TI-scout图像评估轻链型心肌淀粉样变延迟强化的价值

目的:探索TI-scout图像定性评估轻链型心肌淀粉样变患者病变心肌延迟强化(LGE)价值。方法:回顾性分析2016年7月至2022年7月就诊于广东省人民医院的129例轻链型心肌淀粉样变患者临床及心脏磁共振影像(CMR)资料。基于TI-scout图像和相位敏感反转恢复(PSIR)图像评估LGE,两者诊断性能分为以下4种情况,TI-scout图像诊断性能与PSIR图像比较:①优于;②互补;③相等;④差于。将①和②定义为TI-scout图像有助于诊断LGE。结果:129例患者中27例为LGE阴性、102例LGE阳性。在LGE阴性患者中,74%患者TI-scout图像有助于LGE阴性的诊断。在LGE阳性患者中,65%病例TI scout图像有助于病变心肌LGE诊断,其中33%心内膜下LGE、28%透壁型LGE、29%局灶斑片型LGE,基于TI-scout图像诊断性能优于短轴PSIR图像。在20%心内膜下LGE、38%透壁型LGE、42%局灶斑片型LGE患者中两种图像诊断性能为互补。结论:TI scout图像有助于识别轻链型心肌淀粉样变患者病变心肌LGE。

基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法

高质量矿井影像为矿山安全生产提供保障,也有利于提高后续图像分析技术的性能。矿井影像受低照度环境的影响,易出现亮度低,照度不均,颜色失真,细节信息丢失严重等问题。针对上述问题,提出一种基于Transformer和自适应特征融合的矿井低照度图像亮度提升和细节增强方法。基于生成对抗思想搭建生成对抗式主体模型框架,使用目标图像域而非单一参考图像驱动判别器监督生成器的训练,实现对低照度图像的充分增强;基于特征表示学习理论搭建特征编码器,将图像解耦为亮度分量和反射分量,避免图像增强过程中亮度与颜色特征相互影响从而导致颜色失真问题;设计CEM-Transformer Encoder通过捕获全局上下文关系和提取局部区域特征,能够充分提升整体图像亮度并消除局部区域照度不均;在反射分量增强过程中,使用结合CEM-Cross-Transformer Encoder的跳跃连接将低级特征与深层网络处特征进行自适应融合,能够有效避免细节特征丢失,并在编码网络中添加ECA-Net,提高浅层网络的特征提取效率。制作矿井低照度图像数据集为矿井低照度图像增强任务提供数据资源。试验显示,在矿井低照度图像数据集和公共数据集中,与5种先进的低照度图像增强算法相比,该算法增强图像的质量指标PSNR、SSIM、VIF平均提高了16.564%,10.998%,16.226%和14.438%,10.888%,14.948%,证明该算法能够有效提升整体图像亮度,消除照度不均,避免颜色失真和细节丢失,实现矿井低照度图像增强。

基于改进卷积注意力机制的触觉图像识别

为了改善传统轻量化网络对触觉图像全局特征提取能力差的问题,提出一种基于轻量化网络提高触觉图像感知分类的新算法,通过将卷积块注意力模块(CBAM)引入坐标注意力机制(CA)来增强特征信息表达能力.利用CA采取空间全局信息并嵌入通道注意中,使卷积网络能够在较全面的区域捕获注意力权重.结果表明:所提算法优于现有轻量化网络算法;该算法对GelSight数据集、多模态传感器数据集2种触觉图像进行分类识别测试,在分类表现中分辨正确率分别达到了88.2%和94.4%;相比于传统的CBAM注意力模型、自注意力模型(SENet)和仅有LeNet的神经网络,该算法对触觉图像的识别能力在GelSight数据集上分别提高了8.7%、8.7%和3.0%,在多模态传感器数据集上分别提高了13.3%、13.4%和4.8%.

