基于卷积神经网络的图像分割应用

近年来,计算机视觉领域随着深度学习的发展取得了长足进步,而该领域中卷积神经网络发挥了重要作用。计算机视觉领域的发展与物品识别检测、视频监控分析等息息相关,在日常生活和生产中具有重要作用。作为其最基本的算法之一,图像语义分割更是关键所在,只有保证图像语义分割,才能使后续算法正常执行分类或者识别命令。基于此,探讨了卷积神经网络在计算机视觉领域尤其是图像分割方面的应用,以提升图像分割算法的效率及效果。     

深度迭代融合的脑部磁共振图像颅骨去除网络

目的 去除颅骨是脑部磁共振图像处理和分析中的重要环节。由于脑部组织结构复杂以及采集设备噪声的影响导致现有方法不能准确分割出脑部区域,为此提出一种深度迭代融合的卷积神经网络模型实现颅骨的准确去除。方法 本文DIFNet（deep iteration fusion net）模型的主体结构由编码器和解码器组成,中间的跳跃连接方式由多个上采样迭代融合构成。其中编码器由残差卷积组成,以便浅层语义信息更容易流入深层网络,避免出现梯度消失的现象。解码器网络由双路上采样模块构成,通过具有不同感受野的反卷积操作,将输出的特征图相加后作为模块输出,有效还原更多细节上的特征。引入带有L2正则的Dice损失函数训练网络模型,同时采用内部数据增强方法,有效提高模型的鲁棒性和泛化能力。结果 为了验证本文模型的分割性能,分别利用两组数据集与传统分割算法和主流的深度学习分割模型进行对比。在训练数据集同源的NFBS（neurofeedback skull-stripped）测试数据集上,本文方法获得了最高的平均Dice值和灵敏度,分别为99.12%和99.22%。将在NFBS数据集上训练好的模型直接应用于LPBA40（loni probabilistic brain atlas 40）数据集,本文模型的Dice值可达98.16%。结论 本文提出的DIFNet模型可以快速、准确地去除颅骨,相比于主流的颅骨分割模型,精度有较高提升,并且模型具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于轻量级卷积神经网络的实时缺陷检测方法研究

应用机器视觉实现磁片表面缺陷的自动检测可以提高生产效率、降低生产成本。深度卷积神经网络具有高精度的分类性能,尤其在图像识别方面有显著的优点。但是目前提出的深度神经网络模型,由于参数量和计算量的巨大,在工业生产流水线上不能满足实时检测的需求。针对这个问题,基于深度可分离卷积和通道混洗,提出了一种轻量级高效低延时的卷积神经网络架构MagnetNets。为了评估MagnetNets网络模型的性能,将MagnetNets网络模型与MobileNets、ShuffleNet、Xception、MobileNetV2在公开数据集ImageNet中做了对比实验。然后将MagnetNets网络模型应用在磁片缺陷检测系统中进行缺陷检测。实验结果表明,提出的网络架构显著地减少参数数量,具有良好的性能。同时在磁片缺陷检测系统中减少了延时,提高检测速度,缺陷检测识别率达到了97.3%。     

面向图像目标识别的轻量化卷积神经网络

传统图像目标识别模型通常使用结构复杂、层数更深的神经网络以提升其在计算机视觉领域的准确率,但该类模型存在对计算机算力要求过高、占用内存较大、无法部署在手机等小型计算机上的问题。提出一种轻量化卷积神经网络ConcatNet,采用特征拼接的方式,通过多支路并行将通道注意力机制与深度可分离卷积相结合,在增强有效特征权重的基础上,降低模型的参数量和复杂度,实现网络的轻量化。在网络输出阶段,采用先筛选再混洗的方式提高模型的识别精度。利用全局平均池化和全局随机池化提取中间特征图的信息,其中全局平均池化可以较好地保留背景信息,全局随机池化按概率值选取特征,具有较强的泛化性,两者相结合能够减少信息的丢失。在CIFAR-10、CIFAR-100等数据集上的实验结果表明,与MobileNetV2等轻量化神经网络相比,ConcatNet网络在保持Top-1和Top-5精度相当的情况下,将参数量和计算复杂度均降低了约50%,极大降低了对承载设备的要求。     

基于卷积神经网络的欠采样脑部核磁共振图像重建方法

针对目前基于深度学习的欠采样磁共振（MR）图像重建方法都是基于单个切片的重建而忽略相邻切片间的数据冗余的问题，提出一种用于欠采样的多切片脑部MR图像重建的混合级联卷积神经网络（HC-CNN）。首先，将传统的重建方法拓展为基于深度学习的重建模型，并使用级联卷积神经网络来代替传统的迭代重建框架。然后，在每次迭代重建中，分别使用3D卷积模块和2D卷积模块来学习脑部MR图像序列中存在的相邻切片间与单幅切片内部的数据冗余。最后，在每次迭代中使用数据一致性（DC）模块来保持重建图像在k-空间的数据保真度。在单线圈脑部MR图像数据集上的仿真实验结果显示，相较于基于单幅MR图像的重建方法，所提方法在4倍加速因子下的峰值信噪比（PSNR）值平均提升了1.75 dB，在6倍降采样因子下的PSNR值平均提升了2.57 dB，而且该方法的单张图像重建平均用时为15.4 ms。实验结果表明：所提方法不仅能够有效利用切片间的数据冗余并重建出更高质量的图像，而且具有较高的实时性。     

