基于密集Inception的单图像超分辨率重建方法

近几年,基于卷积神经网络（CNN）的单图像超分辨率（SR）重建方法成为了主流。通常情况下,重建模型的网络层数越深,提取的特征越多,重建效果越好;然而随着网络层数的加深,不仅会出现梯度消失的问题,还会显著增加参数量,增加训练的难度。针对以上问题,提出了一种基于密集Inception的单图像SR重建方法。该方法引入Inception-残差网络（Inception-ResNet）结构提取图像特征,全局采用简化后的密集网络,且仅构建每一个模块输出到重建层的路径,从而避免产生冗余数据来增加计算量。在放大倍数为4时,采用数据集Set5测试模型性能,结果显示与超深卷积神经网络的图像超分辨率（VDSR）相比,所提方法的结构相似性（SSIM）高了0.013 6;与基于多尺度残差网络的图像SR（MSRN）相比,SSIM高了0.002 9,模型参数量少了78%。实验结果表明,所提方法在保证模型的深度和宽度的情况下,显著减少了参数量,从而降低了训练的难度,而且取得了比对比方法更好的峰值信噪比（PSNR）和SSIM。     

基于双残差超密集网络的多模态医学图像融合

针对基于残差网络和密集网络的图像融合方法存在网络中间层的部分有用信息丢失和融合图像细节不清晰的问题,提出了基于双残差超密集网络(Dual Residual Hyper-Densely Networks,DRHDNs)的多模态医学图像融合方法。DRHDNs分为特征提取和特征融合两部分。特征提取部分通过将超密集连接与残差学习相结合,构造出双残差超密集块,用于提取特征,其中超密集连接不仅发生在同一路径的层之间,还发生在不同路径的层之间,这种连接使特征提取更充分,细节信息更丰富,并且对源图像进行了初步的特征融合。特征融合部分则进行最终的融合。通过实验将其与另外6种图像融合方法对4组脑部图像进行了融合比较,并根据4种评价指标进行了客观比较。结果显示,DRHDNs在保留细节、对比度和清晰度等方面都有很好的表现,其融合图像细节信息丰富并且清晰,便于疾病的诊断。     

基于BCNN的胎儿颅脑超声横切面识别算法

孕期超声检查是评估胎儿大脑发育、检测生长异常的重要步骤,开展对胎儿早期检查准确高效的诊断研究具有重要的临床价值。文中使用双线性卷积神经网络BCNN进行胎儿颅脑横切面识别,提出了BCNN-R和BCNN-S两种算法。BCNN算法首先对输入的胎儿颅脑超声影像数据进行预处理,去除个人信息等敏感信息;其次,利用两路并行的子网络从影像数据中提取辨识度高、鲁棒性强的横切面特征,并将其融合得到有助于识别的细微特征;最后使用线性连接层进行识别和分类。为了验证算法的有效性,在自建胎儿超声数据集JFU19上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法相比常见的深度网络(GoogleNet,DenseNet,SeNet等)在分类性能上有明显的提升,其中BCNN-S算法的总体准确率达到了88.95%,BCNN-R在水平横切面的识别上达到了97.22%的精确度和88.61%的召回率。此外,在公开数据集HC18上进行了实验,BCNN算法的准确率、精确度、召回率分别达到了89.48%,87.66%和87.71%,进一步验证了算法的有效性。     

国产遥感影像分类技术应用研究进展综述

遥感影像分类技术为我国遥感影像应用于生态建设、绿色发展、乡村振兴、脱贫攻坚和“一带一路”构建等提供了重要的技术支撑,在服务经济社会发展、建设美丽中国、保障民生安全等方面具有重要意义。近年来,大数据、人工智能技术的飞速发展,使得国产遥感影像在分类应用的研究取得重大发展。简要分析了遥感影像分类技术及每阶段存在的问题;对国内主要六个系列遥感卫星数据进行了概述;综合分析了国产遥感影像基于像元的、混合像元的、面向对象的、基于深度学习的四种分类方法,并探讨其在分类应用中的研究进展,通过国产遥感影像分类领域中的应用情况,进一步在方法上对四种分类分别进行比较分析;提出国产遥感影像分类应用中存在的问题,对未来国产遥感影像应用发展的趋势进行了预估。     

