法.     

基于特征融合和注意力机制的超声影像分割网络

针对医学超声影像中图像受斑点噪声干扰、细节信息丢失、目标边界模糊等问题,提出一种基于特征融合和注意力机制的超声影像分割网络,整体结构采用编码器-解码器网络结构。首先,使用编码器模块对图像进行上下文特征提取,提取全局特征信息;然后,设计多尺度特征提取模块,捕获更广泛的语义信息;最后,在解码器模块中加入双注意力机制,沿空间和通道两个维度细化特征信息,加强对超声心动图影像中左心室区域的关注,使模型对有噪声的输入图像具有鲁棒性。实验结果表明,所提出的网络在超声心动图心尖四腔心数据集上的实验分割结果的Dice系数达到93.11%,平均交并比（mIoU）为86.80%,较传统的U-Net卷积神经网络分别提升了3.06个百分点和3.95个百分点,有效获取了左心室区域细节信息和边界信息,取得了较好的分割结果。     

基于轻量语义分割网络的遥感土地覆盖分类

高分辨率遥感图像有丰富的空间特征, 针对遥感土地覆盖方法中模型复杂, 边界模糊和多尺度分割等问题, 提出了一种基于边界与多尺度信息的轻量化语义分割网络. 首先, 使用轻量化的MobileNetV3分类器, 采用深度可分离卷积来减少计算量. 其次, 使用自顶向下和自底向上的特征金字塔结构来进行多尺度分割. 接着, 设计了一个边界增强模块, 为分割任务提供丰富的边界细节信息. 然后, 设计了一个特征融合模块, 融合边界与多尺度语义特征. 最后, 使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来处理样本不平衡的问题. 在 WHDLD数据集的平均交并比达到了59.64%, 总体精度达到了87.68%. 在DeepGlobe数据集的平均交并比达到了70.42%, 总体精度达到了88.81%. 实验结果表明, 该模型能快速有效地实现遥感图像土地覆盖分类.     

采用通道域注意力机制Deeplabv3+算法的遥感影像语义分割北大核心CSCD

为提取高分辨率遥感影像的典型地物,且针对Deeplabv3+在遥感图像分割任务中,边缘分割比较模糊,存在孔洞和遗漏分类的问题,基于深度学习提出在Deeplabv3+加入通道注意力机制模块以增强分割结果的方法。先通过深度卷积网络得到的高级特征图输入到通道注意力机制,进行通道间像素特征强化,再通过空间金字塔池获得多尺度输入图像,并且进行了类别不平衡的修正,提取出了完整的图像分割信息,实现了分割边界信息的优化。最后,通过采集广州市高分二号遥感影像进行遥感数据处理、标注、增强之后进行实验,对比经典语义分割网络U-Net、SegNet、PSPNet,结果表明,该方法的评估指标MIOU达到了96.19%,MPA达到了97.85%。     

基于深度迁移学习的烟雾识别方法

针对传统的基于传感器和图像特征的烟雾识别方法易被外部环境干扰且识别场景单一,从而造成烟雾识别精度较低,而基于深度学习的识别方法对数据量要求较高,对于烟雾数据缺失或数据来源受限的情况模型识别能力较弱的问题,提出一种基于深度迁移学习的烟雾识别方法。将ImageNet数据集作为源数据,利用VGG-16模型进行基于同构数据下的特征迁移。首先,将所有的图像数据进行预处理,对每张图像作随机变换（随机旋转、剪切、翻转等）;其次,引入VGG-16网络,将其卷积层特征进行迁移,并连接预先使用烟雾数据在VGG-16网络中训练过的全连接层;进而构建出基于迁移学习的深度网络,从而训练得到烟雾识别模型。利用公开数据集以及真实场景烟雾图像进行实验验证,实验结果表明,和现有主流烟雾图像识别方法相比,所提方法有较高的烟雾识别率,实验精度达96%以上。     

基于编码器-解码器的半监督图像语义分割

基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法需要大量像素级标注的训练数据,但标注的过程费时又费力.本文基于生成对抗网络提出一种编码-解码结构的半监督图像语义分割方法,其中编码器-解码器模块作为生成器,整个网络通过耦合标准多分类交叉熵损失和对抗损失进行训练.为充分利用浅层网络包含的丰富的语义信息,本文将编码器中不同尺度的特征输入到分类器,并将得到的不同粒度的分类结果融合,进而优化目标边界.此外,鉴别器通过发现无标签数据分割结果中的可信区域,以此提供额外的监督信号,来实现半监督学习.在PASCAL VOC 2012和Cityscapes上的实验表明,本文提出的方法优于现有的半监督图像语义分割方法.     

