基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络

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作者 毛德乾 高珊珊 +2 位作者 吕海霞 张彩明 周元峰 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第6期1006-1019,共14页

针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题,提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet.首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系,设计多尺度特征提取器,高... 针对现有去雾方法大多无法较好地处理非均匀雾度雾天图像的问题,提出一个高效的基于局部Transformer的多尺度图像去雾网络MIDNet.首先利用局部Transformer的线性计算优势、窗口内的局部信息及像素间的远程关系,设计多尺度特征提取器,高效而全面地提取多尺度特征;然后结合金字塔结构和密集连接提出特征聚合模块,实现多源多层级特征的全面聚合;最后基于门控结构设计细节增强单元,保留图像更多边缘等细节信息.在RESIDE, O-HAZE, I-HAZE, NH-HAZE和NITER数据集上的大量实验证明, MIDNet获得了更优的视觉效果,且在NITER数据集上, MIDNet相较于SRKTDN和DeHamer方法的PSNR分别提高了5.552 0 dB和8.170 2 dB, SSIM分别提高了0.029 7和0.095 3. 展开更多

关键词 图像去雾 局部Transformer 多尺度 金字塔结构 密集连接

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面向计算机辅助舌诊关键问题的解决方案综述 被引量：8

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作者 张丽倩 李孟航 +1 位作者 高珊珊 张彩明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第7期256-269,共14页

舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色。中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点。随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算... 舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色。中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点。随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算机进行舌象的辅助诊断,实现智能舌诊,进而实现智慧中医。近年来,智能舌诊的相关研究逐渐成为热点。为了辅助该领域的研究学者对计算机辅助舌诊进行更深入的探索,文中对其进行了系统、全面的综述。首先介绍了中医舌象计算机辅助诊断的具体流程;其次,在广泛调研现有文献、最新成果及已有应用的基础上,分别对计算机辅助舌诊不同步骤的主流方法进行了分类讨论,归纳总结了基本思想和优缺点;然而列举了部分目前已研发出的舌象分析系统,设计并实现了一个较为完备的计算机辅助舌诊系统;最后总结全文并展望了未来可能的发展方向。 展开更多

关键词 辅助舌诊 舌体分割 特征提取 苔质分离 舌象分析系统

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结合反卷积的CT图像超分辨重建网络 被引量：9

3

作者 徐军 刘慧 +1 位作者 郭强 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2084-2092,共9页

医学图像的质量对于患者疾病的诊断、治疗乃至科学研究起着重要的作用.然而,受医疗设备和放射剂量等因素的影响,医学CT图像的分辨率普遍较低.为了实现医学CT图像超分辨重建,提出一种结合反卷积的神经网络算法,通过引入反卷积操作,有效... 医学图像的质量对于患者疾病的诊断、治疗乃至科学研究起着重要的作用.然而,受医疗设备和放射剂量等因素的影响,医学CT图像的分辨率普遍较低.为了实现医学CT图像超分辨重建,提出一种结合反卷积的神经网络算法,通过引入反卷积操作,有效地建立了低/高分辨率图像之间端到端的映射.首先选取肺部、脑部、心脏和脊椎等部位的1 500幅CT图像作为训练数据,将训练数据下采样后输入网络模型;然后建立正反卷积网络模型学习图像特征,网络模型用caffe框架实现,激活函数使用PReLU;最后基于学习到的这些特征重建出高分辨率图像,采用平均方法重建图像.实验结果表明,文中算法能够更好地重建出图像的轮廓和边缘纹理;与已有算法相比,所构建的4层网络结构在重建结果的峰值信噪比、结构相似性、信息熵及重建速度等性能指标上均取得了更好的效果. 展开更多

关键词 CT图像 超分辨重建 卷积神经网络 反卷积 PReLU

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面向医学图像分割的超像素U-Net网络设计 被引量：21

4

作者 王海鸥 刘慧 +2 位作者 郭强 邓凯 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1007-1017,共11页

