HSV与Gram-Schmidt影像融合方法比较分析

指出了遥感影像融合方法可以集多源遥感影像的源-时-空一体信息于合成影像,有利于提升多源遥感信息在地学研究中的应用。选用免费的Landsat 8遥感影像数据作为研究数据,选用多光谱波段和全色波段作为输入数据,采用常用的HSV与Gram-Schmidt影像融合方法进行了对比分析实验。结果表明:Gram-Schmidt融合结果均值变化较小,基本与原图像一致,相比较HSV融合结果均值变化较大;Gram-Schmidt融合结果的相关系数优于HSV,好于原始影像;就标准差而言,Gram-Schmidt融合结果均比HSV结果大。此实验结果可以为多源遥感数据融合技术与应用研究提供现实性和实际性的参考。

基于视觉传达探索影像视觉元素与纸质包装设计的融合

当今社会,视觉传达设计在商品营销中发挥着至关重要的作用。特别是纸质包装设计,其不仅是保护商品的“外衣”,更是商品传达自身价值和特色的重要媒介。影像视觉元素作为视觉传达设计的核心,其与纸质包装设计的融合更是为商品带来了新的生命和价值。本文将围绕影像视觉元素与纸质包装设计融合的有效策略展开论述,旨在为设计师提供新的思路和方法。

结合融合策略的光学影像道路提取技术

成像系统获取数据时一般无法兼顾空间和光谱信息,但当前的光学影像道路提取往往直接以融合后影像为数据源,聚焦网络结构、监督形式等方面的研究,未对融合效果在道路提取中的作用进行深入探索与分析。因此,本文提出了一种结合融合策略的光学影像道路提取技术。首先,以端到端的“编码—解码”网络为基本结构,并结合输入数据的类别、数量等因素进行针对性改进与设计,为后续的试验验证提供训练和测试框架;然后,立足空间信息和光谱信息的注入偏好,选取4种典型的影像融合方法,并以此为技术支持对全色影像和多光谱影像进行融合;最后,在试验部分借助2个公开数据进行了集验证,得出融合策略在道路提取中可有效提升量化评价指标的结论,同时对典型的道路重难点区域提取具有积极的正向促进作用。

基于3D Slicer的多模态影像融合技术及神经电生理监测在面肌痉挛微血管减压术中的应用

目的探讨基于3D Slicer的多模态影像融合技术及神经电生理监测在面肌痉挛微血管减压术中的应用价值。方法采用回顾性分析法,选取41例行血管减压术的面肌痉挛患者为研究对象。术前通过3D Slicer软件对责任血管进行多模态影像融合分析,确定手术方案,术中进行神经电生理监测以判断减压。观察手术效果并追踪术后复发情况。结果术前建模图像发现40例存在微血管压迫,1例未见微血管压迫。未见微血管压迫的1例经术中证实为岩静脉压迫,1例小脑前下动脉经术中证实为小脑上动脉,其余责任血管判定均与术中所见一致。术前建模图像的责任血管判定正确39例,正确率为95%。41例患者经手术治疗后症状均完全缓解,完全缓解率为100%。术后住院期间1例发生面瘫,1例发生听力下降,经对症处理后很快缓解,术后随访3~36个月无复发。结论在面肌痉挛微血管减压术中联合应用多模态影像融合技术可直观了解责任血管及周围重要结构解剖情况,配合神经电生理监测可避免术中减压过度或不充分的情况,两项技术的联合应用可有效提高手术疗效。

实时超声造影和融合影像导航下微波消融治疗小肝癌的疗效

目的探讨应用实时超声造影和融合影像导航下微波消融治疗小肝癌的临床价值。方法将2019年5月至2020年11月黄石市中心医院收治的84例小肝癌患者纳入研究样本,根据治疗方式分为观察组(实时超声造影和融合影像导航下微波消融)及对照组(手术治疗)。观察组42例中,男23例,女19例,年龄(44.86±3.46)岁,病灶数58个,病灶长径(1.56±1.07)cm;对照组42例,男25例,女13例,年龄(43.60±3.50)岁,病灶数61个,病灶长径(1.62±1.02)cm。比较两组手术时间、住院时间、并发症发生情况;随访截止至2022年11月,比较两组患者病情进展程度、2年内存活及死亡情况。采用t检验、χ^(2)检验、Log-rank检验进行统计分析。结果观察组手术时间为(92.37±19.43)min、住院时间为(4.37±2.26)d,对照组分别为(142.16±21.83)min、(9.42±2.81)d,两组比较,差异均有统计学意义(t=11.041、9.076,均P<0.001)。观察组并发症总发生率为9.52%(4/42),低于对照组的26.19%(11/42),两组比较差异有统计学意义(χ^(2)=3.977,P=0.046)。观察组局部进展发生率、病死率、2年累积生存率分别为35.71%(15/42)、28.57%(12/42)、70.00%(28/40),对照组分别为33.33%(14/42)、30.95%(13/42)、68.29%(28/41),差异均无统计学意义(χ^(2)=0.054、0.067,Log-rank=0.084,均P>0.05)。结论应用实时超声造影和融合影像导航下微波消融对治疗小肝癌具有重要临床价值,且手术具有创伤小、安全性高等优点。

