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。     

深度卷积神经网络图像语义分割研究进展

在计算机视觉领域中,语义分割是场景解析和行为识别的关键任务,基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法已经取得突破性进展。语义分割的任务是对图像中的每一个像素分配所属的类别标签,属于像素级的图像理解。目标检测仅定位目标的边界框,而语义分割需要分割出图像中的目标。本文首先分析和描述了语义分割领域存在的困难和挑战,介绍了语义分割算法性能评价的常用数据集和客观评测指标。然后,归纳和总结了现阶段主流的基于深度卷积神经网络的图像语义分割方法的国内外研究现状,依据网络训练是否需要像素级的标注图像,将现有方法分为基于监督学习的语义分割和基于弱监督学习的语义分割两类,详细阐述并分析这两类方法各自的优势和不足。本文在PASCAL VOC（pattern analysis, statistical modelling and computational learning visual object classes）2012数据集上比较了部分监督学习和弱监督学习的语义分割模型,并给出了监督学习模型和弱监督学习模型中的最优方法,以及对应的MIoU（mean intersection-over-union）。最后,指出了图像语义分割领域未来可能的热点方向。     

基于神经网络的杂草图像分割算法

在自动除草系统中优化杂草图像分割算法是降低识别误差的有效途径,为此提出了一种基于神经网络的分割算法。首先由训练样本统计出植被和背景在RGB颜色空间的分布概率,接着通过Bayes理论得出最优分割曲面训练BP神经网络,再通过BP神经网络将各种颜色分为植被和背景两类,并据此分割杂草图像。与其他三种杂草图像分割算法比较,新方法以颜色代替像素点为研究对象并据此构造最优分割曲面从而减小了分割误差并具备较好的泛化能力。     

Medical image segmentation based on cellular neural network

The application of cellular neural network (CNN) has made great progress in image processing. When the selected objects extraction (SOE) CNN is applied to gray scale images, its effects depend on the choice of initial points. In this paper, we take medical images as an example to analyze this limitation. Then an improved algorithm is proposed in which we can segment any gray level objects regardless of the limitation stated above. We also use the gradient information and contour detection CNN to determine the contour and ensure the veracity of segmentation effectively. Finally, we apply the improved algorithm to tumor segmentation of the human brain MR image. The experimental results show that the algorithm is practical and effective.     

Color clustering and learning for image segmentation based on neural networks

An image segmentation system is proposed for the segmentation of color image based on neural networks. In order to measure the color difference properly, image colors are represented in a modified L/sup */u/sup */v/sup */ color space. The segmentation system comprises unsupervised segmentation and supervised segmentation. The unsupervised segmentation is achieved by a two-level approach, i.e., color reduction and color clustering. In color reduction, image colors are projected into a small set of prototypes using self-organizing map (SOM) learning. In color clustering, simulated annealing (SA) seeks the optimal clusters from SOM prototypes. This two-level approach takes the advantages of SOM and SA, which can achieve the near-optimal segmentation with a low computational cost. The supervised segmentation involves color learning and pixel classification. In color learning, color prototype is defined to represent a spherical region in color space. A procedure of hierarchical prototype learning (HPL) is used to generate the different sizes of color prototypes from the sample of object colors. These color prototypes provide a good estimate for object colors. The image pixels are classified by the matching of color prototypes. The experimental results show that the system has the desired ability for the segmentation of color image in a variety of vision tasks.     

Deep residual neural network based PointNet for 3D object part segmentation

Multimedia Tools and Applications - Point cloud segmentation is the premise and basis of many 3D perception tasks, such as intelligent driving, object detection and recognition, scene recognition...     

Deep neural network watermarking based on a reversible image hiding network

Pattern Analysis and Applications - Recently, many researchers have proposed deep neural network (DNN) watermarking technologies, DNN watermarking approaches can be divided into two categories:...     

