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基于深度学习U-net网络的雾天汽车视觉图像超像素级配准方法
1
作者
靳新
潘月
《激光杂志》
北大核心
2025年第4期121-127,共7页
雾天汽车视觉图像因对比度降低和细节模糊而难以处理与配准。为此,提出基于深度学习U-net网络的超像素级配准方法。首先,通过改进的直方图均衡化算法,增强雾天图像的清晰度和对比度。接着,利用结合了GAN技术的U-Net网络对图像进行初始分...
雾天汽车视觉图像因对比度降低和细节模糊而难以处理与配准。为此,提出基于深度学习U-net网络的超像素级配准方法。首先,通过改进的直方图均衡化算法,增强雾天图像的清晰度和对比度。接着,利用结合了GAN技术的U-Net网络对图像进行初始分割,获取不同区域的标签集。随后,应用SLIC超像素分割算法,将相似像素组合成超像素,形成更具代表性的图像特征。最后,采用改进SURF算法,利用超像素特征进行精确图像对齐,提高配准精度和效率。实验证明,此方法不仅能有效改善雾天汽车视觉图像质量,还具备高配准精度,NCC值稳定在0.92至0.95之间。
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关键词
直方图均衡化
深度
学习
GAN-U-net
分割
网络
SLIC超像素
分割
SURF超像素级配准
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职称材料
基于U型结构的多尺度皮肤病分割算法
被引量：
5
2
作者
李家琛
刘彦
+1 位作者
王一诺
张俊然
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期59-65,共7页
针对皮肤病灶的形态不一、边缘模糊导致分割精度不高的问题,提出一种基于U型结构的多尺度网络,利用密集空洞空间金字塔池化模块扩大感受野,得到全局多尺度信息,在跳跃连接中加入双向卷积LSTM(BConv-LSTM),融合特征信息,通过注意力机制...
针对皮肤病灶的形态不一、边缘模糊导致分割精度不高的问题,提出一种基于U型结构的多尺度网络,利用密集空洞空间金字塔池化模块扩大感受野,得到全局多尺度信息,在跳跃连接中加入双向卷积LSTM(BConv-LSTM),融合特征信息,通过注意力机制使网络自动学习各通道之间的关系,实现病灶的精准分割。实验结果表明,该方法在皮肤病分割中表现良好,算法的Dice系数达到0.895,比U-net和U-net++分别提高了4.32%和3.23%。未来有望应用于临床,提升医生诊断黑色素瘤和更多皮肤疾病的效率。
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关键词
皮肤病
病灶
分割
深度学习分割网络
黑色素瘤
上下文信息
空洞卷积
CNN
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职称材料
基于U-net的海马体分割算法应用
被引量：
2
3
作者
史春晖
朱习军
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1029-1034,共6页
为促进阿尔兹海默症的诊断及治疗,实现对海马体的精确分割,针对海马体MRI图像,提出一种基于U-net模型改进的分割算法。使用CLAHE等对原始图像进行预处理,经处理后的图像有效提高了分割效果;将残差模块加入实现分割算法的卷积网络,增强...