基于卷积神经网络的欠采样脑部核磁共振图像重建方法

针对目前基于深度学习的欠采样磁共振（MR）图像重建方法都是基于单个切片的重建而忽略相邻切片间的数据冗余的问题,提出一种用于欠采样的多切片脑部MR图像重建的混合级联卷积神经网络（HC-CNN）。首先,将传统的重建方法拓展为基于深度学习的重建模型,并使用级联卷积神经网络来代替传统的迭代重建框架。然后,在每次迭代重建中,分别使用3D卷积模块和2D卷积模块来学习脑部MR图像序列中存在的相邻切片间与单幅切片内部的数据冗余。最后,在每次迭代中使用数据一致性（DC）模块来保持重建图像在k-空间的数据保真度。在单线圈脑部MR图像数据集上的仿真实验结果显示,相较于基于单幅MR图像的重建方法,所提方法在4倍加速因子下的峰值信噪比（PSNR）值平均提升了1.75 dB,在6倍降采样因子下的PSNR值平均提升了2.57 dB,而且该方法的单张图像重建平均用时为15.4 ms。实验结果表明：所提方法不仅能够有效利用切片间的数据冗余并重建出更高质量的图像,而且具有较高的实时性。     

空洞可分离卷积和注意力机制的实时语义分割

目的 为满足语义分割算法准确度和实时性的要求,提出了一种基于空洞可分离卷积模块和注意力机制的实时语义分割方法。方法 将深度可分离卷积与不同空洞率的空洞卷积相结合,设计了一个空洞可分离卷积模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征;在网络输出端加入了通道注意力模块和空间注意力模块,增强对特征的通道信息和空间信息的表达并与原始特征融合,以进一步提高特征的表达能力;将融合的特征上采样到原图大小,预测像素类别,实现语义分割。结果 在Cityscapes数据集和CamVid数据集上进行了实验验证,分别取得70.4%和67.8%的分割精度,速度达到71帧/s,而模型参数量仅为0.66 M。在不影响速度的情况下,分割精度比原始方法分别提高了1.2%和1.2%,验证了该方法的有效性。同时,与近年来的实时语义分割方法相比也表现出一定优势。结论 本文方法采用空洞可分离卷积模块和注意力模块,在减少模型计算量的同时,能够更高效地提取特征,且在保证实时分割的情况下提升分割精度,在准确度和实时性之间达到了有效的平衡。     

深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用研究

在临床医学影像诊断中,仅靠医生个人经验和传统技术手段难以精准识别医学图像结果,而依托计算机技术对医学图像处理,不仅能提高医生对医学图像的诊断效率,而且能减少医生的主观性判断,有利于提升医学诊断质量。在计算机领域卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对图像分析具有显著优势。基于此,文章分析深度卷积神经网络在医学图像分割中的应用。     

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。     

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。     

双核压缩激活神经网络艺术图像分类

目的 为了充分提取版画、中国画、油画、水彩画和水粉画等艺术图像的整体风格和局部细节特征,实现计算机自动分类检索艺术图像的需求,提出通过双核压缩激活模块（double kernel squeeze-and-excitation,DKSE）和深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。方法 根据SKNet（selective kernel networks）自适应调节感受野提取图像整体与细节特征的结构特点和SENet（squeeze-and-excitation networks）增强通道特征的特点构建DKSE模块,利用DKSE模块分支上的卷积核提取输入图像的整体特征与局部细节特征;将分支上的特征图进行特征融合,并对融合后的特征图进行特征压缩和激活处理;将处理后的特征加权映射到不同分支的特征图上并进行特征融合;通过DKSE模块与深度可分离卷积搭建卷积神经网络对艺术图像进行分类。结果 使用本文网络模型对有无数据增强（5类艺术图像数据增强后共25 634幅）处理的数据分类,数据增强后的分类准确率比未增强处理的准确率高9.21%。将本文方法与其他网络模型和传统分类方法相比,本文方法的分类准确率达到86.55%,比传统分类方法高26.35%。当DKSE模块分支上的卷积核为1×1和5×5,且放在本文网络模型第3个深度可分离卷积后,分类准确率达到87.58%。结论 DKSE模块可以有效提高模型分类性能,充分提取艺术图像的整体与局部细节特征,比传统网络模型具有更好的分类准确率。     

基于深度学习的轻量级道路图像语义分割算法

针对深度学习中道路图像语义分割模型参数量巨大以及计算复杂,不适合于部署在移动端进行实时分割的问题,提出了一种使用深度可分离卷积构建的轻量级对称U型编码器-解码器式的图像语义分割网络MUNet.首先设计出U型编码器-解码器式网络;其次,在卷积块之间设计稀疏短连接;最后,引入了注意力机制与组归一化(GN)方法,从而在减少模...     