CBL联合多模态影像融合技术在神经内镜手术教学中的应用探索

目的探讨基于病例的学习(CBL)结合多模态影像融合技术在神经内镜手术教学中的应用价值。方法选取2021年8月至2023年7月期间在神经内镜专业组医师规范化培训的48名学员,随机分为CBL+多模态教学组和传统教学组,各24名。比较两组的考核优秀率和教学满意度。结果CBL+多模态教学组的考核优秀率明显高于传统教学组,差异有统计学意义(χ^(2)=6.00,P<0.05),CBL+多模态教学组的满意度明显高于传统教学组,差异有统计学意义(χ^(2)=6.45,P<0.05)。结论CBL联合多模态影像融合技术能使得学员更好地了解和掌握神经内镜手术。

多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建

针对现有遥感影像超分辨率重建算法,在处理复杂场景时,存在无法充分提取和利用特征,且计算复杂度高的问题,提出一种多尺度特征融合的Transformer遥感影像超分辨率重建网络模型.该模型引入了多尺度残差Swin Transformer模块,在充分提取特征的同时,减少用于提取浅层特征的模块冗余;建立了一个特征细化融合模块,可以充分提取图像特征来提高网络性能.基于UC Merced Land Use公开数据集进行实验,结果表明:提出的模型所需参数数量仅为目前主流超分辨率重建方法 EDSR模型的61.6%,重建结果在不同尺度下的峰值信噪比和结构相似度相对EDSR分别平均提高了0.82 dB和0.024.通过对比分析,证明本文提出的模型在提高图像质量的同时,有效地减少了网络参数冗余,可明显提高重建图像质量,满足高分辨率遥感影像处理需要.

3D打印联合影像融合技术在主动脉腔内治疗教学中的应用

探讨3D打印联合影像融合技术在血管外科主动脉疾病腔内治疗教学中应用的效果。2020年3月至2023年10月在解放军总医院第一医学中心血管外科进行住院医师规范化轮转培训的60名学员的教学结果显示,该方法能提升学员学习兴趣,使其快速掌握主动脉瘤的解剖结构,了解腔内治疗的基本原理和技能,为血管外科临床教学模式改进提供新的思路。

多模态影像融合辅助CBL教学法对心血管内科住培效果的影响

目的探讨多模态影像融合(multimodal image fusion,MMIF)辅助以案例为基础的教学法(case based learning,CBL)对心血管内科住院医师规范化培训(简称住培)效果的影响。方法选择2021年10月—2022年10月在南京医科大学第一附属医院心血管内科轮转的住院医师为研究对象,共60名。根据不同轮转时间将2021年10月—2022年3月进行轮转医师设为对照组,共27名;将2022年4月—2022年10月进行轮转的医师设为观察组,共33名。对照组予以常规教学模式,观察组行MMIF辅助CBL教学法,2组教学均持续2个月。于教学前后,评估2组的理论知识、实践能力、自主学习能力和临床思维能力;评估2组医师的教学满意度。结果观察组满意度高于对照组(96.67%vs.77.78%),差异有统计学意义(P<0.05)。带教后,2组理论知识、实践能力评分、自主学习能力和临床思维能力评分均升高,且观察组高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论MMIF辅助CBL教学法在心血管内科住培中的效果较好,可提高学员的理论成绩、实践能力和自主学习能力,培养其临床思维能力。

影像融合技术辅助心脏超声教学在全科住院医师规范化培训中的应用效果

目的 评估影像融合技术辅助心脏超声教学在全科住院医师规范化培训(简称住培)中的应用效果。方法 选取2021年1月至2022年2月在中山大学附属第五医院超声科轮转的21名全科住院医师为观察组,采用影像融合辅助传统模式教学,2020年1月至2020年12月轮转的19名住院医师为对照组,采用传统模式教学,通过综合能力考核、问卷评估和测试成绩对比研究评估教学效果。结果 培训前,两组住院医师综合能力各评价指标得分差异无统计学意义(P> 0.05)。培训后,观察组住院医师在综合能力中的基础理论、临床思维、医患沟通和知识拓展得分均高于对照组,差异均有统计学意义(均P<0.05),人文素养评分稍高于对照组,但差异无统计意义(P> 0.05);观察组的专业理论笔试、实践技能成绩均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。问卷显示,观察组教学效果评分优于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 影像融合技术辅助心脏超声教学在全科住培中取得了良好的教学效果。

