改进YOLOv3-SPP水下目标检测研究

针对水下目标检测任务中图像模糊、背景复杂以及目标小而导致误检和漏检问题,提出一种改进YOLOv3-SPP的水下目标检测算法。利用UWGAN网络对水下原始图像进行恢复,采用Mixup方法增强数据,减少错误标签记忆;以YOLOv3-SPP网络结构为基础,增加网络预测尺度,提高小目标检测性能;引入CIoU边框回归损失,提高定位精度;利用K-Means++聚类算法,筛选最佳Anchor box。将改进YOLOv3-SPP算法在处理后的URPC数据集上进行实验,平均检测精度由79.58%提升到88.71%,速度为28.9 FPS。结果表明,改进算法综合检测能力优于其他算法。     

多先验融合的显著性检测

为解决基于背景先验的显著性检测算法在检测复杂背景图像时存在误检问题,提出多先验融合的显著性检测算法.首先,将图像分割成四种不同的超像素尺度,根据流形排序算法计算出不同尺度的边界显著图,并进行线性融合得到最终边界先验;其次,利用边界信息得到背景种子,进而利用距离和元胞自动机融合得到背景先验;然后通过颜色归一化处理,计算出...     

U-Net通道变换网络在腺体图像分割中的应用

目的 腺体医学图像分割是将医学图像中的腺体区域与周围组织分离出来的过程,对分割精度有极高要求。传统模型在对腺体医学图像分割时,因腺体形态多样性和小目标众多的特点,容易出现分割不精细或误分割等问题,对此根据腺体医学图像的特点对U-Net型通道变换网络分割模型进行改进,实现对腺体图像更高精度分割。方法 首先在U-Net型通道变换网络的编码器前端加入ASPP_SE （spatial pyramid pooling_squeeze-and-excitation networks）模块与ConvBatchNorm模块的组合,在增强编码器提取小目标特征信息能力的同时,防止模型训练出现过拟合现象。其次在编码器与跳跃连接中嵌入简化后的密集连接,增强编码器相邻模块特征信息融合。最后在通道融合变换器（channel cross fusion with Transformer,CCT）中加入细化器,将自注意力图投射到更高维度,提高自注意机制能力,增强编码器全局模块特征信息融合。简化后的密集连接与CCT结合使用,模型可以达到更好效果。结果 改进算法在公开腺体数据集MoNuSeg （multi-organ nuclei segmentation challenge）和Glas （gland segmentation）上进行实验。以Dice系数和IoU （intersection over union）系数为主要指标,在MoNuSeg的结果为80.55%和67.32%,在Glas数据集的结果为92.23%和86.39%,比原U-Net型通道变换网络分别提升了0.88%、1.06%和1.53%、2.43%。结论 本文提出的改进算法在腺体医学分割上优于其他现有分割算法,能满足临床医学腺体图像分割要求。     

基于双树复数小波和模糊理论的声呐图像目标增强方法

为了提高声呐图像的质量,更好地消除噪声对声呐图像的影响,提出了一种基于双树复数小波和模糊理论的声呐图像降噪增强算法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的实用信息,对高频系数实部和虚部分别依据各自的特性,将低于阈值的小波系数设为零,并将高于阈值的小波系数进行相应的收缩处理,对低频系数利用改进的模糊隶属函数可以对其细节进行增强。经实验验证,基于双树复数小波和模糊理论的算法能够较好地保留图像细节信息,提出的算法的客观指标明显优于其他算法,使图像的层次更加分明,并有很好的视觉效果。     

基于深度学习水果检测的研究与改进

为实现自然环境下水果自动化采摘存在受环境和障碍物等因素造成的问题,导致目标水果检测准确率不高,泛化性不强等实际问题,以苹果、橘子、香蕉三种水果作为研究对象,提出一种基于深度学习的SSD（Single Shot Detector）改进模型。经典SSD采用多尺度特征融合的方式,从网络不同层抽取不同尺度的特征做预测,但是没有用到足够低层的特征,使得小物体的检测效果较差。通过将经典SSD训练使用的VGG16输入模型替换为ResNet-101,利用特征金字塔网络（FPN）结构将高层特征通过上采样和低层特征做融合。实验表明,改进的SSD300和SSD512水果检测模型的平均检测精度为83.05%和84.24%,经数据增强后精度也有所提升,适合于自然环境下水果的精确检测。     

基于相位微分技术的光流估计

提出一种基于相位微分技术的光流估计方法.该方法选择6个方向对图像进行Gabor滤波,并把每个方向滤波后的图像叠加,作为特征图像计算时空相位梯度,再用相位梯度计算光流.用合成图像和真实图像对本文算法进行测试,实验结果表明,该算法在光流的计算精度优于Horn ＆ Schunck光流算法.     

基于椭圆约束分割心脏MRI图像的水平集模型

针对左心室外轮廓类似椭圆的特点,提出了基于椭圆约束的水平集模型,该模型在Chan and Vese模型的基础上增加椭圆形状约束项,来控制曲线的演化,将水平集的演化曲线作为对轮廓新的位置预测,并用椭圆对预测结果进行修正,把预测结果和修正结果分别作为新的水平集曲线和椭圆信息,直到曲线停止演化。实验表明,该方法能够有效地分割心脏外轮廓。     

带标记线的心脏MRI图像分割方法*

在分析带标记线的心脏MRI特点的基础上,提出了利用Gabor滤波与Chan和Vese模型相结合对带标记线的心脏MRI图像进行分割的方法.通过对带标记线的心脏MRI图像进行Gabor 变换,把标记线分离出来,并且扩大心肌和血液之间的差异,再对变换后的图像用Chan和Vese模型进行分割.实验结果表明了该方法的有效性.     

改进背景先验和前景先验的显著性检测

针对传统的流行排序显著性检测算法存在的问题,本文提出了改进背景先验和前景先验的显著性检测.首先计算图像的凸包,并将图像分割成不同尺度的超像素;然后以凸包区域之外的超像素为背景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的背景显著图;第三,以凸包区域之内的超像素为前景种子,结合多尺度下图像的多种底层特征得到最终的前景显著...