基于多源融合FCN的图像分割

图像分割任务中,传统的基于人工设计特征方法工作量大、复杂度高、分割割精度较低,现有的基于全卷积神经网络(Fully Convolutional Networks,FCN)的方法在分割边缘上不够精细。为了提高图像分割算法的分割精度,提出基于多源融合的全卷积神级网络模型,输入图片经过Sobel算子提取边缘特征获得特征矩阵,与RGB和灰度图像一起作为输入,将传统全卷积网络拓展成具有多种输入源的分割模型。在PASCAL VOC 2012图像分割数据集上进行实验验证,结果显示该模型提高了图像分割的精度,具有良好的实时性和鲁棒性。     

结合上下文特征与CNN多层特征融合的语义分割

目的 针对基于区域的语义分割方法在进行语义分割时容易缺失细节信息,造成图像语义分割结果粗糙、准确度低的问题,提出结合上下文特征与卷积神经网络（CNN）多层特征融合的语义分割方法。方法 首先,采用选择搜索方法从图像中生成不同尺度的候选区域,得到区域特征掩膜;其次,采用卷积神经网络提取每个区域的特征,并行融合高层特征与低层特征。由于不同层提取的特征图大小不同,采用RefineNet模型将不同分辨率的特征图进行融合;最后将区域特征掩膜和融合后的特征图输入到自由形式感兴趣区域池化层,经过softmax分类层得到图像的像素级分类标签。结果 采用上下文特征与CNN多层特征融合作为算法的基本框架,得到了较好的性能,实验内容主要包括CNN多层特征融合、结合背景信息和融合特征以及dropout值对实验结果的影响分析,在Siftflow数据集上进行测试,像素准确率达到82.3%,平均准确率达到63.1%。与当前基于区域的端到端语义分割模型相比,像素准确率提高了10.6%,平均准确率提高了0.6%。结论 本文算法结合了区域的前景信息和上下文信息,充分利用了区域的语境信息,采用弃权原则降低网络的参数量,避免过拟合,同时利用RefineNet网络模型对CNN多层特征进行融合,有效地将图像的多层细节信息用于分割,增强了模型对于区域中小目标物体的判别能力,对于有遮挡和复杂背景的图像表现出较好的分割效果。     

基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法

针对图像序列三维重建中多视角目标分割需要人工参与任务繁重的问题,提出一种基于卷积神经网络改进的图像自动分割方法。首先将序列图像去噪处理、归一化并进行语义标注后制作数据集,然后对改进的融合多尺度特征和残差连接的卷积神经网络进行训练,得到优化后的卷积神经网络分割模型,最后将预分割图像加载到优化的分割模型中得到归一化的掩码图,再利用三次样条插值法将其恢复分辨率后与原图做自定义的掩码操作得到高清分割结果。本文以主流分割软件PhotoShop分割结果为参考标准进行对比,实验结果证明,该方法的准确率与参考标准接近,而且可实现批量自动分割,较好的解决三维重建中目标分割任务繁重的问题。     

基于深度学习的图像文字识别技术在数字化审计中的应用

通过整合的数字化审计平台获取所需审计信息，对所获信息中的图像展开小波变换分解，滤除审计图像噪声的同时提升其质量。结合基于Canny算子的边缘检测与区域分割技术分割完成预处理的审计图像，将完成分割的审计图像输入卷积神经网络，通过卷积层卷积处理审计图像提取审计图像文字特征。经下采样层累积卷积结果得出审计图像文字特征映射图，通过全连接网络判定所提取审计图像文字特征，输出识别结果后通过基于Relief算法的多特征融合方法改进卷积神经网络识别结果。实验结果表明，该方法具有较好的噪声滤除与分割效果，能够精准、清晰识别审计图像中的文字信息。     

