面向印刷质量控制的元学习盲图像质量评价方法

目的 为了更好地检测印刷图文复制效果,提高生产效率,提出一种针对图像复杂失真和内容变化的元学习盲图像质量评价模型.方法 首先在元训练部分,通过ResNet50网络获取多个失真数据集的共有失真先验知识;然后在元测试部分,融合ResNet50的多层次特征,实现对图像局部失真和全局失真的完整描述;最后通过特征降维、融合获得多层次特征的权值,建立图像质量评价网络模型.结果 模型在真实失真数据集LIVEC上SRCC达到0.87以及在合成失真数据集LIVE上SRCC达到0.97,且模型的预测性能和泛化性能都要优于其他算法.结论 所提出的元学习盲图像评价方法能够准确预测不同类型图像质量分数,可为印刷图像质量评价和印刷生产控制提供一定指导.     

基于注意力机制多特征融合的视网膜病变分级算法

糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是糖尿病的一个常见的急性阶段，可引起视网膜的视功能异常。针对视网膜眼底图像病灶区域识别困难以及分级效率不高等问题，本文提出一种基于注意力机制多特征融合的算法来对DR进行诊断分级。首先对输入的图像采用高斯滤波等形态学预处理来提升眼底图像特征对比度；然后用ResNeSt50残差网络作为模型的骨干，引入多尺度特征增强模块对视网膜病变图像病变区域进行特征增强，提高分级准确率；再后利用图形特征融合模块对主干输出的特征增强后的局部特征进行信息融合；最后采用中心损失和焦点损失组合的加权损失函数进一步提升分类效果。在印度糖尿病视网膜病变(IDRID)数据集中灵敏度和特异性分别为95.65%和91.17%，二次加权一致性检验系数为90.38%。在Kaggle比赛数据集中准确率为84.41%，受试者工作特征曲线下的面积为90.36%。仿真实验表明，本文算法在糖尿病视网膜病变分级中具有一定的应用价值。     

基于共有特征学习和数据增强的农作物病害识别算法

针对农作物病害图像类间差异较小,传统机器学习方法在农作物病害数据集上识别精度低、模型训练复杂等问题,本文提出一种基于共有特征学习和数据增强的农作物病害识别算法。首先,对于农作物病害数据集类间数据不均衡等问题,本文使用Mixup数据增强算法对数据集进行扩充,丰富样本数量;然后,对于特征提取模块,本文在深度残差网络中嵌入通道注意力模块,使之侧重学习农作物叶片病害特征,忽略背景信息对模型带来的干扰;最后,在提取完图像特征后,将特征图送入到共有特征学习模块中,提高图像之间线性关联,增强模型泛化性能和鲁棒性。为验证所提模型的有效性和实用性,本文在Plant Diagnosis Dataset农作物病害数据集上进行训练及测试,实验结果表明,所提模型准确率达到97.9%,可有效提高农作物病害图像识别精度。     

面向不均衡训练集的印刷图像套准状态检测方法

目的针对不均衡的印刷图像套准状态检测中存在的印刷套不准图像识别准确率低的问题,研究不均衡印刷图像训练集的预处理方法。方法提出不均衡印刷图像训练集数据的集成采样预处理方法。支持向量机先将不均衡的训练集数据分为支持向量和非支持向量,然后过采集少类样本(即印刷套不准图像)中的支持向量,欠采集多类样本(即印刷套准图像)中的非支持向量,实现训练集数据的均衡化。最后采用预处理后的均衡训练集对支持向量机模型进行训练,并优化模型参数。结果采用文中提出的集成采样方法对不均衡训练集预处理后获得支持向量机模型,通过对印刷图像套准状态进行识别,获得的少类样本识别率a+为0.9375,识别准确率几何平均数Gmean为0.9437,F测度为0.9574。结论文中提出方法获得的印刷套不准图像识别准确率a+,Gmean和F测度均优于实验中的其他方法。     

融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法

针对糖尿病视网膜病变中存在样本分布不平衡和病灶区域特征识别困难等问题,提出一种融合坐标感知与混合提取的视网膜病变分级算法。该算法首先对视网膜输入图像进行裁剪、高斯滤波等预处理操作,以增强图像病变前景与噪声背景之间的差异度;然后由Res2Net-50和Densenet-121骨干网络组成的混合双模型将增强后的图像进行特征逐层提取,实现多尺度特征纹理的充分捕捉;再在混合双模型连接处融入多层坐标感知模块和注意力特征融合模块,达到剔除聚焦病灶特征干扰的目的,实现不同病灶语义间的权重重塑;最后利用组合损失函数缓解样本分布不均匀问题,进一步监督模型的训练与测试。该文算法在IDRID和APTOS 2019数据集上进行实验,二次加权系数分别为88.76%和90.29%;准确率分别为81.55%和84.42%,为视网膜病变分级智能辅助诊断提供了新窗口。     

