基于多尺度学习与深度卷积神经网络的遥感图像土地利用分类

土地利用信息是国土资源管理的基础和重要依据，随着高分辨率遥感图像数据的日益增多，迫切需要快速准确的土地利用分类方法。目前应用较广的面向对象的分类方法对空间特征的利用尚不够充分，在特征选择上存在一定的局限性。为此，提出一种基于多尺度学习与深度卷积神经网络（deep convolutional neural network，DCNN）的多尺度神经网络（multi-scale neural network，MSNet）模型，基于残差网络构建了100层编码网络，通过并行输入实现输入图像的多尺度学习，利用膨胀卷积实现特征图像的多尺度学习，设计了一种端到端的分类网络。以浙江省0.5 m分辨率的光学航空遥感图像为数据源进行了实验，总体分类精度达91.97%，并将其与传统全卷积网络（fully convolutional networks，FCN）方法和基于支持向量机（support vector machine，SVM）的面向对象方法进行了对比，结果表明，本文所提方法分类精度更高，分类结果整体性更强。     

基于卷积循环神经网络的短波时变信道盲均衡算法

针对短波时变信道码间干扰严重、误符号率高等问题,采用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN),即将卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)相结合,提出一种基于CRNN的短波时变信道盲均衡算法,设计了针对短波时变信道(瑞利平坦衰落信道和频率选择性衰落信道)的卷积循环神经网络盲均衡器(convolution recurrent neural network blind equalizer,CRNNBE)。该盲均衡器基于CNN收敛速度快和RNN便于处理序列信号的特点,克服码间干扰问题,有效提高了通信质量。仿真实验结果表明:相比基于RNN与CNN的盲均衡器,训练完成后的CRNNBE准确率更高、交叉熵损失值更低,并且收敛速度明显高于RNN盲均衡器,模型在20次左右即可完成收敛;在短波时变信道中,整体而言,相比其他均衡器,在相同信噪比条件下,CRNNBE的误符号率最低,通信可靠性最高。     

MFDC-Net：一种融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法

乳腺癌是全球最常见的恶性肿瘤之一，采用传统方法诊断需花费大量时间和精力，且受个人能力影响较大。用计算机辅助诊断的方法，可以提高病理图像分类的准确率和效率，从而满足临床应用的需求。为此，提出一种基于DenseNet的融合多尺度特征和注意力机制的乳腺癌病理图像分类算法（MFDC-Net）。在密集块中引入坐标注意力机制，精准定位重要特征的空间信息。采用多尺度池化过渡层，通过不同卷积核的平均池化和普通卷积，在实现降维的同时扩大感受野。采用多尺度特征增强模块，融合深层次图像特征，提高分类性能。结果显示，MFDC-Net模型的分类性能较其他经典模型更优，分类准确率达97.12%，易混淆率低至3.34%，能较好地进行乳腺癌组织病理图像分类，为诊断和治疗提供重要依据。     

LK-CAUNet：基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络

经典的UNet网络可用于预测全分辨率空间域的密集位移场，在医学图像配准中取得了巨大成功。但对大变形的三维图像配准，还存在运行时间长、无法有效保持拓扑结构、空间特征易丢失等缺点。为此，提出一种基于交叉注意的大内核多尺度可变形医学图像配准网络（large kernel multi-scale deformable medical image registration network based on cross-attention,LK-CAUNet）。在经典UNet模型基础上，通过引入交叉注意力模块，实现高效、多层次的语义特征融合；配备大内核非对称并行卷积，使其具有多尺度特征和对复杂结构的学习能力；通过加入平方和缩放模块，实现拓扑守恒和变换可逆。基于脑部MRI数据集，将LK-CAUNet与18种经典图像配准模型进行了比较，结果表明，LK-CAUNet的配准性能较其他模型有明显提升，其Dice得分较TransMorph配准方法提高了8%，而参数量仅为TransMorph的1/5。     

基于多尺度特征提取网络的图像美学量化评分方法

提出了一种基于多尺度特征提取网络的图像美学客观量化评分方法，该模型主要由多个多尺度特征提取单元级联组成，每个单元包含由3个不同卷积核组成的特征提取层、融合层和映射层。特征提取层通过联合图像的全局视图和局部视图组成网络输入端，在输出端以EMD函数为损失函数，输出分布为1~10分的概率密度质量函数，并以分布均值作为图像美学量化值。实验证明，本文方法具有可行性和有效性，解决了传统方法只进行美感二进制等级分类的问题，给出了（模拟人类思维对）图像的客观量化评分；同时在AVA数据集上获得了优于几种主流算法的分类准确度。     

