IUINet: 基于Shift的双流映射3D医学分割模型

为了提高特征融合, 我们设计了动态全连接层(DyFC), 该方法重新定义了权重和偏置, 使用基向量来代表新的权重和偏置, 基向量的系数是根据每一个输入特征进行学习得到的, 权重和偏置不再是共享的, 而是特有的, 这对于每一个特征的表达更具有专向性. 在本文中, 我们提出了一种双流映射结构模型IUINet. IUINet是通过3DShift操作、空间可分离卷积的组合来实现医学图像分割任务, 同时保持精度和效率之间的平衡. 所提出来的IUINet遵循编码器-解码器结构, 其中编码器一部分包含Shift操作、逐点Conv1×1操作, 另一部分包含空间可分离卷积操作. IUINet运用了多尺度输入以及多尺度特征映射层, 提高反向传播速度, 降低反向传播的平均距离. 提高模型的精确度, 增加模型泛化能力, 减少过拟合.     

跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类

细粒度图像分类的主要挑战在于类间的高度相似性和类内的差异性. 现有的研究多数基于深层的特征而忽略了浅层细节信息, 然而深层的语义特征由于多次卷积和池化操作往往会丢失大量的细节信息. 为了更好地整合浅层和深层的信息, 提出了基于跨层协同注意和通道分组注意的细粒度图像分类方法. 首先, 通过ResNet50加载预训练模型作为骨干网络提取特征, 由最后3个阶段提取的特征以3个分支的形式输出, 每一个分支的特征通过跨层的方式与其余两个分支的特征计算协同注意并交互融合, 其中最后一个阶段的特征经过通道分组注意模块以增强语义特征的学习能力. 模型训练可以高效地以端到端的方式在没有边界框和注释的情况下进行训练, 实验结果表明, 该算法在3个常用细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到了89.5%、94.8%和94.7%.     

基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。     

基于RGBD数据与深度权重的压缩光场显示

使用多层空间光调制器的压缩光场(compressive light field,CLF) 显示技术具有空间带宽利用率高、图像分辨率好等优势,是一种很有前景的光场显示技术。传统的方法将光场分解视为超定问题并使用优化算法求解。随着重建光场的分辨率、深度、视角等性能参数的提升,优化算法的计算效率低、内存消耗大的缺陷被放大,难以实现快速计算。为此,本文提出了一种新型CLF分解算法,该算法将原始光场分解为物点进行存储,仅占用少量内存;利用深度权重和加权平均代替了优化算法,大幅提高了运算效率。在同等条件下,所提出的算法占用内存仅是传统方法的38.8%,计算时间缩短了93.7%,图像质量提高约1 dB。最后通过仿真和实验两种方式对比了该方法和传统方法的显示效果,验证了算法的有效性。     

基于雾气特征与不等关系约束的去雾方法

针对现有去雾算法未充分考虑图像雾气信息、复原图像细节模糊等问题,提出一种新颖的反映图像雾信息分布的雾气特征图,并采用不等关系约束方法提高图像质量。首先,提取退化图像的极值通道以实现雾气信息的粗略估计,并通过L-1正则化对其进行优化从而得到雾气特征图。其次,提出一种基于雾气特征的初级大气光幕函数,通过对颜色通道和大气光幕作深入分析,利用均值不等式获得约束后的退化场景大气光幕。最后,利用雾气特征图对局部大气光进行改进,并基于大气散射模型实现图像去雾。将所提算法在真实雾图和合成数据集雾图上与其他经典方法进行比较分析,可以发现,所提算法在单幅图像去雾中展现了较好的性能,且在夜间雾图复原中更具优势。     

改进的MEA-WNN图像复原方法

模糊图像复原是计算机视觉和图像处理领域的重要任务。针对思维进化算法(mind evolutionary algorithm,MEA)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)相结合的图像复原模型中,MEA的得分函数相对差别小、选优功能较弱等问题,提出了一种改进的MEA-WNN图像复原方法。该方法采用逻辑回归函数进行幂律变换,增加得分之间的差别,从而增强MEA的选优功能。将改进的模型与传统的基于WNN和MEA-WNN的图像复原模型进行对比,改进的模型把复原图像峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)分别提高15%和6.5%、结构相似性(structural similarity,SSIM)提高了6.1%和5%,实验结果证明改进模型的有效性和优越性。     

125 MN挤压机挤压中心在线监测系统设计

125 MN挤压机挤压中心检测目前采用人工测量计算法,工作量大且精度低.本文在分析常见光电位置检测方法的基础上,结合激光技术和图像处理技术,设计了一种新的挤压中心在线监测系统.阐述了该监测系统的原理和实施方案,建立了中心偏移量和偏转角度计算的几何模型,推导了计算公式,进行了模拟试验并做了误差分析.系统可同时对穿孔横梁、穿孔动梁、固定横梁、活动横梁和挤压容室进行在线监测,监测距离达35 m.     

A Novel Cartesian Plot Analysis for Fixed Monolayers That Relates Cell Phenotype to Transfer of Contents between Fibroblasts and Cancer Cells by Cell-Projection Pumping

We recently described cell-projection pumping as a mechanism transferring cytoplasm between cells. The uptake of fibroblast cytoplasm by co-cultured SAOS-2 osteosarcoma cells changes SAOS-2 morphology and increases cell migration and proliferation, as seen by single-cell tracking and in FACS separated SAOS-2 from co-cultures. Morphological changes in SAOS-2 seen by single cell tracking are consistent with previous observations in fixed monolayers of SAOS-2 co-cultures. Notably, earlier studies with fixed co-cultures were limited by the absence of a quantitative method for identifying sub-populations of co-cultured cells, or for quantitating transfer relative to control populations of SAOS-2 or fibroblasts cultured alone. We now overcome that limitation by a novel Cartesian plot analysis that identifies individual co-cultured cells as belonging to one of five distinct cell populations, and also gives numerical measure of similarity to control cell populations. We verified the utility of the method by first confirming the previously established relationship between SAOS-2 morphology and uptake of fibroblast contents, and also demonstrated similar effects in other cancer cell lines including from melanomas, and cancers of the ovary and colon. The method was extended to examine global DNA methylation, and while there was no clear effect on SAOS-2 DNA methylation, co-cultured fibroblasts had greatly reduced DNA methylation, similar to cancer associated fibroblasts.     

图像扫描波动性定量标准及分形扫描矩阵的快速生成

在图像扫描技术中，首要的问题是如何尽量减小生成数据的波动性。本文在深入研究各种扫描技术的基础上，定义了一种描述扫描产生数据波动性的度量指标，基于图像存在局部连续性，证明了Hilbert分形曲线扫描优于其他传统扫描，表明在生成数据的最佳连续特性，并通过实验 分析了图像扫描方式对DCT变换编码效果的影响。最后，给出了一个构造Hilbert扫描矩阵的快速算法。     

Slicing Method for Reverse Engineering Based on Image Mosaic

Reverse engineering dealing with images is traditionally based on image processing and contour recognition. A new method is presented based on the combination of sectional slicing with image mosaic. Sectional contours of the target object are generated by colorful liquid or laser scanning, these images from different views are fused into a set of complete cross-sectional images, thereby the whole practical model is reconstructed in 3D space.