改进DeepLabV3+模型在壁画分割中的应用

针对古代壁画图像分割过程中出现的目标边界模糊、图像分割效率低等问题,提出一种融合轻量级卷积神经网络的多分类图像分割模型MC-DM,该模型将DeepLabV3+结构和MobileNetV2相结合,利用DeepLabV3+特有的空间金字塔结构对壁画的卷积特征进行多尺度融合,从而减少壁画分割时的图像细节损失。首先,通过MobileNetV2对输入图像进行特征提取,从而在确保图像信息准确提取的同时减少耗时;其次,通过空洞卷积处理图像特征,从而扩展感受野,并在不改变参数数量的情况下得到更多的语义信息;最后,采用双线性插值的方法对输出特征图像进行上采样,以得到像素级的预测分割图,从而最大限度保证图像分割的准确性。在JetBrains PyCharm Community Edition 2019环境下,利用以1 000张壁画扫描图片制作而成的数据集进行测试,实验结果表明,MC-DM模型较传统的基于SegNet的图像分割模型在训练精确度上提升了1个百分点,较基于PSPNet的图像分割模型在精确度上提升了2个百分点,且MC-DM模型的峰值信噪比（PSNR）较实验对比模型平均提高了3～8 dB,充分验证了该模型在壁画分割领域的有效性。所提模型为古代壁画图像分割提供了新的思路。     

基于全卷积神经网络的肝脏CT影像分割研究

针对腹部CT影像邻近器官对比度较低及因个体肝脏形状差异较大等引起肝脏分割困难的问题,提出了全卷积神经网络肝脏分割模型。首先通过卷积神经网络提取图像深层、抽象的特征,再通过反卷积运算对提取到的特征映射进行插值重构后得到分割结果。由于单纯进行反卷积得到的分割结果往往比较粗糙,因此,在反卷积之前,先融合高层与低层的特征,并且通过增加反卷积的层数、减少反卷积步长,得到了更为精确的分割结果。与传统卷积神经网络的分割方法相比,该模型可以充分利用CT影像的空间信息。实验数据表明该模型能够使腹部CT影像肝脏分割具有较高的精度。     

基于语义分割的槟榔内核轮廓检测

针对槟榔去核工序中槟榔内核轮廓检测问题,提出一种基于语义分割的槟榔内核轮廓检测方法。分割模型以VGG16为基础网络,将全连接层替换为卷积层,增加了跳跃结构,将浅层特征经过采样后在同一尺度下与深层特征进行融合,并将常规卷积替换成扩张卷积,减少了学习参数,提升了分割模型的实时性,得到最终的FCN-Dilated-VGG-8s分割模型。该模型对槟榔图像分割的准确率达到98.79%,单张图像分割只需0.071 s,模型大小只有FCN-VGG-8s模型的37.5%。算法表现出良好的鲁棒性,实现了槟榔图像准确、快速分割。通过对分割完后的图像的边界提取,即可得到完整平滑的槟榔内核轮廓线。     

基于卷积神经网络的图像识别方法

为了提高图像识别的全面性及准确性,研究了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的图像识别方法。该方法利用萤火虫算法获取分割阈值,实现图像目标和背景的分割;利用灰度共生矩阵和基于加速分割测试的特征（Features From Accelerated Segment Test,FAST）算法提取图像纹理和角点特征;以特征为输入,利用卷积神经网络实现目标类别识别。测试结果表明,设计的基于CNN的识别方法的F1分数为最大值,均在0.8以上,能够更全面、更准确地识别图像中的目标类型。     

融合深度图像的卷积神经网络语义分割方法

该文提出了一种基于深度学习框架的图像语义分割方法,通过使用由相对深度点对标注训练的网络模型,实现了基于彩色图像的深度图像预测,并将其与原彩色图像共同输入到包含带孔卷积的全卷积神经网络中。考虑到彩色图像与深度图像作为物体不同的属性表征,在特征图上用合并连接操 作而非传统的相加操作对其进行融合,为后续卷积层提供特征图输入时保持了两种表征的差异。在两个数据集上的实验结果表明,该法可以有效提升语义分割的性能。     

基于CNN和局部信息的脑血管图像分割方法

为实现脑血管的分割,提出了一种基于卷积神经网络和局部信息的多模态脑血管图像分割方法.方法 对原始脑部CT血管造影图像分别使用高斯滤波和拉普拉斯滤波去除噪声和做锐化处理,和原始图像分别以单个模态作为输入采用卷积神经网络对图像进行血管提取,得到三个模态的分割结果,然后采用加权平均法得到融合结果,最后采用基于局部信息的改进模糊C均值算法对融合结果进行分割得到最终结果.实验结果证明,上述算法比其它算法在脑血管分割上具有更高的有效性.     