Deep learning in cone-beam computed tomography image segmentation for the diagnosis and treatment of acute pulpitis

To evaluate the effect of deep learning model on cone beam (CB) CT image analysis of patients with acute pulpitis. The improved principle of maximum entropy and minimum energy method (PME-MEM’) was proposed to preprocess CBCT images. The conditional generative adversarial network (cGAN) model of deep learning was adopted to segment images. In this study, 80 cases of acute pulpitis in our hospital were selected as the research objects. CT images of the patients were collected and pretreated with PME-MEM. The denoising effects of different Gaussian noise treatments were compared and analyzed, and cGAN model was used to segment different parts of teeth in the image. The treatment plan was made according to the processed CT images, and patients were rolled into two groups according to the treatment methods, with 40 cases in each group. The modified group received one-off root canal treatment, and the traditional group received multiple root canal treatments. The postoperative treatment effects of the patients were observed. The results showed that the PME-MEM’ had a better denoising effect on CBCT images relative to the original PME-MEM. The deep learning cGAN model can realize the segmentation of caries, enamel, dentin, dental pulp, crown, restoration, and root canal in CBCT images. The clinical treatment results showed that the treatment time and postoperative pain score of the modified group were considerably reduced versus those of the traditional group (P?<?0.05). The postoperative comfort score and satisfaction with treatment results increased greatly (P?<?0.05). In short, deep learning can be used to segment the target position in CBCT images of patients. Combined with one-off root canal therapy, the therapeutic effect was ideal for patients with acute pulpitis.

     

小波神经网络自学习算法用于红外图像分割

在红外动目标序列图像跟踪过程中,由于目标本身的红外特征具有较大的不可预测性,使ATR系统在目标探测阶段产生大量的虚警讯息。因此,必须设法在复杂背景抑制段将虚警探测讯息滤除掉。提出了一种新颖的基于小波神经网络构架的FLIR图像分割技术,旨在将小波变换的时-频局域特性和神经网络的自学习能力相结合,从而使FLIR图像的分割算法具有较强的逼近和容错能力。该算法在FLIR-ATR系统中得到应用,对于FLIR目标图像轮廓的提取和抑制杂散背景方面获得了良好的效果。     

基于模糊属性和BP神经网络的彩色图像分割方法

近年来,模糊技术和神经网络经常被用于图像分割并取得了不错的效果,本文尝试综合这。两种理论,发挥各自的特长,对一些传统方法无能为力的图像也能起到不错的效果。     

基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习

在深度卷积神经网络的学习过程中,卷积核的初始值通常是随机赋值的.另外,基于梯度下降法的网络参数学习法通常会导致梯度弥散现象.鉴于此,提出一种基于反卷积特征提取的深度卷积神经网络学习方法.首先,采用无监督两层堆叠反卷积神经网络从原始图像中学习得到特征映射矩阵;然后,将该特征映射矩阵作为深度卷积神经网络的卷积核,对原始图像进行逐层卷积和池化操作;最后,采用附加动量系数的小批次随机梯度下降法对深度卷积网络微调以避免梯度弥散问题.在MNIST、CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提出方法可有效提高图像分类精度.     

一种基于PCNN的图像自动分割方法

脉冲耦合神经网络(PCNN)是20世纪90年代形成和发展的一种新型神经网络,在图像处理领域得到广泛的应用。本文提出了一种基于简化的PCNN与类内最小散度类间最大方差相结合的自适应图像分割方法,在每次迭代时将脉冲耦合神经网络点火的神经元对应的像素作为目标,未点火的神经元对应的像素作为背景,计算目标和背景像素灰度值的类间方差与类内散度,取类间方差与类内散度比值最大的分割图像作为最终结果。实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,是一种可行的与有效的图像分割方法。     