基于双分支特征提取的轻量级图像分割算法

目的 为了提升彩色图像的分割精度，解决彩色图像分割中存在庞大计算成本和冗余参数的问题，本文提出一种双分支特征提取网络来解决上述问题。方法 双分支特征提取网络主要由语义信息分支和空间细节分支组成。语义信息分支通过在非对称残差模块中设置不同的空洞卷积率来获取输入图像不同尺度的上下文信息。空间细节分支是一个浅层且简单的网络，用于建立每个像素间的局部依赖关系以保留细节。在双分支之后连接一个特征聚合模块来有效地结合这2个分支的输出。结果 在没有任何预训练和后处理的情况下，在单块RTX2080Ti GPU上仅用0.91 M参数在Cityscapes数据集上以97帧/s的速度实现75.1%的分割准确性，在Camvid数据集上以107帧/s的推理速度取得了70.5%的分割效果。结论 通过大量实验证明，本文模型在分割准确性和效率之间取得了较好的平衡。     

基于语义信息的场景识别方法研究

在场景识别任务中,由于场景图像类内变化大,类间相似度高,不同场景类别之间表现出相似的外观和对象分布,从而容易导致场景识别任务的失败.为解决该问题,本文提出一种基于语义分割及高效网络相结合的场景识别模型.该模型由语义分支和RGB分支两部分组成,语义分支在语义分割基础上进一步提取图像上下文信息,RGB分支采用高效网络来提取图像的全局特征,通过注意力机制将两个分支的输出特征进行融合,最终输入线性分类器以实现场景识别的预测.将提出的网络模型在ADE20K,MIT Indoor 67和SUN3973个数据集进行训练与测试,实验结果表明,提出的模型可以显著减少网络参数数量,同时提高场景识别的准确率.     

基于卷积神经网络的印刷套准识别方法

目的 针对目前印刷套准识别方法依赖于经验人工设计特征提取的问题,提出一种不需要人工提取图像特征的卷积神经网络模型,实现印刷套准状态的识别.方法 采用图像增强技术实现不均衡训练集的均衡化,增加训练集图像的数量,提高模型的识别准确率.设计基于AlexNet网络结构的印刷套准识别模型的结构参数,分析批处理样本数量和基础学习率对模型性能的影响规律.结果 文中方法获得的总印刷套准识别准确率为0.9860,召回率为1.0000,分类准确率几何平均数为0.9869.结论 文中方法能自动提取图像特征,不依赖于人工设计的特征提取方法.在构造的数据集上,文中方法的分类性能优于实验中的支持向量机方法.     

应用U-HRNet+SoftTripleLoss的HiFi-Net伪造图像检测技术研究

伪造图像若被不当利用会带来严重负面影响,不同伪造图像生成方法导致伪造属性差异,使得研究统一图像伪造检测、定位方法具有很大挑战性。该文提出一种应用U-HRNet+SoftTripleLoss的HiFi-Net伪造图像检测方法,首先采用U-HRNet替代HiFi-Net特征提取网络,其网络结构促进学习图像深层特征以获取更高级的语义信息,增加多个阶段、融合通道以改善高分辨率特征;其次引入SoftTripleLoss模块,学习无约束采样的伪造属性特征嵌入表示以改善特征嵌入分布,从而更好地区分细粒度伪造属性,进而提高细粒度伪造图像分类准确率。实验表明,使用上述技术构建的检测模型像素级别总体评价指标AUC、F1分别为0.992 8、0.976 0,较原文献模型提高0.002 5、0.008 2;图像级别总体评价指标细粒度属性分类准确率Acc达98.05%,较原文献模型提高1.23%。     

基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法

目的 针对目前大多数焊接缺陷自动特征提取方法存在的准确度较低的问题,研究满足准确度要求的X射线图像中焊接缺陷特征提取方法。方法 对图像进行增强去噪预处理后,在初步确定焊缝区域的基础上,根据焊缝图像列灰度值曲线梯度特性,设计基于灰度值梯度的焊缝边界精确提取算法;以提取得到的焊缝精确边界为初始轮廓,提出基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法。结果 基于改进DRLSE模型的焊接缺陷特征提取方法能够有效地提取气孔、夹渣、未熔合和未焊透等缺陷特征,准确率达到94.6%。结论 所提方法克服了原始焊缝X射线图像质量较差、背景复杂的问题,能够精确提取焊缝区域边界,并准确地对各种焊接缺陷进行特征提取,具有较强的适应性和实用性。     