面向图像语义分割的生成对抗网络模型

图像语义分割一直是计算机视觉中具有挑战性的任务之一。目前多数基于卷积神经网络的语义分割算法存在分割结果不精确,不连续等问题。为了提高图像分割效果,提出了基于生成对抗学习的图像语义分割网络模型。该模型由生成网络和判别网络两部分组成。生成网络含有五个模块,主要作用是生成语义分割图,判别网络与生成网络进行对抗训练,优化生成网络以使生成图像更加接近于Ground Truth。通过在Pascal VOC 2012数据集上对图像进行语义分割的分析,验证了该算法可以有效提高图像语义分割的精度。     

基于不确定性引导和尺度一致性的肾肿瘤图像分割方法

针对肾肿瘤图像分割中的边界模糊和特征丢失问题，在RAUNet(Residual Attention U-Net)的基础上，提出基于不确定性引导和尺度一致性的肾肿瘤图像分割方法.针对肾肿瘤图像边界模糊问题，在解码层引入不确定性引导模块，根据不确定性自适应分配权重，弱化错误像素点的影响，提高模型的边界定位能力.针对下采样引起的特征丢失问题，提出尺度注意力模块和特征一致性损失，利用多尺度融合策略融合不同尺度特征，并与编码器底部特征进行尺度一致性约束，缓解特征丢失问题.在公开数据集KiTS19上的肾脏和肾肿瘤的图像分割实验表明，文中方法提高肾肿瘤的分割精度.此外，由于文中方法引入不确定性引导模块，分割结果具有较好的可靠性.     

基于空洞空间金字塔池化的雾天图像语义分割

针对雾天图像语义分割中分割精度不高的问题,基于空洞空间金字塔池化、Xception模块和残差网络,提出一种雾天图像语义分割算法.该算法一方面使用空洞空间金字塔池化和残差网络,以多个采样率的并行卷积以及卷积核大小为1×1的卷积对输入图像进行多尺度的上下文特征提取;另一方面,采用解码器结构使用预训练后的Xception模块对提取的特征进行分类,得到每一个像素的预测结果,用于增强分割边界的细化得到边界精细的分割结果.实验表明,所提算法在foggy cityscapes数据集上的平均交并比为73.03％、73.81％与74.50％,分割性能良好.     

融合密集连接与自适应加权损失的血管壁图像分割

针对传统深度神经网络在对血管壁图像分割中难以提取具有针对性有效特征的问题,提出一种融合密度连接与自适应加权损失的血管壁图像分割方法。首先通过构建密集连接的分割网络学习更多的边界和轮廓表征以促进特征复用融合;然后设计了改进的自适应加权损失和边界紧凑性损失约束训练网络,利用自适应加权损失自动调整不同区域分割产生的损失比例来引导网络向最佳方向学习,同时引入边界紧凑性损失约束以充分利用边界信息,提升对血管壁图像的分割精度;最后对包含2 544张MRI的MERGE血管壁数据集进行了验证实验。结果表明,提出的改进方法能够有效提取血管壁图像的特征信息,在管腔和外壁轮廓分割中的Dice分别达到了93.65%和95.81%,设计的消融实验也充分证明了所提各个模块和网络的有效性,能够更好地实现高精度的图像分割。     

融合深度和颜色信息的图像物体分割算法

讨论立体图对的图像分割问题,提出一种基于深度和颜色信息的图像物体分割算法。该算法首先利用基于聚类的Mean-shift分割算法对目标图像进行适度的过分割,同时借助双目立体视觉算法获取立体图对的稠密深度图,并依据深度不连续性从过分割结果中选取用于继续进行“精致”分割的种子点集,接着对未分配种子标签的区域用图割算法分配标签,并对彼此之间没有深度不连续边界但具有不同标签的相邻区域进行融合。相比于传统图像分割算法,该算法可有效克服过分割和欠分割问题,获取具有一定语义的图像分割结果。相关的对比实验结果验证了该算法的有效性。     

基于三重交互关注网络的医学图像分割算法

深度学习由于强大的特征提取能力,在克服类不平衡问题上具有一定优势,但分割精度和效率仍需提升.针对此问题,文中提出基于三重交互关注网络的医学图像分割算法.设计三重交互关注模块,并嵌入特征提取过程,通过对特征的通道维度和空间维度联合关注,充分捕获跨维度交互信息,有效聚焦重要特征,突出目标位置.此外,采用像素位置感知损失,进...     