基于卷积神经网络的偏色光下植物图像分割方法

为了解决传统图像分割算法在植物工厂中偏色光植物图像上分割精确度不高、泛化性能差的问题,提出了一种基于卷积神经网络,并结合深度学习技术,对人工偏色光下植物图像进行精确分割的方法。采用该方法,最终在偏色光植物图像原始测试集上达到了91.89%的分割精确度,远超全卷积网络、聚类、阈值、区域生长等分割算法。此外,在不同色光之下的植物图片上进行测试,该方法也较上述其他分割算法有着更好的分割效果和泛化性能。实验结果表明,所提方法能够显著提高偏色光下植物图像分割的精确度,可以应用于实际的植物工厂工程项目当中。     

基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法

为提高虫情图像的分割和计数的准确率,提出了一种基于卷积神经网络的虫情图像分割和计数方法。该方法基于U-Net模型构造了一种昆虫图像分割的模型Insect-Net,将完整的虫情图像和切割后的虫情图像分别输入模型后,提取两者特征进行融合。将融合后的特征输入1个1×1的卷积层得到最终分割结果,再将得到的结果二值化后,采用轮廓检测算法将昆虫目标与背景分离并计数。实验结果表明,该方法在虫情图像中取得了较高的分割正确率和计数正确率,分别为94.4%和89.2%。用深度学习和卷积神经网络的方法有效提高了虫情图像的计数精度,并且为昆虫识别分类提供了大量的无背景数据集。     

基于卷积神经网络的超声图像左心室分割方法

超声图像左心室的分割在临床上对医生的作用巨大。由于超声图像含有大量噪声，轮廓特征不明显，目前的卷积神经网络（CNN）方法对左心室分割容易得到不必要的区域，并且分割目标不完整。为了解决上述问题，在全卷积神经网络（FCN）基础上加入了关键点定位和求取图像凸包方法对分割结果进行优化。首先采用FCN获取初步的分割结果；然后为了去除分割结果中的错误区域，提出一种CNN定位左心室三个关键点的位置，通过关键点筛选掉分割结果中不必要的区域；最后为保证剩余区域能够组合成一个完整的心室，利用求取图像凸包算法将所有有效区域进行合并。实验结果表明，在超声图像左心室分割效果上，所提方法能够在普通FCN的基础上获得很大的提升，在交并比评价标准下，该方法获取的左心室结果能够比传统CNN方法提升近15%。     

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。     

Deep residual neural network based image enhancement algorithm for low dose CT images

Multimedia Tools and Applications - Current deep learning based image enhancement algorithms attempt to learn the mapping relationship between degraded images and clear images directly. These...     

自动交互图像分割中的贝叶斯网络模型构建

由于贝叶斯模型和各种图像测量结果,置信传播会更新每个节点的相关概率,提出了在自动交互图像分割过程中应用的新型贝叶斯网络模型。从过度分割模型中的超级像素点区域、边区域、顶点和测量结果之间的统计相关性来构造多层贝叶斯网络模型。除了自动图像分割,贝叶斯网络模型也可用于交互式图像分割中,现有交互分割往往被动地依靠用户提供的准确调整,提出新型主动输入选择方式作为准确调整。实验采用Weizmann数据集和VOC 2006图像集来评估,实验结果表明贝叶斯网络模型可以进行效果更好的自动分割,主动输入选择可以提高整体分割精度。     

基于生成对抗网络的自动细胞核分割半监督学习方法

为了减少对标注图像数量的依赖,提出一种新颖的半监督学习方法用于细胞核的自动分割。首先,通过新的卷积神经网络（CNN）从背景中自动提取细胞区域。其次,判别器网络通过应用全卷积网络来为输入的图像生成置信图;同时耦合对抗性损失和标准交叉熵损失,以改善分割网络的性能。最后,将标记图像和无标记图像与置信图结合来训练分割网络,使分割网络可以在提取的细胞区域中识别单个细胞核。对84张图像（训练集中的1/8图像带标注,其余图像无标注）的实验结果表明,提出的细胞核分割方法的分割准确率度量（SEG）得分可以达到77.9%,F1得分可以达到76.0%,这比该方法使用670张图像且训练集中的所有图像都带标注时的表现要好。