多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法

为解决Deeplab v3+网络在解码过程中仅融合一个尺度编码特征,导致部分细节信息丢失,从而造成最终分割结果较为粗糙等问题,提出多尺度特征自适应融合的图像语义分割算法.该算法在Deeplab v3+的解码过程中使用自适应空间特征融合结构,给不同尺度的编码特征分配自适应的融合权重,通过融合编码过程中的多尺度特征进行特征...     

基于深度学习的遥感影像语义分割研究

高分辨率遥感图像的语义分割是遥感应用领域中的重要任务之一。针对经典语义分割网络在高分辨率遥感图像语义分割中存在边缘目标分割不准确、多尺度目标分割困难等问题，提出了一种基于改进空洞空间金字塔池的编码器-解码器结构网络(SMANet)。编码部分使用带有注意力机制的残差网络，使得网络充分提取图像的特征信息，其次通过多并行空洞空间金字塔模块（MASPP）获得特征图有关类别和空间上下文的更详细.信息；解码部分以自底向上方式将深层次语义信息逐步融入到低层次高分辨率图像中。使用WHDLD公开数据集对该算法进行实验，获得了6418%的平均交并比，实验结果表明SMANet优于目前主流的语义分割网络。     

基于注意力与金字塔融合的医学图像分割仿真

针对现有的U-Net编解码结构网络的边缘模糊以及上下文信息提取能力弱等问题,提出了在编解码结构网络基础上融合反向注意力和金字塔模块的图像分割网络。网络以Res2Net50作为特征编码器提取特征,在编码器与解码器中引入尺度感知金字塔融合模块,加强网络对上下文信息的提取能力,然后在跳跃连接处加入反向注意力模块,用以提取边缘结构信息,最后使用特征拼接融合特征信息,提升网络模型分割性能。实验结果证明,改进的网络在Liver CT、Finding lungs in CT以及CHAOS数据集上的分割精度均有一定的提升,可以有效改善分割图像边缘模糊等问题。     

基于三端注意力机制的视网膜血管分割算法

视网膜血管的结构和形态是计算机辅助系统诊断眼科疾病的重要依据.针对细小血管分割精度低的问题,提出一种融合残差密集模块与三端注意力模块的改进型U-Net算法.首先,将残差模块与密集模块相结合,充分利用每层的特征,提高网络提取细小血管特征的能力.在解码阶段引入三端注意力模块,利用空间注意力机制自适应地对特征进行空间校正,抑制背景噪声,突出目标区域.同时,通过多尺度特征融合的方式,利用高级语义特征改善网络对细小血管的分割效果.最后,为获取血管的多尺度特征, 在编码-解码网络结构中加入空洞卷积,在不增加参数的情况下增加感受野.基于DRIVE和STARE数据集的实验结果表明,所提出网络的灵敏度、特异性、准确率和AUC(area under curve)分别为81.26%/82.57%、98.20%/98.37%、96.70%/97.51%和98.12%/98.41%,优于现有先进算法.     

基于多维注意力融合的驾驶场景分割增强算法

针对使用注意力机制的语义分割模型计算资源消耗与精度不平衡的问题,提出一种轻量化的语义分割注意力增强算法。首先,基于驾驶场景中物体的形状特点设计了条状分维注意力机制,使用条形池化代替传统方形卷积,并结合降维操作分维度提取长程语义关联,削减模型计算量。接着融合通道域与空间域上的注意力,形成可叠加与拆解的轻量化多维注意力融合模块,全方位提取特征信息,进一步提升模型精度。最后,将模块插入基于ResNet-101骨干网的编码—解码网络中,指导高低层语义融合,矫正特征图边缘信息,补充预测细节。实验表明,该模块有较强的鲁棒性和泛化能力,与同类型注意力机制相比,削减了约90%的参数量以及80%的计算量,且分割精度依旧取得了稳定的提升。     

基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割

在语义分割任务中, 编码器的下采样过程会导致分辨率降低, 造成图像空间信息细节的丢失, 因此在物体边缘会出现分割不连续或者错误分割的现象, 进而对整体分割性能产生负面影响. 针对上述问题, 提出基于边缘特征和注意力机制的图像语义分割模型EASSNet. 首先, 使用边缘检测算子计算原始图像的边缘图, 通过池化下采样和卷积运算提取边缘特征. 接着, 将边缘特征融合到经过编码器提取的深层语义特征当中, 恢复经过下采样的特征图像的空间细节信息, 并且通过注意力机制来强化有意义的信息, 从而提高物体边缘分割的准确性, 进而提升语义分割的整体性能. 最后, EASSNet在PASCAL VOC 2012和Cityscapes数据集上的平均交并比分别达到85.9%和76.7%, 与当前流行的语义分割网络相比, 整体分割性能和物体边缘的分割效果都具有明显优势.     