全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC（dense upsampling convolution）结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场（CRFs）对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。     

脊柱MR图像自动分割方法的研究

脊柱磁共振（magnetic resonance,MR）图像精确分割是脊柱配准、三维重建等技术的前提。传统脊柱MR图像分割方法过程繁琐,精度低。为克服传统方法弊端,提出了一种基于深度学习的脊柱MR图像自动分割方法。该方法构建对称通道卷积神经网络提取多尺度图像特征,通过残差连接解决训练中网络退化问题,同时用跳跃连接层连接中间层特征减少信息丢失。在搭建的网络模型中加入卷积块注意力机制关注空间和通道中的有效特征。实验结果表明,该模型在测试集上的平均DSC系数为0.861?9,相比FCN、U-Net、DeeplabV3+和UNet++网络模型分别提高了15.34%、7.08%、5.79%、3.1%。该模型可应用于临床实践中提升脊柱MR图像的分割精度。     

残差密集空间金字塔网络的城市遥感图像分割

目的 遥感图像语义分割是根据土地覆盖类型对图像中每个像素进行分类,是遥感图像处理领域的一个重要研究方向。由于遥感图像包含的地物尺度差别大、地物边界复杂等原因,准确提取遥感图像特征具有一定难度,使得精确分割遥感图像比较困难。卷积神经网络因其自主分层提取图像特征的特点逐步成为图像处理领域的主流算法,本文将基于残差密集空间金字塔的卷积神经网络应用于城市地区遥感图像分割,以提升高分辨率城市地区遥感影像语义分割的精度。方法 模型将带孔卷积引入残差网络,代替网络中的下采样操作,在扩大特征图感受野的同时能够保持特征图尺寸不变;模型基于密集连接机制级联空间金字塔结构各分支,每个分支的输出都有更加密集的感受野信息;模型利用跳线连接跨层融合网络特征,结合网络中的高层语义特征和低层纹理特征恢复空间信息。结果 基于ISPRS （International Society for Photogrammetry and Remote Sensing） Vaihingen地区遥感数据集展开充分的实验研究,实验结果表明,本文模型在6种不同的地物分类上的平均交并比和平均F₁值分别达到69.88%和81.39%,性能在数学指标和视觉效果上均优于SegNet、pix2pix、Res-shuffling-Net以及SDFCN （symmetrical dense-shortcut fully convolutional network）算法。结论 将密集连接改进空间金字塔池化网络应用于高分辨率遥感图像语义分割,该模型利用了遥感图像不同尺度下的特征、高层语义信息和低层纹理信息,有效提升了城市地区遥感图像分割精度。     

基于内卷U-Net的医学图像分割模型

图像分割技术的主要对象为自然图像和医学图像,相对于自然图像而言,医学图像的语义分割通常需要较高的精度以进行下一步的临床分析、诊断和规划治疗。目前用于医学图像语义分割的深度神经网络模型由于仅考虑位置的平移不变性,存在局部感受野较小、无法表达长范围依赖关系的问题。设计一种面向医学图像的分割模型,基于内卷U-Net网络,使用内卷操作代替传统的卷积操作,并将内卷结构作为基本的网络结构,提升模型对医学图像局部特征的学习能力。在模型的瓶颈层引入注意力机制模块来学习图像长范围的依赖关系,以提高医学图像语义分割的精度。在肺部CT数据集上的实验结果表明,该模型的Dice系数为0.998,较基于卷积神经网络的分割模型约提高5%,并且大幅缩短Hausdorff距离,具有更高的分割准确度以及较好的稳健性。     

融合分割先验的多图像目标语义分割

目的 在序列图像或多视角图像的目标分割中，传统的协同分割算法对复杂的多图像分割鲁棒性不强，而现有的深度学习算法在前景和背景存在较大歧义时容易导致目标分割错误和分割不一致。为此，提出一种基于深度特征的融合分割先验的多图像分割算法。方法 首先，为了使模型更好地学习复杂场景下多视角图像的细节特征，通过融合浅层网络高分辨率的细节特征来改进PSPNet-50网络模型，减小随着网络的加深导致空间信息的丢失对分割边缘细节的影响。然后通过交互分割算法获取一至两幅图像的分割先验，将少量分割先验融合到新的模型中，通过网络的再学习来解决前景/背景的分割歧义以及多图像的分割一致性。最后通过构建全连接条件随机场模型，将深度卷积神经网络的识别能力和全连接条件随机场优化的定位精度耦合在一起，更好地处理边界定位问题。结果 本文采用公共数据集的多图像集进行了分割测试。实验结果表明本文算法不但可以更好地分割出经过大量数据预训练过的目标类，而且对于没有预训练过的目标类，也能有效避免歧义的区域分割。本文算法不论是对前景与背景区别明显的较简单图像集，还是对前景与背景颜色相似的较复杂图像集，平均像素准确度（PA）和交并比（IOU）均大于95%。结论 本文算法对各种场景的多图像分割都具有较强的鲁棒性，同时通过融入少量先验，使模型更有效地区分目标与背景，获得了分割目标的一致性。     