基于影像数据融合的阿尔兹海默病智能诊断关键技术研究

阿尔茨海默症(AD)俗称“老年痴呆”,是一种在老年人中较为常见的原发性、退行性脑疾病,主要特征是神经元功能逐渐萎缩甚至丧失,会对个人与社会造成较大负面影响。在从正常衰老逐渐过渡到阿尔茨海默症的过程中,老年人存在一种中间状态,即轻度认知障碍(MCI)。文章针对阿尔茨海默病人、MCI病人以及正常人的跨模态脑影像数据进行了研究,旨在探讨人工智能背景下的阿尔兹海默病诊断方法,从而为该疾病的诊断提供客观有力的科学依据。

基于HJ-1星和GF-1号影像融合特征提取冬小麦种植面积

为提高基于国产环境与灾害监测预报卫星(HJ-1/CCD)影像大范围提取冬小麦种植面积的精度,以江苏省宿迁市沭阳县为研究区域,对冬小麦拔节期30 m×30 m的HJ-1/CCD多光谱影像和2 m×2 m的高分1号卫星全色影像(GF-1/PMS)进行融合与面向对象分类研究。将GF-1/PMS全色影像进行8、16和24 m重采样,得到4种空间分辨率(含2 m)的全色影像,分别与HJ-1/CCD多光谱影像利用光谱锐化法(Gram-Schmidt,GS)进行融合。通过对融合影像进行质量评价,选择适合研究区冬小麦种植田块格局的适宜尺度影像。将HJ-1/CCD多光谱影像重采样,得到与适宜尺度融合影像相同尺度的影像,在两景影像中分别选取包含光谱、纹理信息的训练融合影像样本(samples of fused image,SFI)和重采样影像样本(samples of resampling image,SRI),采用面向对象分类方法对适宜尺度融合影像(fused image,FI)和重采样影像(resampling image,RI)进行冬小麦种植面积提取。结果表明,16 m×16 m融合影像的效果优于2 m×2 m、8 m×8 m和24 m×24 m融合影像,其均值、标准差、平均梯度和相关系数分别为161.15、83.01、4.55和0.97。面向对象分类后,SFI对重采样影像RI16m分类的总体精度为92.22%,Kappa系数为0.90。SFI对融合影像FI16m分类的总体精度为94.44%,Kappa系数为0.93。SRI对重采样影像RI16m分类的总体精度为84.44%,Kappa系数为0.80。SFI对融合影像FI16m分类效果最好,说明基于融合影像和融合影像提取样本(SFI)结合的面向对象分类方法能准确提取冬小麦种植面积。另外,重采样影像和融合影像提取样本(SFI)相结合的面向对象分类方法也可较好提取冬小麦种植面积。为利用国产中空间分辨率HJ-1/CCD卫星和高分1号卫星融合影像有效提取大区域冬小麦种植面积信息提供了参考。

基于迁移学习和多尺度融合的遥感影像场景分类方法研究

随着计算机运算能力的提升以及深度学习技术的发展,无须人工参与的深度学习方法已成为遥感影像分类的主流方法。因此,提出一种基于深度学习并嵌入注意力机制和融合多尺度特征的神经网络对遥感影像进行场景分类。该模型使用迁移学习减少训练样本不足带来的负面影响;在网络中嵌入注意机制、融合多尺度特征来提高对小尺寸地物目标分类的能力,并验证了模型的有效性。通过实验分析得出所提模型对遥感影像场景分类是可行且有效的。

基于LiDAR数据与光谱影像融合的单木提取方法

针对现有的机载数据单木分割方法对林型的普适度不高,尤其在高郁闭度阔叶林地带提取精度偏低的问题,选用海南省海口市热带阔叶林地带的光谱影像和LiDAR数据,先采用基于距离阈值的单木分割方法,利用高分光谱影像分割得到的树冠边缘,对初始探测树顶点进行位置约束。获得单木顶点的精确定位后,采用基于种子点的单木分割方法分割,完成了阔叶林的单木提取。结果显示,与已有的基于单木间相对间距单木分割方法相比,本研究通过选取最佳分割尺度结合光谱影像进行精确定位,改善了原有单一尺度分割方法导致的过分割现象,将单木识别精确率由0.67提升至0.92。该方法在使用遥感对森林单木进行分割工作中,可以更好地识别单木,对不同林型适用度较高,可以为后续的单木信息提取工作提供数据基础。