改进Deeplab v3+网络的手术器械分割方法

针对当前国内手术器械管理耗费人力,智能化程度低的问题,提出一种动态学习特征的改进Deeplab v3+网络模型语义分割算法。为了加强相关任务有效特征学习,在Deeplab v3+模型编码端嵌入注意力机制CBAM模块并通过密集深度分离卷积和扩张卷积提取图像高层特征;在解码端增加两路低层特征来源,保留了重要特征信息,提高了分割准确率。实验结果表明,改进后网络在手术器械数据集上MIoU、PA、Recall、[F]值分别为0.854、0.874、0.872和0.873。相较于其他语义分割网络,改进网络分割性能更优,有极大的工程实用价值。     

基于改进U-Net的下肢骨骼CT图像分割

针对骨骼CT图像对比度较低、特征不明显、现有算法对骨骼特征提取不充分的问题,本文提出了一种基于U-Net的改进网络来实现骨骼数据的精确分割.在网络编码阶段,使用密集连接的空洞卷积模块加强骨骼特征的提取;在网络解码阶段,使用结合注意力机制的融合模块充分利用空间信息与语义信息,改善骨骼信息丢失的问题.改进算法在人体下肢骨骼CT数据集中Dice系数达89.44%, IoU系数达80.55%.与U-Net模型相比, Dice系数提高了5.1%, IoU系数提高了7.63%.实验结果表明,提出的优化算法对下肢骨骼CT图像可以达到精确分割的效果,对骨科疾病的治疗与术前规划提供了参考.     

基于改进HRNet架构的图像语义分割算法应用研究

针对当前主流图像语义分割算法提取的特征图分辨率过低,上采样过程中有效语义信息损失过大,易丢失像素点和目标物体区域相关性的问题,提出了一种基于HRNet-OCR联合交叉注意力机制的图像语义分割算法。该法先采用HRNet替代ResNet作为特征提取骨干网络,保留特征提取过程中的高分辨率信息;然后融合OCR算法对图像进行初步的粗略分割,确定目标对象的大致区域;最后,引入交叉注意力机制模块对像素和对象区域的关联程度加权计算,实现像素的精准分类,保留分割区域的边缘细节。实验结果表明,与常见的分割算法FCN、PSPNet、DeepLabv3+等相比,所提算法在ADE20K、Cityscapes、PASCAL VOC 2012数据集上的mIoU分别提升5.37%、3.09%和2.71%,且可以有效保留细节信息,大幅度改善分割精度。     

基于全融合网络的三维点云语义分割

为提高室内场景的点云语义分割精度,设计了一个全融合点云语义分割网络。网络由特征编码模块、渐进式特征解码模块、多尺度特征解码模块、特征融合模块和语义分割头部组成。特征编码模块采用逆密度加权卷积作为特征编码器对点云数据进行逐级特征编码,提取点云数据的多尺度特征;然后通过渐进式特征解码器对高层语义特征进行逐层解码,得到点云的渐进式解码特征。同时,多尺度特征解码器对提取的点云多尺度特征分别进行特征解码,得到点云多尺度解码特征。最后将渐进式解码特征与多尺度解码特征融合,输入语义分割头部实现点云的语义分割。全融合网络增强了网络特征提取能力的鲁棒性,实验结果也验证了该网络的有效性。     

基于卷积神经网络的语义分割算法研究

针对语义分割中残差网络并不能完好地提取图像信息和分割效果差的问题,提出一种联合特征金字塔模型(JFP)用来融合残差网络的输出特征,并结合暗黑空间金字塔池化模型(ASPP)进一步提取特征。在解码部分应用简单的解码结构,恢复图像尺寸完成语义分割;同时引入注意力模型作为辅助语义分割网络,辅助神经网络进行训练。该方法分别在Pascal VOC 2012数据集和增强的Pascal VOC 2012数据集上对网络进行训练,并在Pascal VOC 2012的验证集上进行测试,其平均交并集之比(mIoU)分别达到了78.55%和80.14%,表明该方法具有良好的语义分割性能。     