近年来,超像素在医学图像处理领域的应用愈加广泛,现有的方法取得了较好的效果,如LAW,SLIC等.然而,这些方法在处理医学图像得到超像素时,位于组织边缘像素点的划分仍存在类别模糊问题.为此,提出一种基于U-Net网络的超像素分割方法.首先... 近年来,超像素在医学图像处理领域的应用愈加广泛,现有的方法取得了较好的效果,如LAW,SLIC等.然而,这些方法在处理医学图像得到超像素时,位于组织边缘像素点的划分仍存在类别模糊问题.为此,提出一种基于U-Net网络的超像素分割方法.首先,通过双边滤波模型过滤外部噪声,增强超像素信息;然后,结合U-Net卷积网络学习图像特征.该方法为U-Net网络中每个特征尺度的卷积层后嵌入一个规范层,用于增强网络对参数的敏感性.实验结果表明,该方法有效提高了医学图像超像素的分割精度,与groundtruth相比,其改善了超像素边缘分类的准确性,优化了超像素分割结果,在精确度、召回率、F-measure和分割速度等性能指标上均取得了更好的效果. 展开更多

关键词 超像素 双边滤波 卷积网络 U-Net 医学图像分割

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结合L_(0)优化与拉普拉斯算子的图像平滑方法 被引量：23

5

作者 李孟航 高珊珊 +1 位作者 韩慧健 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1000-1014,共15页

针对平滑过度使图像的细节特征损失导致失真的现象,提出了一种L0测度优化与二阶拉普拉斯算子结合的图像平滑方法,采用拉普拉斯算子约束图像颜色变化,通过对L0模型的优化减缓颜色梯度的变化,达到图像颜色平滑过渡的目的.为了在平滑过程... 针对平滑过度使图像的细节特征损失导致失真的现象,提出了一种L0测度优化与二阶拉普拉斯算子结合的图像平滑方法,采用拉普拉斯算子约束图像颜色变化,通过对L0模型的优化减缓颜色梯度的变化,达到图像颜色平滑过渡的目的.为了在平滑过程中更好地保持图像边缘特征,引入Sobel算子作为能量函数正则项,并采用交替求解策略求解能量函数.在图像平滑领域经典图像以及通过网络引擎搜索得到的图像上与6种平滑方法以及7种去噪方法进行了定性和定量比较实验,结果表明,所提方法在图像平滑的同时能够降低图像细节特征的损失,有效地处理图像平滑中存在的阶梯状边缘以及颜色块状分布的现象,并去除图像中的多种噪声,而且所提方法的峰值信噪比和运行时间也较其他方法有所提升. 展开更多

关键词 图像平滑 图像去噪 L_(0)范数 拉普拉斯算子 SOBEL算子

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基于图像相似性和特征组合的超分辨图像重建 被引量：14

6

作者 战玉丽 迟静 +2 位作者 叶亚男 张彩明 霍文远 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1018-1029,共12页

针对传统图像重建过程中易丢失细节信息,或在增强细节的同时易产生边缘失真和噪声等问题,提出一种基于图像跨尺度相似性和特征组合的图像超分辨率重建方法.首先利用图像的跨尺度相似性,采用KNN算法分别建立高、低分辨率图像之间的像素... 针对传统图像重建过程中易丢失细节信息,或在增强细节的同时易产生边缘失真和噪声等问题,提出一种基于图像跨尺度相似性和特征组合的图像超分辨率重建方法.首先利用图像的跨尺度相似性,采用KNN算法分别建立高、低分辨率图像之间的像素特征和梯度特征的映射关系;然后利用像素特征映射关系对输入图像重建包含高频信息的高分辨图像;利用奇异值阈值化获取输入图像的有效高频信息,并利用梯度特征映射关系将高频信息放大后分块叠加到高分辨率图像上,得到最终的图像重建结果.以加州大学图像分割数据库作为实验数据,在Windows7下的Matlab软件进行实验结果展示,实验结果表明,文中方法重建的图像纹理细节丰富、边缘清晰,图像细节显著增强,在视觉效果和客观指标上都有大幅度提升;且该方法无需依赖外部数据库. 展开更多

关键词 超分辨率 细节增强 跨尺度相似性 奇异值分解

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基于改进CycleGan模型和区域分割的表情动画合成 被引量：4

7

作者 叶亚男 迟静 +2 位作者 于志平 战玉丽 张彩明 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第9期142-149,共8页