基于LMIENet图像增强的矿井下低光环境目标检测方法

煤矿井下工作环境复杂,存在人造光源亮度低、粉尘多和水气密度大等不利因素,导致现有的目标检测算法在应用到煤矿井下时,存在提取特征困难、目标识别和定位精度低等问题。提出一种煤矿井下低照度环境目标检测算法,由矿井低光图像增强模块LMIENet和目标检测模块组成,使用图像增强模块对原始图像进行画质提升,恢复各类图像信息,再使用目标检测网络对增强图像进行特定目标检测,有效提高检测的精确度。在图像增强模块中,改进Zero-DCE算法设计轻量级增强参数预测网络,计算像素级增强参数矩阵,用于低光照图像的亮度调整和画质增强,该网络通过设计的非参考损失函数隐性衡量图像的增强效果,引导网络进行无监督学习,使网络能够不依赖配对数据集对原始图像进行自适应的画质增强。目标检测模块中,采用YOLO v8n目标检测模型,其轻量化的模型尺寸和高灵活性可避免模型整体复杂度过高;采用Focal-EIoU Loss改进回归损失函数,有效加速模型收敛并提升模型检测精度。实验结果显示:与经典目标检测算法Faster R–CNN,SSD,RetinaNet,FCOS等相比,提出算法在自建矿井人员数据集上表现出色,低光照环境下目标检测的mAP@0.5达到98.0%,mAP@0.5∶0.95达64.8%,在实验环境中单帧图像推理时间仅11 ms,优于其他对比方法,证明提出算法能够有效实现在煤矿井下低照度复杂环境下的目标检测,且耗时短、计算效率高。

图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法

公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。

用于多通道单分子定位的高精度图像配准方法

单分子定位技术可以绕过光学系统的衍射限制,在生物样品的单粒子追踪和超分辨显微成像中得到了广泛应用.多通道单分子定位采用多个成像通道,可以实现对不同目标的同时追踪或多色超分辨成像,也可以提升单粒子追踪的轴向深度或实现更高的定位精度和密度.但各通道图像间的差异会影响协同定位或定量分析,因此图像配准是其图像数据预处理的关键环节;且由于单分子定位精度高,其对多通道图像配准精度的要求也很高.现有技术一般采用基于控制点的配准方法,且多采用复杂而精密的方式来获取基准物网格图像用于定位得到控制点对,以实现高精度图像配准,对样品或实验设备要求高,难以直接推广.为此,本文基于局部非线性变换和误匹配点剔除,发展了一种可以直接采用随机分布荧光珠样品作为基准物的高精度图像配准方法,通过在特征匹配和变换模型参数估计的过程中对控制点进行监测和迭代筛选,以剔除因单分子定位不准确或精度差而导致未精确匹配的控制点对,从而消除以随机分布荧光珠样品作为基准物时对于控制点准确获取和精确匹配所带来的不良影响,同时采用基于局部加权平均的二阶多项式拟合进行变换模型参数估计,以更好地适用于不同通道间存在局部非线性形变的情形.结果表明,采用该方法只需要3次迭代,就可以将未准确定位和精确匹配的控制点对找到并剔除,从而实现更准确的变换模型参数估计,将配准精度提高一个数量级,在图像局部非线性形变情况严重的正交像散双通道单分子定位成像系统中实现了约6 nm的配准精度.

一种组合电极电容层析成像重建图像融合方法

提出一种基于电容层析成像(ECT)组合电极重建图像及层次聚类的ECT图像融合方法。首先,构建组合8电极及12电极ECT阵列传感器,研究2种组合传感器激励测量方案;其次,采用层次聚类法对两种组合电极ECT重建图像进行聚类,从而消除重建过程中产生的伪影;最后,将聚类后的2种图像再进行小波融合重建。实验结果表明,相较于原始重建图像,所提方法重建图像平均相对误差最小,最大降幅达到23.4%,平均相关系数最大,最大增幅达到10.56%。

面向双模态夜视图像的混合尺度融合算法

针对传统红外与可见光图像融合算法存在的细节模糊、对比度降低、背景信息缺失等不足,提出了一种基于混合尺度的红外与可见光融合方法。通过潜在低秩表示变换将源图像分解低秩子带和显著子带;利用非下采样轮廓波变换将低秩子带继续分解为低频分量与高频分量;针对显著子带采用基于卷积稀疏表示的方法进行融合;并结合全局均值、区域均值与能量的优势融合低频分量;利用权重决策图融合高频分量。基于自建库及公开库的实验结果表明,与其他5种图像融合算法相比,所提算法在充分继承源图像有效信息的同时,融合图像整体对比度更均衡,有效提升了融合图像的清晰度,包含更丰富的图像细节信息,在主客观评价上均取得了更好的效果。