改进U-Net的新冠肺炎图像分割方法

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）大流行疾病正在全球范围内蔓延。计算机断层扫描（CT）影像技术,在抗击全球 COVID-19 的斗争中起着至关重要的作用,诊断新冠肺炎时,如果能够从CT图像中自动准确分割出新冠肺炎病灶区域,将有助于医生进行更准确和快速的诊断。针对新冠肺炎病灶分割问题,提出基于U-Net改进模型的自动分割方法。在编码器中运用了在 ImageNet 上预训练好的 EfficientNet-B0网络,对有效信息进行特征提取。在解码器中将传统的上采样操作换成DUpsampling结构,以此来充分获取病灶边缘的细节特征信息,最后通过模型快照的集成提高分割的精度。在公开数据集上的实验结果表明,所提算法的准确率、召回率和Dice系数分别为84.24%、80.43%和85.12%,与其他的语义分割算法相比,该方法能有效分割新冠肺炎病灶区域,具有良好的分割性能。     

改进的多尺度图谱和局部谱的目标提取算法

当目标对象与背景的纹理较多或两者纹理较接近时,基于多尺度图谱和局部谱的目标提取算法不能很好地提取目标,主要由于在计算相似度度量时,金字塔多尺度图谱算法特征选取较简单。针对算法不足,提出基于改进的金字塔多尺度图谱和局部谱相结合的目标提取算法,主要通过改进多尺度图谱中干涉轮廓权重构造方法,原算法中是基于拉普拉斯边缘图和梯度图,改进后是基于多尺度边缘概率检测算子和方向分水岭算法产生的边缘强度图。多尺度边缘概率检测算子可以有效地解决纹理较复杂图像分割不佳问题,方向分水岭算法可以有效解决由于目标和背景部分边界信息较接近导致的分割不佳问题。实验结果表明改进算法有效地弥补了原算法的不足,并且具有良好的目标提取效果。     

多级特征引导网络的红外与可见光图像融合

目的 以卷积神经网络为基础的深度学习技术在图像融合方面表现出优越的性能。在各类图像融合领域,红外与可见光的图像融合应用十分广泛,这两种图像各自的特性十分鲜明,二者信息交互融合得到的融合图像具有显著的价值和意义。为了提高红外与可见光图像的融合质量,本文提出了一种多级特征引导网络的融合框架。方法 本文框架中编码器用于提取源图像的特征,并将多级特征引导至解码器中对融合结果进行重建。为了有效地训练网络,设计了一种混合损失函数。其中,加权保真项约束融合结果与源图像的像素相似度,而结构张量损失鼓励融合图像从源图像中提取更多的结构特征,为了有效进行多尺度信息交互,不同于普通的编解码结构,本文方法在编码器每一层的每一部分均进行特征引导,在编码部分采用池化对尺寸进行缩小,解码采用上采样将尺寸放大,实现多尺度融合与重建,有效弥补了训练过程中卷积层数的堆叠导致的信息的丢失,在编码部分适时地对特征进行引导,及时地与解码层进行融合,在网络结构构建完成后,提出一种损失融合算法,从红外图像和可见光图像各自特点出发,分别设计基于视觉显著性权值估计的2范数损失和基于结构张量的F范数损失。结果 为了说明融合方法的可行性,...     

结合FCM和SVM的纹理分割算法

支持向量机由于其具备的各种优点在图像分割领域得到越来越广泛的应用。但是作为有监督的分类器,它无法自动获取图像中的类别特征。针对这一问题,提出一种结合模糊聚类技术与支持向量机的纹理分割算法,实现了纹理图像的自动分割。在Matlab 7.0平台下进行仿真实验,得到良好效果。实验结果证明该算法能有效地提高纹理图像分割的精度。     

基于深度学习高分辨率遥感影像语义分割

高分辨率遥感影像含有丰富的地理信息. 目前基于传统神经网络的语义分割模型不能够对遥感影像中小物体进行更高维度的特征提取, 导致分割错误率较高. 本文提出一种基于编码与解码结构特征连接的方法, 对DeconvNet网络模型进行改进. 模型在编码时, 通过记录池化索引的位置并应用于上池化中, 能够保留空间结构信息; 在解码时, 利用编码与解码对应特征层连接的方式使模型有效地进行特征提取. 在模型训练时, 使用设计的预训练模型, 可以有效地扩充数据, 来解决模型的过拟合问题. 实验结果表明, 在对优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上, 使用扩充后的数据集进行训练, 对遥感影像验证集的分割精确度达到95%左右, 相对于DeconvNet和UNet网络模型分割精确度有显著提升.     