针对现有人脸表情合成大多依赖于数据源驱动,且存在生成效率低、真实感差的问题,提出一种基于改进CycleGan模型和区域分割的表情动画合成新方法。新方法可实时地合成新表情动画,且具有较好的稳定性和鲁棒性。所提方法在传统CycleGan模... 针对现有人脸表情合成大多依赖于数据源驱动,且存在生成效率低、真实感差的问题,提出一种基于改进CycleGan模型和区域分割的表情动画合成新方法。新方法可实时地合成新表情动画,且具有较好的稳定性和鲁棒性。所提方法在传统CycleGan模型的循环一致损失函数中构造新的协方差约束条件,可有效避免新表情图像生成时出现的色彩异常和模糊不清等现象;提出分区域训练的思想,用Dlib人脸识别数据库对人脸图像进行关键点检测,通过检测到的关键特征点将源域和目标域的人脸分割成左眼、右眼、嘴部和剩余人脸部分共4个区域块,并利用改进的CycleGan模型对每块区域单独进行训练;最后将训练结果加权融合成最终的新表情图像。分区域训练进一步增强了表情合成的真实感。实验数据来自英国萨里大学的语音视觉情感(SAVEE)数据库,在Tensorflow框架下,用python 3.4软件进行实验结果的展示。实验表明,新方法无需数据源驱动,可直接在源人脸动画序列上实时地生成真实、自然的新表情序列,且对于语音视频可保证新面部表情序列与源音频同步。 展开更多

关键词 表情合成 区域分割 CycleGan 协方差约束 深度学习

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基于词融合与跨度检测的中文嵌套命名实体识别 被引量：2

8

作者 陈淑振 窦全胜 +1 位作者 唐焕玲 姜平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2382-2386,2392,共6页

目前中文命名实体识别模型在识别具有嵌套结构的实体时存在误差,无法准确识别。基于跨度的方法能够找出嵌套实体,但在识别过程中经常生成不包含实体的跨度,无法明确划分跨度边界,增加模型负担。针对此问题,提出了基于词汇融合与跨度边... 目前中文命名实体识别模型在识别具有嵌套结构的实体时存在误差,无法准确识别。基于跨度的方法能够找出嵌套实体,但在识别过程中经常生成不包含实体的跨度,无法明确划分跨度边界,增加模型负担。针对此问题,提出了基于词汇融合与跨度边界检测的中文嵌套命名实体识别模型。该模型使用多词融合方法达到文本特征增强的目的,在设计的注入模块中将目标语句中字符相关的多个词汇信息进行合并,之后融入到BERT中,以此获得更全面的上下文信息,提供更好的跨度表示;其次添加跨度边界检测模块,通过感知分类器预测跨度的首尾字符来划分跨度边界。在公共数据集上的实验表明,该模型可有效提升识别准确率。 展开更多

关键词 中文嵌套命名实体识别 BERT模型 多词融合 跨度边界检测

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结合关系分类与修正的SQL语法结构构建 被引量：1

9

作者 万文军 窦全胜 +2 位作者 崔盼盼 张斌 唐焕玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S02期562-569,共8页

针对嵌套查询中SQL语法结构难以构建的问题,提出结合关系分类与修正的GSC-RCC方法,以3类实体间关系表示SQL语法。首先设计关系分类深度模型,并引入列名常用词提升模型性能,用以确定语句中每个实体对所属不同关系的概率,以此生成无修正... 针对嵌套查询中SQL语法结构难以构建的问题,提出结合关系分类与修正的GSC-RCC方法,以3类实体间关系表示SQL语法。首先设计关系分类深度模型,并引入列名常用词提升模型性能,用以确定语句中每个实体对所属不同关系的概率,以此生成无修正无向图;然后设计基于SQL语法的关系修正算法,对无向图进行修正,以此构建SQL语法结构。在房产数据查询任务中,GSC-RCC对多条件含嵌套复杂查询的语法结构生成准确率为92.25%,且可减轻模型对语句样本数的依赖。 展开更多

关键词 NL2SQL SQL语法结构 关系分类 关系修正 深度学习

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面向小样本关系抽取的自适应胶囊网络 被引量：1

10

作者 张晓明 窦全胜 +1 位作者 陈淑振 唐焕玲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第8期2357-2362,共6页

小样本关系抽取任务是自然语言处理中的热点问题,旨在使用低成本的标注数据训练关系抽取模型。目前广泛使用的原型网络存在类原型表达不准确、不完整等问题。为了克服该问题,提出一种自适应胶囊网络(adaptive capsule network,ACNet),AC... 小样本关系抽取任务是自然语言处理中的热点问题,旨在使用低成本的标注数据训练关系抽取模型。目前广泛使用的原型网络存在类原型表达不准确、不完整等问题。为了克服该问题,提出一种自适应胶囊网络(adaptive capsule network,ACNet),ACNet借助胶囊网络的归纳能力生成类原型,并在此基础上对动态路由过程进行评估,使其面对不同样本能自适应调整网络参数。同时,在ACNet中引入一种记忆迭代机制,帮助模型快速确定类表示。在小样本关系数据集FewRel上进行实验验证得出,ACNet能够有效处理小样本关系抽取任务。 展开更多