基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络

目前,红外成像技术在医学、安保、环境监测、军事探测等方面获得了广泛应用。然而,由于低成本红外成像设备的固有缺陷及大气环境对热辐射传导的影响,导致其采集的图像亮度较暗、细节模糊、对比度低,影响后续图像语义分析及目标检测识别等任务。传统基于模型的红外图像增强方法常需利用图像先验信息,模型参数与场景相关,模型泛化能力不强;基于深度学习的红外图像增强算法有助于增强红外图像质量,但结构冗余,不利于边缘端部署。生成对抗网络(GAN)可以通过判别器和生成器两个网络的轮流对抗训练显著提升红外图像增强效果,但网络训练参数量大,边缘端部署占用资源多,运算复杂度高。本文设计了一种基于对抗生成的轻量化红外图像增强网络,通过在GAN模型的基础上增加多层次特征融合结构并设计多尺度损失函数,提升了特征提取效率并减少了网络层数,在提升图像质量的同时提高了增强效率,利于算法的边缘端部署。实验表明,本文方法在同等参数量下,通过添加多层次特征融合结构和多尺度损失函数,兼顾了图像的全局和局部特征,保证了细节信息不丢失,在提高网络性能的前提下未明显增加计算复杂度;在红外图像增强效果相当的情况下,模型参数量降低75.0%,边缘端设备推断时间降低32.07%。

基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法

近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。

基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测

目前目标检测技术虽然已经趋于成熟,但是对遥感图像的检测仍存在不少挑战。针对遥感图像的背景复杂、目标尺度差异大、目标方向任意等特点造成目标检测精度低下的问题,提出一种基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测算法。首先,构建一种联合注意力的多尺度特征增强网络,充分融合高低层特征,使特征层具有语义信息的同时包含丰富的细节信息,并在融合过程中利用设计的特征聚焦模块帮助模型选择关键特征,抑制无关信息。其次,使用感受野模块(RFB)对融合后的特征图进行更新,扩大特征图的感受野,减少特征信息损失。最后,对目标增加旋转角度,并采用圆形平滑标签将回归问题转化成分类问题,提高遥感目标定位的准确性。在用于航拍图像目标检测的大规模数据集(DOTA)上的实验结果表明,与YOLOv5算法相比,所提算法的交并比(Io U)为0.5和0.5~0.95时的平均精度均值(m AP@0.5和m AP@0.5∶0.95)分别提高了7.3和3.3个百分点,能够明显提高复杂背景下遥感图像目标的检测精度,并改善对遥感目标的漏检和误检情况。

胸部CT图像质量评价与辐射剂量的临床应用研究

目的:归纳和分析影响胸部CT图像质量的因素,进一步对照分析常规剂量组和低剂量组两组图像质量有无差异,以论证胸部CT低剂量检查的可行性。方法:选取150例胸部CT查体的患者,A组为常规剂量组,管电压120kV,管电流自动调节;B组为低剂量组,管电压100kV,管电流自动调节。参照胸部CT的图像质量评价标准对常规剂量组和低剂量组图像质量进一步作出主观评价。对辐射剂量、信噪比等客观数据进行统计学处理,以P<0.05为差异有统计学意义。并与主观评价相比较。结果:主、客观评价两组图像质量均无统计学意义,A组辐射剂量与B组辐射剂量有统计学意义。结论:影响图像质量的因素包括患者的因素、设备的因素以及操作者的因素,胸部CT采用100kV低剂量检查可以作为常规扫描方案,获得的图像可以满足影像诊断的要求,具有可行性。

双通道深度图像先验降噪模型

相对于采用固定网络参数值的有监督深度降噪模型而言,无监督的深度图像先验(Deep Image Prior,DIP)降噪模型更具灵活性和实用性.然而,DIP模型的降噪效果远低于有监督降噪模型(尤其是在处理人工合成噪声图像时).为进一步提升DIP降噪模型的降噪效果,本文提出了双通道深度图像先验降噪模型.该降噪模型由噪声图像预处理、在线迭代训练和图像融合3个模块组成.首先,利用BM3D和FFDNet两种经典降噪方法对给定的噪声图像进行预处理,得到2张初步降噪图像,然后,将原DIP单通道逼近目标图像架构拓展为双通道工作模式.其中,第一通道以FFDNet初步降噪图像和噪声图像为双目标图像,第二通道则以BM3D预处理图像和噪声图像为双目标图像.在此基础上,按照标准的DIP在线训练方式让DIP网络输出图像在两个通道上分别逼近各自的目标图像,同时依据基于边缘能量定义的伪有参考图像质量评价值适时终止迭代过程,从而获得2张中间生成图像.最后,使用结构化图块分解融合算法将两张中间生成图像融合并作为最终的降噪后图像.实验数据表明,在合成噪声图像上,本文提出的双通道深度图像先验降噪模型在各个噪声水平上显著优于原DIP及其他无监督降噪模型(提升了约2.2 dB),甚至逼近和超过了新近提出的主流有监督降噪模型,这充分表明了本文提出的改进策略的有效性;在真实噪声图像上,本文提出的降噪模型优于排名第二的对比降噪方法约2 dB,展现出其在实际应用场景下独有的优势.