基于物体检测及关系推理的视觉问答方法研究

大多数图像描述及视觉问答任务中,主要工作是对图像数据的拟合分类,而缺乏图像中物体之间的关系推理,导致描述图像或回答问题时准确率不高.为解决该问题,本文提出一种基于物体检测及关系推理的视觉问答模型.该模型由上游网络和下游网络两部分组成,上游网络采用极快速区域卷积神经网络,下游网络由多层感知机组成的多模态特征融合推理网络构成.上游网络对图像进行物体检测与特征提取,利用长短期记忆网络对提问的问题进行信息提取以嵌入下游网络;下游网络对问题和图像的特征进行融合和推理,进而得出答案.采用数据集CLEVR进行模型训练与视觉问答测试,实验结果表明,本模型与其他已有模型相比,图像中物体之间关系推理的准确率获得了提高,达到98.96%.     

基于视觉显著性和感知相似性的全参考图像质量评价方法

目的 图像质量评价（IQA）旨在使用计算模型自动衡量和评价图像质量,以代替人类视觉系统的主观意见,并应用到相关实际问题中。方法 首先将参考图像与失真图像进行输入,使用视觉显著性模型计算图像局部相似度的特征映射,并在质量得分池化阶段作为加权函数,同时,针对视觉显著性图作为单一特征映射的不足,增加了梯度幅度,然后将图像进行颜色空间的转化提取颜色特征,最后分配相应的权重来计算图像相似度。结果 在4个大型数据集上的对比测试显示,在保持适度计算复杂度的同时,VSPSI相比其他有代表性的模型在预测精度上得到了一定的提升,特别是在TID2013数据集上的SROCC达到了0.9055。结论 研究结果表明,VSPSI是一个性能优良的IQA方法,在不同数据集和不同失真类型中都有良好的表现,具有较强的鲁棒性,可胜任多类失真图像的客观质量评价,同时可通过优化视觉显著性模型进一步提升VSPSI的性能。     

基于眼底高分辨力毛细血管图像的身份识别

视网膜识别技术稳定性好,安全性高.常规眼底相机获得的图像分辨力低,给图像编码和模式匹配带来困难,使得基于常规眼底相机的视网膜身份识别技术难以推广应用.利用自适应光学眼底视网膜高分辨力成像技术采集眼底视网膜高分辨力毛细血管图像,经归一化和滤噪后,采用Gabor滤波算法进行特征提取,汉明距离进行模式匹配,对实验样本进行了准确的身份识别,验证了该技术的有效性,拓展了自适应光学眼底视网膜高分辨力成像技术的应用范围,在某些要害部门可能发挥重要的安保作用.     

自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法

针对眼底视网膜分割存在病理伪影干扰、微小血管分割不完全和血管前景与非血管背景对比度低等问题,本文提出一种自适应特征融合级联Transformer视网膜血管分割算法。该算法首先通过限制对比度直方图均衡化和Gamma校正等方法进行图像预处理,以增强血管纹理特征;其次在编码部分设计自适应增强注意模块,降低计算冗余度同时消除视网膜背景图像噪声;然后在编解码结构底部加入级联群体Transformer模块,建立血管特征长短距离依赖;最后在解码部分引入门控特征融合模块,实现编解码语义融合,提升视网膜血管分割光滑度。在公共数据集DRIVE、CHASE＿DB1和STARE上进行验证,准确率达到97.09%、97.60%和97.57%,灵敏度达到80.38%、81.05%和80.32%,特异性达到98.69%、98.71%和98.99%。实验结果表明,本文算法总体性能优于现有大多数先进算法,对临床眼科疾病的诊断具有一定应用价值。     

基于混合裁剪失衡数据增强与SwinNet网络的滚动轴承故障诊断

针对在滚动轴承故障诊断领域中存在的故障样本较少,健康样本丰富所导致的故障类别失衡问题以及环境中存在噪声与人为噪声标签干扰等问题,提出了一种基于混合裁剪失衡数据增强与SwinNet网络相结合的故障诊断模型(fault diagnosis model combining mixed-cutout imbalance data augmentation and SwinNet, SwinNet-MCIDA)。首先,借鉴图像分类数据增强方法,利用混合裁剪失衡数据增强算法对失衡类别的数据进行裁剪、混合处理生成新的故障样本来增加样本量,构造出增强数据集,然后对增强数据集进行小波变换转换成时频图像,将所得图像输入到卷积神经网络与Swin Transformer编码器相结合的SwinNet网络模型中,进行特征提取和故障分类,从而实现滚动轴承故障的高效诊断。试验结果表明,该文所提出的SwinNet-MCIDA故障诊断方法不仅可以很好地解决滚动轴承故障诊断领域故障类别失衡问题,而且也可以很好地应对故障数据中存在环境噪声问题与人为噪声标签干扰问题。     