结合自注意力和特征自适应融合的语义分割算法

针对场景图像语义分割任务中存在多尺度目标以及特征提取网络缺乏对全局上下文信息的获取等问题,设计了一种嵌入改进自注意力机制以及自适应融合多尺度特征的双路径分割算法。在空间路径利用双分支的简易下采样模块进行4倍下采样提取高分辨率的边缘细节信息,使网络对目标边界分割更精确。在语义路径嵌入上下文捕获模块和自适应特征融合模块,为解码阶段提供具有丰富多尺度的高语义上下文信息,并采用类别平衡策略进一步提升分割效果。经过实验验证,该模型在Camvid和Aeroscapes数据集上的MIOU(mean intersection over union)指标分别为59.4％和60.1％,具有较好的分割效果。     

IrisCodeNet：虹膜特征编码网络

使用有效的特征提取算法对虹膜纹理进行准确的表达是虹膜识别技术的关键。基于虹膜识别任务的特殊性,提出了用于虹膜特征编码的网络模型IrisCodeNet。该网络架构使用了改进的BasicBlock,并结合了可以扩大决策边界的损失函数AM-Softmax（additive margin softmax）。为了获取最佳的虹膜识别效果,对AM-Softmax的参数设置、虹膜图像预处理输入形式、数据增强方式、网络输入尺寸做了细致的研究。实验结果表明：使用IrisCodeNet训练得到的特征提取器在CASIA-Iris-Thousand、CASIA-Iris-Distance、IITD虹膜数据库上进行测试,所评估的等错误率（equal error rate,EER）和正确接受率（true acceptance rate,TAR）均远远超过了广泛应用的传统算法。特别地,IrisCodeNet无需传统的虹膜归一化或精确的虹膜分割步骤依然取得了极好的识别效果。并且使用Grad-CAM（gradient-weighted class activation mapping）算法进行了可视化分析,结果表明该网络框架有效地关注了虹膜纹理信息,从而证明了IrisCodeNet具有较强的虹膜纹理特征提取能力。     

基于双分支融合注意力机制的图像分割算法

针对DeepLabV3+在特征提取阶段忽略了不同尺度特征重要程度出现的部分细节信息损失导致图像分割不细致,提出一种融合双分支特征提取和注意力机制的改进算法. ResNet101骨干网络初步提取出的特征图作为注意力机制的输入特征,解决了网络退化及梯度消失的问题,也能够捕获到被DeepLabV3+忽略的图像细节信息;设计双分支特征提取机制扩大特征提取能力,细化图像边缘信息以优化网络对不同尺度特征关注不均的问题;同时,联合采用交叉熵损失和类别不平衡函数两种损失函数作为损失函数,通过聚焦于前景样本降低背景的影响,提高算法分割精度.实验结果表明,改进算法在PASCAL VOC 2012和CityScapes数据集上的平均交并比(MIoU)值分别达到了79.92%和68.59%,与经典算法和基于DeepLabV3+改进的算法相比,特征提取的准确性有所提高,分割效果更优.     

基于GrabCut改进算法的服装图像检索方法

为了消除服装图像背景的影响,针对目前的GrabCut算法存在对图像局部像素值的变化敏感、时间开销大、边缘不准确等问题,提出了改进的GrabCut算法。在改进算法中,通过对梯度图像使用多尺度分水岭去噪增强了图像的边缘信息,减少了后续处理的计算量;通过采取熵惩罚因子最优能量函数减少了检索图像的有效信息丢失。将改进后的GrabCut算法引入基于内容的服装图像检索系统中,实验结果表明与同类方法相比,所提方法在检索显示准确性以及检索的平均查准率和查全率方面均有明显的提升。