多相主动轮廓模型的眼底图像杯盘分割

目的 视盘及视杯的检测对于分析眼底图像和视网膜视神经疾病计算机辅助诊断来说十分重要,利用医学眼底图像中视盘和视杯呈现椭圆形状这一特征,提出了椭圆约束下的多相主动轮廓模型,实现视盘视杯的同时精确分割。方法 该算法根据视盘视杯在灰度图像中具有不同的区域亮度,建立多相主动轮廓模型,然后将椭圆形约束内嵌于该模型中。通过对该模型的能量泛函进行求解,得到椭圆参数的演化方程。分割时首先设定两条椭圆形初始曲线,根据演化方程,驱动曲线分别向视盘和视杯方向进行移动。当轮廓线到达视盘、视杯边缘时,曲线停止演化。结果 在不同医学眼底图像中对算法进行验证,对算法抗噪性、不同初始曲线选取等进行了实验,并与多种算法进行了对比。实验结果表明,本文模型能够同时分割出视盘及视杯,与其他模型的分割结果相比,本文算法的分割结果更加准确。结论 本文算法可以精确分割医学眼底图像中的视盘和视杯,该算法不需要预处理,具有较强的鲁棒性和抗噪性。     

基于互相关-Transformer双层特征融合的目标跟踪算法

当前算法主要使用互相关操作和Transformer中的一种方法来设计特征融合网络,这种策略忽视了二者之间的优势互补,容易丢失语义信息,陷入局部最优。针对上述问题,设计了一种基于互相关-Transformer双层特征融合的目标跟踪算法,使用改进的互相关操作和Transformer方法分别对模板和搜索区域特征进行融合,实现两种融合方式的优势互补,使模板和搜索区域特征充分交互,实现特征的有效增强和充分融合,并在互相关操作中引入相似矩阵来增强模板和搜索区域中与当前帧中的目标有关联的特征,使互相关操作的匹配过程更加准确。该目标跟踪算法包括一个基于Swin-Transformer的主干网络,一个互相关和Transformer双层融合模块,一个预测分支。提出的算法在TrackingNet、LaSOT、NFS、UAV123和OTB2015五个数据集上取得了鲁棒的效果,分别达到81.8%、65.7%、66.2%、69.4%和69.8%的成功率,平均跟踪速度达到40帧/秒。     

面向巡线无人机高压线实时检测与识别算法

以巡线无人机巡航中识别高压输电线为背景,提出一种准确、实时的高压输电线检测与识别算法.首先,针对高压输电线成像是线状结构和低灰度值的特征而且其空间分布近似水平,提出一种基于方向约束的多尺度线状目标强化算法.此方法把近似水平方向的高压输电线目标强化出来的同时,能够很好地抑制竖直方向线状干扰物体和非线状背景及噪声.然后,对强化后的结果进行基于角度约束的Radon变换.由于高压输电线邻近区域的灰度分布近似,在Radon变换中引入用于识别高压输电线的识别因子,以获得高压输电线的识别结果,并抑制近似水平的干扰物体.实际的飞行试验结果表明,该算法对高压输电线识别具有很好的抗噪性、抗干扰性和实时性.     

基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法

针对水下图像模糊、对比度低且色彩失真的问题,结合修正的水下成像模型,提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法.首先,依据自然光照条件下水下图像场景亮度与场景深度总体成正比的先验理论,对图像的亮度信息进行最小值滤波和软抠图处理以实现场景深度估计;然后,结合暗通道先验知识和场景深度信息进行离散像素点的后向散射分量估计,根据修正的水下成像模型来拟合和去除后向散射;最后,采用基于色适应的颜色校正方法对直接分量进行色偏校正,利用线性拉伸方法来提升图像的亮度和对比度.水下多场景条件下的实验结果表明,本文方法可有效地去除后向散射引起的雾样模糊,提高图像对比度并校正颜色偏差.     

时空特征融合深度学习网络人体行为识别方法

基于自然场景图像的人体行为识别方法中遮挡、背景干扰、光照不均匀等因素影响识别结果,利用人体三维骨架序列的行为识别方法可以克服上述缺点。首先,考虑人体行为的时空特性,提出一种时空特征融合深度学习网络人体骨架行为识别方法;其次,根据骨架几何特征建立视角不变性特征表示,CNN（Convolutional Neural Network）网络学习骨架的局部空域特征,作用于空域的LSTM（Long Short Term Memory）网络学习骨架空域节点之间的相关性特征,作用于时域的LSTM网络学习骨架序列时空关联性特征;最后,利用NTU RGB+D数据库验证文中算法。实验结果表明:算法识别精度有所提高,对于多视角骨架具有较强的鲁棒性。     

多通道时空融合网络双人交互行为识别

提出一种基于多通道时空融合网络的双人交互行为识别方法,对双人骨架序列行为进行识别。首先,采用视角不变性特征提取方法提取双人骨架特征,然后,设计两层级联的时空融合网络模型,第一层基于一维卷积神经网络（1DCNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）学习空间特征,第二层基于长短时记忆网络(LSTM)学习时间特征,得到双人骨架的时空融合特征。最后,采用多通道时空融合网络分别学习多组双人骨架特征得到多通道融合特征,利用融合特征识别交互行为,各通道之间权值共享。将文中算法应用于NTU-RGBD人体交互行为骨架库,双人交叉对象实验准确率可达96.42%,交叉视角实验准确率可达97.46%。文中方法与该领域的典型方法相比,在双人交互行为识别中表现出更好的性能。