基于双树复小波变换的多聚焦图像融合算法研究

针对传统离散小波变换图像融合算法在图像特征表达上存在的不足,采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分解与重构,并对高频子带应用基于局部相似性度量的加权平均与选择相结合的融合策略。通过对实验结果的主客观分析,证明该方法得到的融合图像效果较好,优于基于传统小波变换的算法和局部能量取大的算法。     

面向高度近视条纹损伤的深监督特征聚合网络

目的 条纹状损伤是高度近视向病理性近视发展过程中的一种重要眼底改变。临床研究表明,在无创的眼底光学相干断层扫描(optical coherence tomography, OCT)图像中,条纹状损伤主要表现为视网膜色素上皮层—Bruch’s膜—脉络膜毛细血管复合体(retinal pigment epithelium-Bruch’s membrane-choriocapillario complex, RBCC)损伤,具体包括RBCC异常和近视牵引纹。由于OCT图像中条纹损伤存在目标小、边界模糊等问题,其自动分割极具挑战性。本文提出了一种基于特征聚合下采样和密集语义流监督的特征融合分割网络(deep-supervision and feature-aggregation based network, DSFA-Net),用于实现OCT图像中条纹损伤的自动分割。方法 为减少网络参数量,DSFA-Net以通道减半的U-Net为基准网络,在编码器路径中设计并嵌入特征聚合下采样模块(feature aggregation pooling module, FAPM),使得网络在下采样过程中保留更...