基于注意力机制的复杂背景连续手语识别

提出一种基于注意力机制的连续手语识别算法ACN(attention-based 3D convolutional neural network),能够识别复杂背景下的连续手语。该算法首先利用背景去除模块,对包含复杂背景的手语视频进行预处理;然后,通过基于空间注意力机制的3D-ResNet(3D residual convolutional neural network)提取时空融合信息;最后,采用结合时间注意力机制的长短期记忆（long short-term memory,LSTM）网络进行序列学习,得到最终的识别结果。算法在大规模中国连续手语数据集CSL100上表现优异;在面向不同复杂背景的情况下,算法表现出良好的泛化性能,模型引入的时空注意力机制是切实有效的。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种基于深度学习的古彝文识别方法

作为世界六大古文字之一的古彝文记录了几千年来人类的发展历史。通过对古彝文的识别能够将这些珍贵文献资料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展、区域限制等原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文将当前新颖的深度学习技术应用于古老的文字识别。在四层卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）基础上扩展出5个模型,然后利用Alpha-Beta散度作为惩罚项,对5个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用2个全连接层完成特征压缩,最后在softmax层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明,相对于传统CNN模型,本文方法对古彝文手写体的识别精度更高。     

一种基于卷积神经网络的快速噪声水平估计算法

对于非盲的高斯降噪算法而言,噪声水平值是非常重要的参数。传统的噪声水平估计算法多采用复杂的处理过程操作且效率较低。为此,本文利用非线性映射能力强大的卷积神经网络实现了一种快速高斯噪声水平估计算法。该算法首先对大量原始无失真自然图像施加不同水平的高斯噪声构成噪声图像集合,将噪声图像及其对应的噪声水平值作为卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的输入和输出,训练得到一个噪声水平估计模型。模型一旦训练完成,即可快速地估计出任意给定的噪声图像的高斯噪声水平大小,整个过程无需人工设置任何参数。实验数据表明,与经典的噪声水平估计算法相比,所提出的算法保证了一定的预测准确性,且在执行效率方面更有优势,可适用于需要噪声水平作为输入参数的非盲降噪算法。     

基于改进的DenseNet-BC对少数民族服饰的识别

随着信息技术的发展，数字技术越来越多地应用于民族文化数字化保护，民族服饰的数字化及分类问题也日益受关注。相比一般服饰，少数民族服饰具有更多的细节特征信息，对其进行分类识别具有很大挑战。选用卷积神经网络DenseNet-BC作为基础网络结构，设计并使用了多尺度密集连接单元，用不同大小的卷积提取不同尺度的特征信息，以提高网络的学习能力；此外，为进一步提高网络的鲁棒性，提出一种局部和全局注意力机制方法进行分类识别。实验结果表明，改进的DenseNet-BC模型对少数民族服饰的识别准确率达95.18%，较ResNet-18、ResNet-34和DenseNet模型的识别准确率分别提升了3.84%、2.27%和1.18%。改进的DenseNet-BC模型具有更好的特征提取能力，能够提取更多的细节特征信息，一定程度上解决了普通模型提取特征尺度单一、特征丰富度低的问题。     

基于半监督子空间迁移的稀疏表示遥感图像场景分类方法

利用已有的标记数据对新领域图像进行分类是遥感图像场景分类的重要研究方向。提出了一种基于半监督子空间迁移的稀疏表示（sparse representation method based on semi-supervised transfer learning subspace，SR-SSTLS）遥感图像场景分类方法。为减少源域和目标域数据分布变化，将不同数据域的遥感图像投影至共享子空间。源域和目标域数据在投影子空间协同学习共享字典，使得带标记的源域数据辅助目标域模型的建立。同时，建立了基于源域、目标域、源域-目标域标记数据的拉普拉斯图矩阵和目标域未标记数据的拉普拉斯正则化项，使得目标域中的数据均得到很好编码。在多个遥感图像数据集上的实验结果均证明了SR-SSTLS方法的有效性。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于卷积神经网络的刺绣风格数字合成

针对刺绣风格数字化模拟方法立体感不强、缺少线条方向等问题,提出了一种基于深度学习和卷积神经网络的算法,将刺绣艺术风格传输到目标图像。利用图像语义分割网络及风格迁移网络,分别对目标内容图像与刺绣艺术风格图像进行目标提取和风格迁移。首先,输入目标内容图像与刺绣艺术风格图像,采用基于条件随机场的图像语义分割,将目标内容图与刺绣艺术风格图的前景与背景分离,并进行二值化处理,形成掩模图像;其次,将目标内容图与刺绣艺术风格图的RGB颜色空间转换为YIQ;最后,参照掩模图像使用VGG19网络模型提取目标内容图的内容特征及刺绣艺术风格图的风格纹理特征进行目标区域内的风格迁移,从而对刺绣艺术进行数字化模拟。该算法能模拟出具有刺绣艺术效果的结果图像,能更好地模拟真实刺绣艺术的线条方向,突出了线条的立体感。通过使用语义分割与风格迁移相结合的方法,有效模拟了色彩艳丽、立体感强的刺绣艺术风格图像,是对非真实感绘制的有效补充,为刺绣数字化保护与非物质文化传承奠定了基础。     