高分辨卫星图像卷积神经网络分类模型

目的 卫星图像往往目标、背景复杂而且带有噪声,因此使用人工选取的特征进行卫星图像的分类就变得十分困难。提出一种新的使用卷积神经网络进行卫星图像分类的方案。使用卷积神经网络可以提取卫星图像的高层特征,进而提高卫星图像分类的识别率。方法 首先,提出一个包含六类图像的新的卫星图像数据集来解决卷积神经网络的有标签训练样本不足的问题。其次,使用了一种直接训练卷积神经网络模型和3种预训练卷积神经网络模型来进行卫星图像分类。直接训练模型直接在文章提出的数据集上进行训练,预训练模型先在ILSVRC（the ImageNet large scale visual recognition challenge）-2012数据集上进行预训练,然后在提出的卫星图像数据集上进行微调训练。完成微调的模型用于卫星图像分类。结果 提出的微调预训练卷积神经网络深层模型具有最高的分类正确率。在提出的数据集上,深层卷积神经网络模型达到了99.50%的识别率。在数据集UC Merced Land Use上,深层卷积神经网络模型达到了96.44%的识别率。结论 本文提出的数据集具有一般性和代表性,使用的深层卷积神经网络模型具有很强的特征提取能力和分类能力,且是一种端到端的分类模型,不需要堆叠其他模型或分类器。在高分辨卫星图像的分类上,本文模型和对比模型相比取得了更有说服力的结果。     

一种面向表情识别的ROI区域二级投票机制

针对如何更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征进行研究,提出了一种面向人脸表情识别的ROI区域二级投票机制。将图像划分成一系列感兴趣区域（ROI）图像输入到卷积神经网络中进行训练;然后将测试图像的ROI图像输入到卷积神经网络中,统计所有ROI图像的判别结果;最后采用二级投票机制确定测试图像的最终类别,得到最终判别结果。针对卷积神经网络不能从人脸图像中学习到旋转等空间位置信息,引入了STN（spatial transformer network）,提高算法在解决复杂情况下的表情识别问题的能力。实验表明,ROI区域二级投票机制能够更有效地使用卷积神经网络从训练图像中学习到的分布式特征,比直接使用ROI图像进行投票的方法准确率提升了1.1%,引入STN能够有效提升卷积神经网络的鲁棒性,比未引入STN的方法准确率提升了1.5%。     

基于卷积神经网络的霉变烟叶图像识别方法研究

针对人工在线精选霉变烟叶时,存在效率低下、容易漏检等缺点,提出了一种基于卷积神经网络模型对霉变烟叶图像进行筛选、分类识别的方法.首先建立烟叶数据集,然后搭建卷积神经网络模型,利用卷积神经网络先初步提取特征,再筛选提取主要特征,然后进行各部分的特征汇总;最后实现图像的分类,从而实现了快速、准确的识别霉变烟叶图像和正常烟叶...     

空洞卷积的多尺度语义分割网络

计算机硬件的发展极大程度地促进了计算机视觉的发展,卷积神经网络在语义分割中取得了令人瞩目的成就,但多卷积层叠加难免造成图像中目标边界信息的丢失。为了尽可能保留边界信息,提高图像分割精度,提出一种多尺度空洞卷积神经网络模型。该模型利用多尺度池化适应图像中不同尺度目标,并利用空洞卷积学习目标特征,在更加准确识别目标的同时,提高目标边界的识别精度,在ISPRS Vaihingen数据集上的实验结果表明,提出的多尺度空洞卷积神经网络对于目标边界的拟合结果较为理想。