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Shanshan Zheng Wen Liu Rui Shan Jingyi Zhao Guoqian Jiang Zhi Zhang 《哈尔滨工业大学学报(英文版)》2021,28(4):25-32
基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类
郑姗姗1,刘文1,单锐1,赵静一2,江国乾3,张智4
(1. 燕山大学理学院,河北 秦皇岛 066004;2. 燕山大学机械工程学院,河北 秦皇岛 066004;3. 燕山大学电气工程学院,河北 秦皇岛 066004;4. 北京航天研究所,北京 100094)
创新点说明:
1)将图像分割方法——空洞卷积用于卷积神经网络进行高光谱图像分类,提取更加广泛、抽象的图像特征。
2)构建基于多尺度空洞卷积神经网络的高光谱图像分类方法。搭建多尺度聚合结构,在每个通道中使用快捷连接和空洞卷积结构,有效提取图像特征,避免信息丢失。
研究目的:
针对图像信息丢失问题,得到高精度的高光谱图像分类方法。
研究方法:
在Indian Pines和Pavia University数据集上,与4个已有的高光谱图像分类方法进行对比实验,比较OA, AA和Kappa值。
研究结果:
多尺度空洞卷积神经网络在Indian Pines和Pavia University数据集上OA值分别达到了99.58%,99.92%。AA值分别达到了99.57%,99.90%。Kappa分别达到了99.52%,99.89%。
结论:
1)在卷积神经网络中引入空洞卷积,可以有效避免图像信息丢失。
2)多尺度空洞卷积神经网络能提取更佳的判别性特征,实现高分类性能。
关键词:多尺度聚合;空洞卷积;高光谱图像分类;快捷连接
相似文献52.
为了研究焊接细节对钢结构超低周疲劳性能的影响,以T型接头为对象,在通用有限元程序Abaqus平台上,开发基于Arlequin算法的结构多尺度计算程序. 利用多尺度算法,开展焊接接头的局部弹塑性有限元分析. 比较焊趾半径、厚钢板未熔透长度及焊趾表面凹凸对局部塑性应变履历的影响,利用Coffin-Manson模型对T型接头的超低周疲劳特性进行定性讨论. 数值计算结果表明,焊趾位置是焊接接头的超低周疲劳易损位置,厚钢板的未熔透长度对焊接部位局部塑性应变的影响不大;焊趾半径对焊趾局部塑性应变有较大的影响,增大焊趾半径可以有效提升钢结构在循环荷载下的超低周疲劳性能;焊趾表面的平整性是影响焊趾局部塑性应变履历的重要因素,尖锐的凹坑会明显降低焊接接头的超低周疲劳性能,磨平的焊趾表面可以减少局部塑性应变,提高接头的超低周疲劳强度. 相似文献
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松材病虫病是最紧迫的威胁之一,最近对中国针叶林造成了严重破坏,为了阻止松材病虫病的快速传播,必须在早期准确检测和计数受感染的树木。提出了一种基于密度图的方法,用于从高分辨率航拍图像中估计具有松材病虫病的树木数量,方法引入了阈值分割、形态处理和超像素技术,以最大限度地减少由于建筑物和岩石等相似背景物体引起的误差。实验表明,所提出的方法优于密度学习 算法,平均绝对误差、均方根误差和绝对误差方差分别从21.3、22.2和127.2减少到8.0、11.7和59.6,计数准确率从54.7%提高到81.3%。 相似文献
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Hair segmentation is challenging due to the diverse appearance, irregular region boundary and the influence of complex background. To deal with this problem, we propose a novel data-driven method, named Isomorphic Manifold Inference (IMI). The IMI method assumes the coarse probability map and the binary segmentation map as a couple of isomorphic manifolds and tries to learn hair specific priors from manually labeled training images. For an input image, firstly, the method calculates a coarse probability map. Then it exploits regression techniques to obtain the relationship between the coarse probability map of the test image and those of training images. Finally, this relationship, i.e., a coefficient set, is transferred to the binary segmentation maps and a soft segmentation of the test image will be achieved by a linear combination of those binary maps. Further, we employ this soft segmentation as a shape cue and integrate it with color and texture cues into a unified segmentation framework. A better segmentation is achieved by the Graph Cuts optimization. Extensive experiments are conducted to validate effectiveness of the IMI method, compare contributions of different cues and investigate the generalization of IMI method. The results strongly encourage our method. 相似文献
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This paper proposes a novel automatic method for the moment segmentation and peak detection analysis of heart sound (HS) pattern, with special attention to the characteristics of the envelopes of HS and considering the properties of the Hilbert transform (HT). The moment segmentation and peak location are accomplished in two steps. First, by applying the Viola integral waveform method in the time domain, the envelope (ET) of the HS signal is obtained with an emphasis on the first heart sound (S1) and the second heart sound (S2). Then, based on the characteristics of the ET and the properties of the HT of the convex and concave functions, a novel method, the short-time modified Hilbert transform (STMHT), is proposed to automatically locate the moment segmentation and peak points for the HS by the zero crossing points of the STMHT. A fast algorithm for calculating the STMHT of ET can be expressed by multiplying the ET by an equivalent window (WE). According to the range of heart beats and based on the numerical experiments and the important parameters of the STMHT, a moving window width of N = 1 s is validated for locating the moment segmentation and peak points for HS. The proposed moment segmentation and peak location procedure method is validated by sounds from Michigan HS database and sounds from clinical heart diseases, such as a ventricular septal defect (VSD), an aortic septal defect (ASD), Tetralogy of Fallot (TOF), rheumatic heart disease (RHD), and so on. As a result, for the sounds where S2 can be separated from S1, the average accuracies achieved for the peak of S1 (AP1), the peak of S2 (AP2), the moment segmentation points from S1 to S2 (AT12) and the cardiac cycle (ACC) are 98.53%, 98.31% and 98.36% and 97.37%, respectively. For the sounds where S1 cannot be separated from S2, the average accuracies achieved for the peak of S1 and S2 (AP12) and the cardiac cycle ACC are 100% and 96.69%. 相似文献
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P.L. Lin P.Y. Huang P.W. Huang H.C. Hsu C.C. Chen 《Computer methods and programs in biomedicine》2014
Teeth segmentation for periapical raidographs is one of the most critical tasks for effective periapical lesion or periodontitis detection, as both types of anomalies usually occur around tooth boundaries and dental radiographs are often subject to noise, low contrast, and uneven illumination. In this paper, we propose an effective scheme to segment each tooth in periapical radiographs. The method consists of four stages: image enhancement using adaptive power law transformation, local singularity analysis using Hölder exponent, tooth recognition using Otsu's thresholding and connected component analysis, and tooth delineation using snake boundary tracking and morphological operations. Experimental results of 28 periapical radiographs containing 106 teeth in total and 75 useful for dental examination demonstrate that 105 teeth are successfully isolated and segmented, and the overall mean segmentation accuracy of all 75 useful teeth in terms of (TP, FP) is (0.8959, 0.0093) with standard deviation (0.0737, 0.0096), respectively. 相似文献