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High-contrast imaging based on wavefront shaping to improve low signal-to-noise ratio photoacoustic signals using superpixel method
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作者 Xinjing Lv Xinyu Xu +3 位作者 Qi Feng Bin Zhang Yingchun Ding Qiang Liu 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2020年第3期251-258,共8页
Photoacoustic(PA) imaging has drawn tremendous research interest for various applications in biomedicine and experienced exponential growth over the past decade. Since the scattering effect of biological tissue on ult... Photoacoustic(PA) imaging has drawn tremendous research interest for various applications in biomedicine and experienced exponential growth over the past decade. Since the scattering effect of biological tissue on ultrasound is two-to three-orders magnitude weaker than that of light, photoacoustic imaging can effectively improve the imaging depth.However, as the depth of imaging further increases, the incident light is seriously affected by scattering that the generated photoacoustic signal is very weak and the signal-to-noise ratio(SNR) is quite low. Low SNR signals can reduce imaging quality and even cause imaging failure. In this paper, we proposed a new wavefront shaping and imaging method of low SNR photoacoustic signal using digital micromirror device(DMD) based superpixel method. We combined the superpixel method with DMD to modulate the phase and amplitude of the incident light, and the genetic algorithm(GA) was used as the wavefront shaping algorithm. The enhancement of the photoacoustic signal reached 10.46. Then we performed scanning imaging by moving the absorber with the translation stage. A clear image with contrast of 8.57 was obtained while imaging with original photoacoustic signals could not be achieved. The proposed method opens new perspectives for imaging with weak photoacoustic signals. 展开更多
关键词 PHOTOACOUSTIC IMAGING WAVEFRONT SHAPING superpixel method high contrast IMAGING
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Precise Object Detection Using Iterative Superpixels Grouping Method
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作者 Cheng-Chang Lien Yu-Wei Lin +2 位作者 Huan-Po Hsu Kun-Ming Yu Ming-Yuan Lei 《Journal of Electronic Science and Technology》 CAS CSCD 2017年第2期153-160,共8页
The region completeness of object detection is very crucial to video surveillance, such as the pedestrian and vehicle identifications. However, many conventional object detection approaches cannot guarantee the object... The region completeness of object detection is very crucial to video surveillance, such as the pedestrian and vehicle identifications. However, many conventional object detection approaches cannot guarantee the object region completeness because the object detection can be influenced by the illumination variations and clustering backgrounds. In order to overcome this problem, we propose the iterative superpixels grouping (ISPG) method to extract the precise object boundary and generate the object region with high completeness after the object detection. First, by extending the superpixel segmentation method, the proposed ISPG method can improve the inaccurate segmentation problem and guarantee the region completeness on the object regions. Second, the multi- resolution superpixel-based region completeness enhancement method is proposed to extract the object region with high precision and completeness. The simulation results show that the proposed method outperforms the conventional object detection methods in terms of object completeness evaluation. 展开更多