基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法

单一图像无法全面描述目标的信息,实际应用价值低,针对当前红外与可见光图像融合方法存在的一些不足,如:融合质量差等,为了获得更加理想的红外与可见光图像融合效果,提出了基于特征相似性的红外与可见光图像融合方法。首先分析当前红外与可见光图像融合的研究进展,指出各种方法的局限性,然后采用红外图像和可见光图像,并对它们进行图像去噪、增强处理,采用卷积神经网络提取红外与可见光图像的特征,最后根据特征相似性进行红外与可见光图像融合,并对红外与可见光图像融合效果进行了测试,结果表明,本方法提升了红外与可见光图像融合质量,融合效果要明显优于其他红外与可见光图像融合方法。

基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型

为提高无监督深度图像先验(DIP)降噪模型的降噪性能,该文提出了一种基于内外混合图像先验与图像融合的DIP改进降噪模型(IDIP),该模型由样本生成和样本融合两个相继执行的模块组成。在样本生成阶段,首先利用2个分别来自内部和外部先验且有代表性的降噪算法(模型)处理噪声图像以产生2张初始降噪图像。基于这2张初始降噪图像,使用空间随机混合器按照各自50%混合比例随机生成足够多的混合图像作为DIP降噪模型的第2目标图像并与第1目标图像(即噪声图像)构成双目标图像。然后,每次使用不同的随机输入和双目标图像,多次执行标准DIP降噪流程生成多张具有互补性的样本图像;在样本融合阶段,首先为了获得更好的随机性和稳定性,随机丢弃50%的样本图像。然后,采用无监督融合网络在样本图像上完成自适应融合,获得的融合图像的图像质量相对参与融合的样本图像得到再次提升,作为最终降噪图像。在人工合成噪声图像上实验表明:IDIP降噪模型较原DIP降噪模型在峰值信噪比评价指标上有约2 dB的提升,且较大幅度超过了其他无监督降噪模型,逼近了有监督降噪模型。而在实际真实噪声图像上,其降噪性能较各对比方法更具鲁棒性。

多区域注意力的细粒度图像分类网络

目前细粒度图像分类的难点在于如何精准定位图像中高度可辨的局部区域以及其他辅助判别特征。提出一种多区域注意力的细粒度图像分类网络来解决这个问题。首先使用Inception-V3对图像特征进行提取,通过重复使用注意力擦除的方法使模型关注次要特征;然后通过背景去除以及上采样的方法获取图像更精准的局部图像,对提取到的局部特征进行位置统计,并以矩形框的方式获取图像整体,减少细节信息丢失;最后对局部与整体图像进行更加细致的学习。此外,设计联合损失函数,通过动态平衡难易样本和缩小类内差距的方法改善模型的识别效果。实验结果表明,该方法在公开的细粒度图像数据集CUB-200-2011、Stanford-Cars和FGVC-Aircraft上的准确率分别达到89.2%、94.8%、94.0%,相较于对比方法性能更优。

基于双重注意力机制生成对抗网络的偏振图像融合

针对单一强度图像缺少偏振信息,在恶劣天气条件下无法提供充足场景信息的问题,本文提出了一种基于双重注意力机制生成对抗网络用于强度图像和偏振度图像进行融合。算法网络由一个包含编码器、融合模块和解码器的生成器和一个鉴别器组成。首先源图像输入到生成器的编码器中,经过一个卷积层和密集块进行特征提取,然后通过含有注意力机制的纹理增强融合模块中进行特征融合,最后通过解码器得到融合图像。鉴别器主要由两个卷积模块和两个注意力模块组成,在网络训练过程中,通过不断博弈,迭代优化生成器网络参数,使生成器输出既保留偏振度图像的稀疏特征又不损失强度图像信息的高质量融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像在主观上纹理信息更丰富,更符合人眼的视觉感受,并且在客观评价指标中SD提升约18.5%,VIF提升约22.4%。