基于磁共振影像层间插值的超分辨率及多视角融合

针对磁共振（MR）图像切片内分辨率高而切片间分辨率低,导致MR在冠状面和矢状面上缺乏医学诊断意义的问题,提出了一种基于层间插值及多视角融合网络的医学图像处理算法。首先,引入了层间插值模块,用来将MR体数据沿冠状和矢状方向从三维数据切割成二维图像;然后,在分别对冠状面和矢状面进行特征提取之后,通过空间矩阵滤波器动态计算权重用于任意大小的上采样因子放大图像;最后,将冠状图和矢状图在层间插值模块中得到的结果聚合成三维数据后再次沿轴状方向切割成二维图像,对得到的二维图像两两进行融合并通过轴状方向数据进行修正。实验结果表明,所提算法相较于其他超分辨率算法在×2、×3、×4尺度下的峰值信噪比（PSNR）均有1 dB左右的提升,可见所提算法有效提升了图像的重建质量。     

胎儿脑磁共振图像分割研究进展

医学影像是产前筛查、诊断、治疗引导和评估的重要工具,能有效避免胎儿脑的发育异常。近年来,磁共振成像在产前诊断中愈加重要,而实现自动、定量、精确地分析胎儿脑磁共振图像依赖于可靠的图像分割。因此,胎儿脑磁共振图像分割具有十分重要的临床意义与研究价值。由于胎儿图像中存在组织器官多、图像质量差及结构变化快等问题,胎儿脑磁共振图像的分割面临着巨大的困难与挑战。目前,尚未有文献对该领域的方法进行系统性的总结和分析,尤其是基于深度学习的方法。本文针对胎儿脑磁共振图像分割方法进行综述,首先,对胎儿脑磁共振图像的主要公开图谱/数据集进行详细说明;接着,对脑实质提取、组织分割和病灶分割方法进行全面的分类与分析;最后,对胎儿脑磁共振图像分割面临的挑战及未来的研究方向进行总结与展望。     

基于多层特征融合可调监督函数卷积神经网络的人脸性别识别

为了进一步提高性别识别的准确率,提出了一种基于多层特征融合与可调监督函数机制的结合的卷积神经网络（L-MFCNN）模型,并将之用于人脸性别识别。与传统卷积神经网络（CNN）不同,L-MFCNN将多个浅层中间卷积层特征输出与最后卷积层特征输出相结合,融合多层卷积层的特征,不仅利用了深层卷积的整体语义信息,还考虑了浅层卷积的细节局部纹理信息,使得性别识别更加准确。此外L-MFCNN还引入具有可调目标监督函数机制的Large-Margin Softmax Loss作为输出层,利用其调节不同的间隔（margin）的机制来有效引导深层卷积网络学习,使得同种性别间的类内间距更小,不同性别间的类间距更大,获得更好的性别识别效果。在多个人脸数据集上的性别识别实验结果表明,L-MFCNN的识别准确率要高于其他传统的卷积网络模型。L-MFCNN模型也为将来的人脸性别识别研究提供了新的思路与方向。     

多路径卷积神经网络的轮廓感知

目的 引入视觉信息流的整体和局部处理机制,提出了一种多路径卷积神经网络的轮廓感知新方法。方法 利用高斯金字塔尺度分解获得低分辨率子图,用来表征视觉信息中的整体轮廓;通过2维高斯导函数模拟经典感受野的方向选择性,获得描述细节特征的边界响应子图;构建多路径卷积神经网络,利用具有稀疏编码特性的子网络（Sparse-Net）实现对整体轮廓的快速检测;利用具有冗余度增强编码特性的子网络（Redundancy-Net）实现对局部细节特征提取;对上述多路径卷积神经网络响应进行融合编码,以实现轮廓响应的整体感知和局部检测融合,获取轮廓的精细化感知结果。结果 以美国伯克利大学计算机视觉组提供的数据集BSDS500图库为实验对象,在GTX1080Ti环境下本文Sparse-Net对整体轮廓的检测速度达到42幅/s,为HFL方法1.2幅/s的35倍;而Sparse-Net和Redundancy-Net融合后的检测指标数据集尺度上最优（ODS）、图片尺度上最优（OIS）、平均精度（AP）分别为0.806、0.824、0.846,优于HED （holistically-nested edge detection）方法和RCF （richer convolution features for edge detection）方法,结果表明本文方法能有效突出主体轮廓并抑制纹理背景。结论 多路径卷积神经网络的轮廓感知应用,将有助于进一步理解视觉感知机制,并对减弱卷积神经网络的黑盒特性有着重要的意义。     

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。