多模态影像融合技术在显微血管减压术治疗原发性舌咽神经痛中的应用

目的探讨多模态影像融合技术在显微血管减压术(MVD)治疗原发性舌咽神经痛中的作用。方法回顾性分析2019年1月至2020年1月MVD治疗的3例原发性舌咽神经痛的临床资料。术前均行3D-TOF-MRA和3D-FIESTA检查,利用BrainLab软件进行多模态影像融合,根据影像融合结果行MVD。结果多模态融合影像清晰显示责任动脉与神经的关系,3例均顺利完成手术,术中责任血管位置与术前多模态融合影像结果一致,术后即刻疼痛明显缓解,术后无出血、颅内感染、脑脊液漏。结论原发性舌咽神经痛进行MVD时,多模态影像融合技术可清晰显示责任血管,有利于提高手术的准确性、安全性、有效性,减少手术创伤。

融合LiDAR点云与无人机影像的滑坡动态监测技术

滑坡是一种危害性较大的自然灾害,如何对其进行高效准确的监测具有重要研究价值和实际意义。利用LiDAR、无人机航空摄影等技术进行滑坡监测,可以快速、安全、精确地获取滑坡区域地面信息。本文提出了融合LiDAR点云的无人机影像滑坡动态监测方法。首先,利用点云和影像获取高质量DSM;然后,设计一种基于不规则三角网和坡度融合的滤波算法,滤除DSM中低矮植被,生产高精度DEM;最后,通过对两期DEM进行差分,实现对滑坡区域的动态监测。以黄登水电站附近边坡区域的LiDAR数据与无人机影像数据开展试验,结果表明,采用本文方法进行滑坡动态监测可以直观地判断滑坡地形变化和位移趋势,具有一定的应用前景。

基于数据融合的无人机影像碎屑岩岩性识别

不同类型岩性影像纹理相似性高,基于单一的二维影像进行岩性识别精度较低。针对这一问题,开展了顾及影像深度信息的岩性智能识别方法研究。利用无人机影像具有多模态的特性,采用通道叠加、IHS(intensity,hue,saturation)变换、小波变换以及多模态融合4种影像融合方式,将深度信息融入影像数据中,运用深度卷积神经网络DeepLabv3+进行碎屑岩岩性识别。经人工解译结果对比分析,结果表明:实验区内基于多模态融合影像的岩性识别精度最高,Kappa系数可达76.17%,总体识别精度可提升到91.05%;分析认为,顾及影像深度信息的岩性智能识别方法针对岩层表面不平整,高差落差大的砾岩识别效果有明显提升,但表面平整、高差表现不明显的泥岩和砂岩地层识别效果有待提升。研究成果为野外碎屑岩露头岩性快速识别提供了新思路。

基于多特征融合神经网络的遥感影像推荐方法

针对目前遥感用户获取遥感影像时采用的人工查询和订购方式较为低效的问题,提出了一种基于多特征融合神经网络的遥感影像个性化推荐框架。设计遥感影像语义体系实现影像语义提取,结合用户操作记录与职责描述文本构建遥感领域知识图谱。通过嵌入表征方法提取用户与影像的多维度属性特征。设计了一种基于协同过滤的多特征融合神经网络模型,借助神经网络的高维度空间建模能力实现用户与影像多维属性特征的有效融合,达到较好的配对推荐效果。实验结果显示,相较于先前的推荐方法,所提方法的性能获得显著提高,有效提升了遥感数据服务的精准度与时效性。

基于扩张残差注意力网络的颞下颌关节区多模态影像融合

目的:应用扩张残差注意力网络方法,构建颞下颌关节区多模态融合影像,为提高口腔颞下颌关节多模态融合影像下的综合诊疗能力提供可行性分析。方法:使用扩张残差注意力网络提取磁共振(MR)和锥形束CT(CBCT)的影像特征,使用“Softmax加权策略”融合特征,再通过影像重建模块将对应的两种模态的影像融合在一起。结果:融合图像可呈现出髁状突皮质骨、髁状突髓质骨、髁状突附丽的肌肉、关节盘4个部位的形态,在峰值信噪比和结构相似度2个评价指标上均表现良好,峰值信噪比范围是10~15,结构相似度范围是0.4~0.6。结论:该方法能做到实时影像融合,最终融合图像可反映出清晰的解剖形态特征,避免多模态影像切换,为口腔专家术前术后临床诊断提供有效的指导。

量子多尺度融合的高分卫星影像建筑物变化检测

为了提高传统基于像元的高分辨率卫星影像变化检测方法的精度,本文提出了一种基于量子多尺度融合的高分卫星影像建筑物变化检测算法。首先,对双时相高分辨率卫星影像进行多尺度分割,构成多尺度影像数据集;然后,对多尺度影像数据集进行迭代慢特征变换,得到不同尺度的变化强度图,再利用量子理论对多尺度变化强度图进行融合,以得到融合后的变化强度图;最后,通过最大类间方差法完成变化强度图的阈值分割,得到二值化变化检测结果。利用两组不同时相的实际高分卫星影像,对本文算法进行了试验验证。试验结果表明,与单一尺度面向对象变化检测方法和熵权法多尺度融合方法相比,本文算法可以取得更高的建筑物变化检测精度。