LIBS结合图像筛选方法提高钢铁中Cu、Cr、Mn元素检测稳定性研究

优质特种钢材和低端粗钢之间的性能差异主要受其构成元素种类及其成分含量的影响,因此,如何快速准确地对物质成分进行定性及定量分析对钢铁产品的质量评估至关重要。针对传统方法难以实现对钢铁合金成分的快速准确检测的难题,采用激光诱导击穿光谱(LIBS)结合等离子体图像信息的方法,通过快速地对不同元素的特征光谱强度与激发生成的等离子体图像进行采集,分析两者之间的相关性,并通过提取的图像特征信息的异常值剔除了部分无效光谱数据,进而实现了对钢铁成分的高精度分析。通过分析延迟时间和激光能量等不同实验条件对元素特征光谱强度及其对应等离子体图像的影响规律,不仅证明了等离子体图像与光谱之间存在相关性,还利用等离子体图像特征信息的局部最优值确定了最优延迟时间、激光能量分别为1000 ns与50 mJ,并根据图像特征的平均阈值来筛选无效光谱数据。结果表明,图像筛选优化数据后,各元素谱线校准模型的决定系数(R^(2))分别从原始数据的0.978、0.986、0.957、0.935提升至0.995、0.997、0.968、0.957,且其定标曲线对未知样品元素的预测浓度相对标准偏差(RSD)下降为原始数据预测浓度RSD的50%左右。由此可知采用LIBS结合图像筛选方法可以减少定量分析的误差,提高预测结果精确度。

一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法

受煤矿井下粉尘、水雾和低照度环境影响,对皮带运输系统的监测图像精准识别极为困难。针对现有去尘雾方法的图像处理结果和效率欠佳的问题,提出一种基于暗亮通道分割融合的低照度环境图像去尘雾及增强方法。首先利用阈值分割结合伽马变换修正通道差,解决因低照度环境影响导致的尘雾浓度较大区域与其他区域间像素值差异不明显的问题,修正后通过引导尘雾图像做引导滤波得到更加符合实际情况的全局大气光强;然后为解决暗通道先验在尘雾浓度较大区域失效问题,引入亮通道先验进行补充,使用通道分量来辅助暗通道及亮通道透射率融合,避免因多次分割而导致的边缘像素归属问题;最后将去雾后RGB图像转至HSV空间,对亮度分量进行直方图均衡化并将均衡化前后的亮度分量进行加权融合,采用客观指标评价,选择最优聚合权值进行聚合,同时考虑去雾过程中饱和度损失和亮度分量与饱和度分量间的相关性提出饱和度自适应矫正函数,对图像饱和度进行矫正,色调分量保持不变,随后将图像转回至RGB空间,得到亮度适中、信息保留丰富和色彩鲜艳的图像;为验证所提方法的有效性,采用主观视觉、客观指标和目标检测精度及置信度进行算法对比,实验结果表明所提方法在上述4个指标上均优于被对比算法,其图像细节保留丰富,图像视觉观感更佳。

基于颗粒特征与预设变形的人工砂土变形图像生成方法及应用

图像变形分析方法是当前土力学与岩土工程领域的一种重要变形测试技术,散斑图像作为其发展、应用和可靠性评价的常用工具,是否反映真实土体图像特征和变形分析可靠性尚有待解答。以福建标准砂为样本,基于土体图像特征分析及与散斑图像对比,提出了一种描述砂土图像和变形特征的人工图像生成方法,利用建立的4种变形坐标解析公式和生成序列变形图像,对国际代表性RG-DIC和PIVlab法可靠性进行评价。结果表明:散斑图像与真实砂土图像在纹理、圆度、色值等方面存在显著差异,提出的人工图像生成方法能有效控制土颗粒组分、圆度、色值等分布参数,反映了真实土体图像特征;生成的序列变形图像增加了时间变量和任意变形函数功能,为动态和复杂变形分析可靠性评价建立条件。散斑图像明显低估了RG-DIC和PIVlab法对土体变形的分析误差,原因为黑色背景、白色亮斑构成的纹理特征更具辨识性;RG-DIC法的分析准确性与稳定性明显优于PIVlab法,而不同变形条件下两种方法分析误差呈一致趋势,当剪应变≤10^(-3)时误差快速上升。研究方法与成果,为土体图像变形分析方法发展、应用和可靠性评价提供了重要支撑和参考。