关键词 Index Terms-lterative superpixels grouping method (ISPG) object completeness object detection superpixel video surveillance.
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基于语义分割的双目场景流估计 被引量:3
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作者 陈震 马龙 +3 位作者 张聪炫 黎明 吴俊劼 江少锋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期631-636,共6页
针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;... 针对现有场景流计算方法在复杂场景、大位移和运动遮挡等情况下易产生运动边缘模糊的问题,提出一种基于语义分割的双目场景流估计方法.首先,根据图像中的语义信息类别,通过深度学习的卷积神经网络模型将图像划分为带有语义标签的区域;针对不同语义类别的图像区域分别进行运动建模,利用语义知识计算光流信息并通过双目立体匹配的半全局匹配方法计算图像视差信息.然后,对输入图像进行超像素分割,通过最小二乘法耦合光流和视差信息,分别求解每个超像素块的运动参数.最后,在优化能量函数中添加语义分割边界的约束信息,通过更新像素到超像素块的映射关系和超像素块到移动平面的映射关系得到最终的场景流估计结果.采用KITTI 2015标准测试图像序列对本文方法和代表性的场景流计算方法进行对比分析.实验结果表明,本文方法具有较高的精度和鲁棒性,尤其对于复杂场景、运动遮挡和运动边缘模糊的图像具有较好的边缘保护作用. 展开更多
关键词 语义分割 场景流 深度学习 双目立体匹配 最小二乘法 超像素分割 运动遮挡 边缘保护
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基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法 被引量:9
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作者 陈允杰 马辰阳 +1 位作者 孙乐 詹天明 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期73-81,共9页
本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超... 本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超像素结合的同质区域选择方法,对提取的邻域像素进行赋权,将超像素中固定窗口外的像素权值置零,得到修正的空间光谱核;其次,进一步考虑相邻超像素之间的相关性,得到相邻超像素间的空间特征光谱核,并与上一步中的空间光谱核进行凸组合得到修正的超像素空间光谱核,最后采用支持向量机进行分类.真实高光谱数据实验结果表明:本文方法能有效克服超像素空谱核的空间信息不稳定性,分类精度优于现有的最新的分类方法. 展开更多
关键词 高光谱图像分类 空谱核 超像素核 核方法
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结合SLIC和模糊聚类的遥感图像分割方法 被引量:4
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作者 杨丽艳 赵玉娥 黄亮 《软件》 2019年第12期66-69,共4页
超像素分割是目前用于遥感影像分割的研究热点,但它易产生过度分割的问题。为解决过度分割问题,提出一种简单线性迭代聚类(SLIC)结合快速FCM聚类算法(Fast fuzzy C-means,FFCM)的遥感图像分割方法。该方法首先用SLIC算法对初始影像进行... 超像素分割是目前用于遥感影像分割的研究热点,但它易产生过度分割的问题。为解决过度分割问题,提出一种简单线性迭代聚类(SLIC)结合快速FCM聚类算法(Fast fuzzy C-means,FFCM)的遥感图像分割方法。该方法首先用SLIC算法对初始影像进行预分割;然后使用FFCM对获取的超像素进行合并。本文将分形网络演化方法(FNEA)作为对比实验方法。实验结果表明,本文提出方法的分割结果与实际地物的相似度更高,抗噪性更好。提出分割方法的精度较FNEA算法相比均有所提高。研究成果可为遥感影像分割提供有效借鉴。 展开更多
关键词 遥感图像 图像分割 超像素 过分割 分形网络演化方法
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基于超像素和密度聚类算法的皮肤镜图像分割 被引量:4
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作者 赵晓梅 刘兆邦 +2 位作者 张正平 谢璟 陆千琦 《计算机技术与发展》 2020年第6期167-171,共5页
皮肤病变的精确分割是实现皮肤病图像自动分析的关键步骤,为后续的特征提取、病变分类等步骤提供了便捷性。然而,现有方法存在分割不足或分割过度的问题,通常会出现皮损的边缘部分丢失和背景错分的情况。针对这些问题,提出了一种新的自... 皮肤病变的精确分割是实现皮肤病图像自动分析的关键步骤,为后续的特征提取、病变分类等步骤提供了便捷性。然而,现有方法存在分割不足或分割过度的问题,通常会出现皮损的边缘部分丢失和背景错分的情况。针对这些问题,提出了一种新的自动皮肤病变分割方法,该方法包含4个步骤,首先预处理皮肤病图像,去除毛发噪声,增加分割的精确度;随后利用超像素对图像进行初始分割,形成网格状图像;然后采用密度聚类算法对颜色相近的超像素进行合并;最后使用形态学方法处理得到最终的分割结果。在ISIC2018公开的皮肤镜图像数据集上进行实验,结果表明,所提算法与其他分割方法相比:分割结果更精确,更鲁棒,另外从分割指标上也可得出,该分割算法在边缘处理上更加完美。 展开更多
关键词 皮肤病变 超像素 密度聚类 合并 形态学方法
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双边滤波SEEDS彩色图像分割方法
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作者 裴高阳 张荣国 +1 位作者 胡静 刘小君 《太原科技大学学报》 2017年第4期271-277,共7页
针对SEEDS彩色图像分割方法存在边界分割不精确的问题,给出了一种双边滤波SEEDS方法。首先利用双边滤波器对图像进行滤波处理,可以降低图像中纹理和噪声等信息对边界分割的影响,能够在保持边界信息的同时滤除噪声,从而使图像变得平滑。... 针对SEEDS彩色图像分割方法存在边界分割不精确的问题,给出了一种双边滤波SEEDS方法。首先利用双边滤波器对图像进行滤波处理,可以降低图像中纹理和噪声等信息对边界分割的影响,能够在保持边界信息的同时滤除噪声,从而使图像变得平滑。然后再进行超像素彩色图像分割,这样减少了图像误分割的现象,使边界信息分割的更加精确。仿真实验表明,双边滤波SEEDS方法在边界召回率和欠分割错误率方面都要优于SEEDS方法。 展开更多
关键词 SEEDS方法 超像素 图像分割 双边滤波 爬山算法 边界召回率
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