基于注意力模型的多传感器人类活动识别

深度循环神经网络适用于处理时间序列数据, 然而循环神经网络特征提取能力差, 时间依赖关系挖掘不足。针对此问题, 提出了3种注意力机制和长短时记忆(LSTM)神经网络结合的模型用于人类活动识别问题, 并研究了3种注意力机制在不同数据集上单独及配合使用时对模型精度的影响。对于UCI_HAR数据集, 3种注意力LSTM模型准确率分别为94.13%、95.15%和94.81%,高于LSTM模型识别准确率93.2%。此外, 针对人类活动识别的传感器时间序列数据的标签特点, 提出将时间段分类任务转化为分割任务, 设计了2个基于分割任务的注意力门控循环单元(GRU)神经网络模型, Bahdanau注意力GRU模型在Skoda数据集和机会(Oppor)数据集准确率为84.61%和89.54%, 高于基准UNet模型的70.40%和88.51%。     

基于G-DPSO算法的决策树轴承故障诊断方法

针对机械设备状态监测与故障诊断技术中特征提取对诊断准确性的局限,从原始故障信号数据中提取出尽可能多的有用信息。提出通过最佳特征数据集对轴承故障进行诊断分析,分别从幅域和频域对故障数据进行特征提取。采用一种改善的粒子群(G-DPSO)算法对提取的特征数据集进行筛选,对传统粒子群算法权重系数进行优化,同时和故障诊断需要的决策树模型的信息熵增相结合,可以达到将最适合故障诊断的特征向量提取出来的目的。用5种轴承故障数据对所提方法进行实验分析,诊断正确率能达到97%之上,证明所提出的方法是有效、可靠的。     

基于注意力机制的轻量级RGB-D图像语义分割网络

目的针对卷积神经网络在RGB-D(彩色-深度)图像中进行语义分割任务时模型参数量大且分割精度不高的问题,提出一种融合高效通道注意力机制的轻量级语义分割网络。方法文中网络基于RefineNet,利用深度可分离卷积(Depthwiseseparableconvolution)来轻量化网络模型,并在编码网络和解码网络中分别融合高效的通道注意力机制。首先RGB-D图像通过带有通道注意力机制的编码器网络,分别对RGB图像和深度图像进行特征提取;然后经过融合模块将2种特征进行多维度融合;最后融合特征经过轻量化的解码器网络得到分割结果,并与RefineNet等6种网络的分割结果进行对比分析。结果对提出的算法在语义分割网络常用公开数据集上进行了实验,实验结果显示文中网络模型参数为90.41 MB,且平均交并比(mIoU)比RefineNet网络提高了1.7%,达到了45.3%。结论实验结果表明,文中网络在参数量大幅减少的情况下还能提高了语义分割精度。     

基于MTF-CNN的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对传统故障诊断方法在滚动轴承实际工况复杂多变、数据集较小时对轴承故障诊断识别准确率较低的问题,提出了MTF-CNN滚动轴承故障诊断模型。首先采用马尔科夫转移场(MTF)编码方式将原始一维振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图像,然后将特征图作为卷积神经网络(CNN)的输入进行自动特征提取和故障诊断,最后实现对不同故障类型的分类。为了验证所提方法的有效性和优越性,选用凯斯西储大学滚动轴承数据进行试验验证,并在负载改变时和不同数据集规模下对所提出方法的泛化性能进行测试,同时与传统智能算法进行对比分析。结果表明,相较于其他常用的故障诊断方法,所提出模型在数据集较小、负载改变的环境下对滚动轴承故障诊断具有更好的泛化性能和识别效果。     

基于特征融合与降维的印刷套准识别方法

目的针对单一方面特征难以准确表达印刷标志套准状态的问题,研究印刷标志图像多维特征提取、融合和降维的印刷套准识别方法。方法提取印刷标志图像的灰度共生矩阵、Tamura纹理特征、灰度差分统计特征和灰度梯度共生矩阵表达其纹理,并采用主成分分析法对融合后的多维特征进行降维处理,得到主特征。将印刷标志图像的主特征数据分成训练集和测试集。支持向量机模型通过对训练集的学习确定模型参数,然后在测试集上验证模型的性能。结果文中建议方法在测试集上的识别准确率为99%,训练集对支持向量机模型的训练时间为1.9327 s,模型在测试集上的识别时间为0.0307 s,模型的总体时间(训练时间和识别时间之和)为1.9634s。结论文中建议方法优于采用单一方面特征的识别准确率;同时在不影响识别准确率的情况下,优于未PCA降维方法的模型训练时间、识别时间和总体时间。