融合多尺度和边界优化的图像语义分割网络

针对卷积神经网络在多卷积层叠加造成的图像内小尺度目标丢失和类别边界模糊问题,提出一种基于多尺度特征融合和边界优化的阶梯型图像语义分割网络结构。该网络以提升网络模型的准确率为目标,对Deeplab V3+网络中空间池化金字塔模块进行优化,使用针对视觉任务的新激活函数Funnel ReLU(FReLU)替换原有非线性激活函数获取精度补偿,增添优化分支构建阶梯型网络,通过对各类别边界的精确预测提升整体图像分割准确率,减少预测结果中类内误识别和小尺度目标丢失问题。在Cityscapes数据集上的实验结果表明,改进后的网络各类别平均交并比指标均取得明显提升。     

轮廓指导的层级混合多任务全卷积网络

传统的深度多任务网络通常在不同任务之间共享网络的大部分层（即特征表示）.由于这样做会忽视不同任务各自的特殊性，所以往往会制约它们适应数据的能力.提出一种层级混合的多任务全卷积网络HFFCN，以解决CT图像中的前列腺分割问题.特别地，使用一个多任务框架来解决这个问题，这个框架包括：1）一个分割前列腺的主任务；和2）一个回归前列腺边界的辅助任务.在这里，第二个任务主要是用来精确地描述在CT图像中模糊的前列腺边界.因此，提出的HFFCN架构是一个双分支的结构，包含一个编码主干和两个解码分支.不同于传统的多任务网络，提出了一个新颖的信息共享模块，用以在两个解码分支之间共享信息.这使得HFFCN可以：1）学习任务的通用层级信息；2）同时保留一些不同任务各自的特征表示.在一个包含有313个病人的313张计划阶段图片的CT图像数据集上做了详细的实验，实验结果证明了所提的HFFCN网络可以超越现有其他先进的分割方法，或者是传统的多任务学习模型.     

应用于材料图像分割的Graph-UNet

小样本材料图像分割是图像分割领域的研究难点之一。材料图像的微观结构大多数形状各异、纹理复杂且边界模糊,会导致材料图像的分割不准确。Graph-UNet被提出融合U-Net和图卷积神经网络来解决小样本材料图像自动分割的挑战,它将卷积神经网络的多维特征融合和跳跃连接的思想迁移到图卷积神经网络中实现图卷积和图注意力的有效结合,并且建立了一个通用的模块实现特征图和图结构相互转换。在材料图像数据集上进行了对比和消融实验,证明了Graph-UNet的分割结果优于很多先进方法,准确地识别了多种材料结构,推动了探究材料结构和性能关系的发展。     

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...     

引入注意力机制和多视角融合的脑肿瘤MR图像U-Net分割模型

目的 脑肿瘤核磁共振（magnetic resonance,MR）图像分割对评估病情和治疗患者具有重要意义。虽然深度卷积网络在医学图像分割中取得了良好表现,但由于脑胶质瘤的恶性程度与外观表现有巨大差异,脑肿瘤MR图像分割仍是一项巨大挑战。图像语义分割的精度取决于图像特征的提取和处理效果。传统的U-Net网络以一种低效的拼接方式集成高层次特征和低层次特征,从而导致图像有效信息丢失,此外还存在未能充分利用上下文信息和空间信息的问题。对此,本文提出一种基于注意力机制和多视角融合U-Net算法,实现脑肿瘤MR图像的分割。方法 在U-Net的解码和编码模块之间用多尺度特征融合模块代替传统的卷积层,进行多尺度特征映射的提取与融合;在解码模块的级联结构中添加注意力机制,增加有效信息的权重,避免信息冗余;通过融合多个视角训练的模型引入3维图像的空间信息。结果 提出的模型在BraTS18（Multimodal Brain Tumor Segmentation Challenge 2018）提供的脑肿瘤MR图像数据集上进行验证,在肿瘤整体区域、肿瘤核心区域和肿瘤增强区域的Dice score分别为0.907、0.838和0.819,与其他方法进行对比,较次优方法分别提升了0.9%、1.3%和0.6%。结论 本文方法改进了传统U-Net网络提取和利用图像语义特征不足的问题,并引入了3维MR图像的空间信息,使得肿瘤分割结果更加准确,具有良好的研究和应用价值。