为促进阿尔兹海默症的诊断及治疗,实现对海马体的精确分割,针对海马体MRI图像,提出一种基于U-net模型改进的分割算法。使用CLAHE等对原始图像进行预处理,经处理后的图像有效提高了分割效果;将残差模块加入实现分割算法的卷积网络,增强网络性能,避免网络性能退化。对原始数据集进行扩充,将扩充后的样本数据用以训练网络,解决数据量的问题。实验结果表明,该算法在脑部MRI图像中对海马体实现了良好的分割效果,能较好辅助医生诊断。
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关键词
阿尔兹海默症
海马体
核磁共振成像
预处理
深度学习分割网络
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职称材料
题名
基于深度学习U-net网络的雾天汽车视觉图像超像素级配准方法
1
作者
靳新
潘月
机构
沈阳工学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第4期121-127,共7页
基金
辽宁省教育科学“十四五”规划2022年度课题(No.JG22DBF514)。
文摘
雾天汽车视觉图像因对比度降低和细节模糊而难以处理与配准。为此,提出基于深度学习U-net网络的超像素级配准方法。首先,通过改进的直方图均衡化算法,增强雾天图像的清晰度和对比度。接着,利用结合了GAN技术的U-Net网络对图像进行初始分割,获取不同区域的标签集。随后,应用SLIC超像素分割算法,将相似像素组合成超像素,形成更具代表性的图像特征。最后,采用改进SURF算法,利用超像素特征进行精确图像对齐,提高配准精度和效率。实验证明,此方法不仅能有效改善雾天汽车视觉图像质量,还具备高配准精度,NCC值稳定在0.92至0.95之间。
关键词
直方图均衡化
深度
学习
GAN-U-net
分割
网络
SLIC超像素
分割
SURF超像素级配准
Keywords
histogram equalization
deep learning GAN-U-net segmentation network
SLIC superpixel segmentation
SURF superpixel level registration
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于U型结构的多尺度皮肤病分割算法
被引量：
5
2
作者
李家琛
刘彦
王一诺
张俊然
机构
四川大学电气工程学院
四川大学“医学+信息”中心
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第1期59-65,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61902264)
川大自贡校地合作基金项目(2018CDZG-19)
+2 种基金
华西医院135交叉学科创新基金项目(ZYJC21041)
智能电网四川省重点实验室应急重点基金项目(2020IEPGKL-20YJ01)
四川大学“医学+信息”中心融合创新基金项目(YGJC012)。
文摘
针对皮肤病灶的形态不一、边缘模糊导致分割精度不高的问题,提出一种基于U型结构的多尺度网络,利用密集空洞空间金字塔池化模块扩大感受野,得到全局多尺度信息,在跳跃连接中加入双向卷积LSTM(BConv-LSTM),融合特征信息,通过注意力机制使网络自动学习各通道之间的关系,实现病灶的精准分割。实验结果表明,该方法在皮肤病分割中表现良好,算法的Dice系数达到0.895,比U-net和U-net++分别提高了4.32%和3.23%。未来有望应用于临床,提升医生诊断黑色素瘤和更多皮肤疾病的效率。
关键词
皮肤病
病灶
分割
深度学习分割网络
黑色素瘤
上下文信息
空洞卷积
CNN
Keywords
skin lesions
lesion segmentation
U-net
melanoma
context information
dilated convolution
CNN(convolutional neural networks)
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于U-net的海马体分割算法应用
被引量：
2
3
作者
史春晖
朱习军
机构
青岛科技大学信息科学技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第4期1029-1034,共6页
基金
山东省重点研发计划基金项目(2015GSF119016)。
文摘
为促进阿尔兹海默症的诊断及治疗,实现对海马体的精确分割,针对海马体MRI图像,提出一种基于U-net模型改进的分割算法。使用CLAHE等对原始图像进行预处理,经处理后的图像有效提高了分割效果;将残差模块加入实现分割算法的卷积网络,增强网络性能,避免网络性能退化。对原始数据集进行扩充,将扩充后的样本数据用以训练网络,解决数据量的问题。实验结果表明,该算法在脑部MRI图像中对海马体实现了良好的分割效果,能较好辅助医生诊断。
关键词
阿尔兹海默症
海马体
核磁共振成像
预处理
深度学习分割网络
Keywords
Alzheimer’s disease
hippocampus
MRI
CLAHE
U-net
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习U-net网络的雾天汽车视觉图像超像素级配准方法
靳新
潘月
《激光杂志》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于U型结构的多尺度皮肤病分割算法
李家琛
刘彦
王一诺
张俊然
《计算机工程与设计》
北大核心
2023
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于U-net的海马体分割算法应用
史春晖
朱习军
《计算机工程与设计》
北大核心
2020
2
在线阅读
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职称材料
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