关键词 关系抽取 小样本 自适应 胶囊网络 动态路由

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去光源影响的加权导向滤波图像去雾算法 被引量：5

11

作者 毛德乾 高珊珊 +1 位作者 张晨昊 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期217-231,共15页

含光源影响的雾图像中光源极易引入雾天原本不存在的光晕,从而影响大气光值和透射率估算的准确率,针对此问题,提出一种简单、易实现的去光源影响的雾天图像去雾算法.首先,基于超像素分割在CIELab颜色空间进行光源区域确定;然后,引入基... 含光源影响的雾图像中光源极易引入雾天原本不存在的光晕,从而影响大气光值和透射率估算的准确率,针对此问题,提出一种简单、易实现的去光源影响的雾天图像去雾算法.首先,基于超像素分割在CIELab颜色空间进行光源区域确定;然后,引入基于距离度量的光衰减因子计算并去除光源的影响;最后,以超像素块为单位估计大气光值,并采用加权导向滤波迭代优化透射率获得光源影响下的去雾结果图,提高效率和准确率.在光源影响下雾图集合和SOTS等数据集上进行了复原实验,将雾天图像复原结果与现有主流算法复原结果进行主客观对比,实验结果表明,文中算法复原结果的NIQE和BRISQUE值更低,并具有清晰度高、噪声低、纹理细节丰富和色彩恢复度高的优点. 展开更多

关键词 去雾 光源影响 光衰减 加权导向滤波 超像素

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基于加权子网参与度和多源信息融合的关键蛋白质识别算法

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作者 费兆杰 刘培强 +2 位作者 郭俊宏 杨壮 刘畅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第1期163-169,共7页

现有关键蛋白质识别算法对生物信息考虑不全面、识别准确率亦有待提高,针对此问题,提出一种高效关键蛋白质识别算法PDWS。首先,结合由亚细胞定位信息获取到的蛋白质位置和蛋白质相互作用网络边聚类系数构建加权网络;其次,依据蛋白质所... 现有关键蛋白质识别算法对生物信息考虑不全面、识别准确率亦有待提高,针对此问题,提出一种高效关键蛋白质识别算法PDWS。首先,结合由亚细胞定位信息获取到的蛋白质位置和蛋白质相互作用网络边聚类系数构建加权网络;其次,依据蛋白质所处亚细胞位置,提出亚细胞定位区室子网参与度指标;最后,融合亚细胞定位区室子网参与度和蛋白质复合物子网参与度指标,多维度度量蛋白质关键性。在DIP和Krogan两个标准数据集上的实验结果表明,PDWS算法性能优于PeC、PCSD等已有算法,可识别出更多特定结构的关键蛋白质,且识别精度分别达到0.76与0.73。 展开更多

关键词 关键蛋白质 蛋白质相互作用网络 亚细胞定位 蛋白质复合物

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多层次轮廓约束的图像放大算法

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作者 王珊 高珊珊 +1 位作者 郭宁宁 张彩明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1817-1830,共14页

为解决图像放大过程中有效地保证边缘锐化的图像插值难题,提出多层次轮廓约束的图像放大算法.首先利用检测算子对图像进行预处理,将图像分为边缘区域、平坦区域;其次,针对图像边缘区域进行自适应梯度扩散获取适当的边缘轮廓层作为图像... 为解决图像放大过程中有效地保证边缘锐化的图像插值难题,提出多层次轮廓约束的图像放大算法.首先利用检测算子对图像进行预处理,将图像分为边缘区域、平坦区域;其次,针对图像边缘区域进行自适应梯度扩散获取适当的边缘轮廓层作为图像放大约束;最后对轮廓层直接进行曲线插值重采样,不额外增加边缘层数,以保证放大后的图像在视觉上的边缘清晰.对于非轮廓层的平坦区域,构建双三次Coons插值曲面并进行重采样,保持了平坦区域的平滑性.测试图像为自然图像和医学图像,自然图像的来源是set5和set14测试集,实验对比方法主要从客观效果、视觉效果、时间复杂度3个方面进行比较.实验结果表明,采用该算法得到的放大图像不仅可以保持轮廓清晰,且PSNR及SSIM指标超过了大多数经典的插值算法以及目前流行的基于机器学习的算法. 展开更多

关键词 图像放大 轮廓层 梯度扩散 图像插值

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