全监督学习的图像语义分割方法研究进展

近年来,随着深度学习进入计算机视觉领域,各种深度学习图像语义分割方法相继出现,其中全监督学习方法的分割效果显著超过弱监督学习方法。将全监督学习的图像语义分割方法分为五类,并对各类中最具有代表性的方法进行详细分析,重点阐述各种方法核心部分的实现过程。对语义分割领域中的主流数据集进行归纳总结,介绍了性能算法指标,并在主流数据集上对各种代表性方法的效果进行对比,最后对语义分割的未来进行展望。     

手指静脉图像感兴趣区域提取研究综述

近年全球的疫情促使生物识别技术进一步发展,指静脉识别作为第二代生物识别技术因其具有极高的安全性等优点而被应用于各个领域。指静脉图像感兴趣区域提取作为指静脉识别系统至关重要的一部分,是识别系统性能与适应不同应用场景的保证。分别介绍了商用指静脉识别产品与科研用指静脉采集设备,对其公开数据集进行了整理与分析;重点论述了指静脉图像预处理中感兴趣区域提取的主要工作,对各个步骤的代表性方法进行了深入梳理与分析,并对指静脉特征提取与匹配认证进行了概述;最后对其今后的发展与应用进行了总结与展望。     

结合稀疏表示与拓扑相似性的图像匹配算法

为了解决图像匹配算法中存在的匹配效率低、时间复杂度与计算量高等问题,通过结合稀疏表示和拓扑相似性,提出了一种图像匹配算法。该算法先对图像进行特征检测,计算轮廓相似度,找到待匹配图像中相似的最大轮廓区域,用稀疏编码对轮廓内特征进行稀疏表示,建立稀疏模型,将复杂特征变得单一化,但又不影响特征的分类方式,将相同类别或者相同属性的特征归为同一特征集,结合稀疏表示和邻域互信息的类属属性学习。计算得到变换矩阵,用以表示图像。利用结构化的拓扑相似性,对轮廓内外相关联的点进行优化。最后,分别从主观评价和客观评价两个方面对算法进行分析,结果表明提出的新算法与其他图像匹配算法相比较,具有明显匹配精度与效果,提出的算法在提高匹配效率及复杂度等方面具有较好优势。     

基于深度学习的医学图像配准技术研究进展

医学图像配准技术对于病灶检测、临床诊断、手术规划,疗效评估等有着广泛的应用价值。系统性地总结了基于深度学习的配准算法,从深度迭代、全监督、弱监督到无监督学习的研究发展趋势,分析了各种方法的优势与局限。总体来看,无论是对数据的要求、配准精度,还是计算效率,无监督学习因其不依赖金标准和解剖标签,采用端到端的网络配准框架就可以自动执行需要的任务等优势成为研究的主流方向。然而,基于无监督学习的医学图像配准方法在医学图像领域的可解释性、跨模态多样性和可重复可扩展性方面同样面临着一些研究难点和挑战,这为将来实现更精准的医学图像配准方法指明了研究方向。     

基于邻域图的低秩投影学习

特征提取算法通常只单独用到了数据的局部结构或者整体结构,这样将得不到全局最优投影矩阵,且投影矩阵不具备很好的可解释性。为此,提出了一种基于邻域图的低秩投影学习算法。该算法通过在数据的重构残差上施加图约束来保持数据的局部结构,同时引入低秩项来保持整体结构;算法利用L2,1范数行稀疏的性质对投影矩阵进行约束,这样可以剔除冗余特征,提高投影矩阵的可解释性;并且算法引入噪声稀疏项来减弱样本本身存在噪声的干扰。模型采用交替迭代方法求解,在多个数据集上的实验结果表明该算法能有效地提高分类精度。     

基于深度学习的关键岗位人员行为分析系统

针对关键岗位的人员行为分析的问题,提出了一种基于视频的行为分析方法。制作了包含多姿态样本的岗位人员行为数据集,并使用YOLOv3网络训练该数据集得到行为检测模型。使用提出的人员行为分析算法结合行为检测模型对视频进行处理,对人员行为进行初步分析。在人员行为分析算法的基础上,结合图像相似度和明暗度等特征,进行深度分析并给出离岗、睡觉和玩手机事件的判断结果。实验结果表明,制作的数据集在人员行为检测中有较高的检测精度,同时行为分析的准确度也较高,并且能够进行实时处理。