基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法

岩石薄片矿物识别是岩石学研究工作的基础,亦是进一步认识岩石种类、成因机理、物质运移和演化历史的基础。传统的矿物识别主要依靠光学显微镜进行人工鉴定,经济成本和时间成本较高、效率较低,且受制于专家个人经验与主观判断。随着深度学习技术的发展,计算机能从图像中自动提取更准确的语义信息,从而为岩石薄片图像的智能分析提供有效途径。提出了一种基于深度学习的岩石薄片矿物自动识别方法,利用深度卷积神经网络自动提取岩石薄片图像中不同矿物的有效特征,并对其进行语义分割与识别,综合利用单偏光与正交偏光2种光性图像实现了对矿物的自动识别。对南京大学岩石教学薄片显微图像数据集进行了矿物识别测试,结果表明,总体精度为86.7%,Kappa系数为0.818,识别结果较传统图像分类方法更准确。     

应用于平扫CT图像肺结节检测的深度学习方法综述

肺癌是一种致死率很高的癌症.通过肺部平扫CT影像检测肺结节对肺癌早期诊断、治疗意义重大.全面介绍了一种革命性的图像识别技术——深度学习方法,在肺结节检测中的应用.首先,横向对比了不同卷积神经网络的结构及其在图像识别上的效果,其次着重分析了不同深度学习方法在训练肺结节分类器上的应用,包括faster-RCNN、迁移学习、残差学习以及迁移学习.还介绍了一些可用的肺部CT影像数据集供读者参考.     

基于多通道Gabor纹理特征的遥感图像检索

遥感图像数据量的急剧增加,给研究者们提出了有效检索和管理图像的难题.为了快速准确地检索海量遥感图像,提出一种基于五叉树分解的多通道Gabor纹理特征图像检索新方法.该方法用五叉树分解法层层分解图像,在利用多通道Gabor滤波器与图像做卷积得到滤波能量值基础上,提取各子图像24个滤波能量均值和均方差作为纹理特征,并计算查询图像和与其大小相当的数据库子图像的纹理特征相似性距离,从而获得与查询图像相似的数据库子图像.将该方法用于高分辨率卫星和航空图像数据库的检索,实验结果证明了方法的有效性.     

杭州城市建设用地扩张的时空演变分析

基于杭州市1914—2018年间6期近代地图与遥感影像数据,通过目视解译数字化的近代地图,使用面向对象的分类方式对CORONA、Landsat TM和OLI影像进行分类并提取建设用地数据,计算扩张速度、重心变化、景观格局指数和增长类型,分析建设用地的扩张过程与扩张模式。结果表明：（1）近百年来杭州城市建设用地扩张明显,扩张过程主要集中在改革开放后。（2）杭州城市重心经历了“北—西北—北—东南—南”的变化过程,由向单一方向扩张转变为多方向均衡发展的态势。（3）建设用地扩张过程基本符合“扩散—融合”假说;城市核心区呈现蛙跳增长、填充增长、边缘增长依次主导的螺旋式发展过程,研究区域整体表现为边缘增长始终占相对重要地位的特征。（4）通过近代地图与遥感影像的集成分析,为长时间尺度的城市研究提供了一种路径。     

融合抽象层级变换和卷积神经网络的手绘图像检索方法

针对人工设计的描述子（HOG、SIFT等）在基于手绘的图像检索（Sketch Based Image Retrieval,SBIR）领域的局限性,提出了一种融合抽象层级变换和卷积神经网络构建联合深度特征描述子的手绘图像检索方法.首先,提取常规图像的边缘概率图,在此基础上进行不同抽象层级的图像变换,将抽象层级变换图像输入到深度神经网络并提取不同隐层的输出向量,最后,联合不同隐层的输出向量作为手绘图像检索的特征描述子（即联合深度特征描述子）.在Flickr15k数据库上对本方法进行了实验验证,结果表明：融合抽象层级变换和联合深度特征描述子的检索效果相较HOG、SIFT等传统方法有显著提高.本方法从图像预处理和特征描述子构建2个方面,对SBIR问题进行了改进,具有更高的准确率.