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oe1(光电查) - 科学论文

11 条数据
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  • 基于深度U-Net和超像素条件随机场模型的超高分辨率遥感影像水体提取

    摘要： 水体提?。╓BE）在遥感影像分析领域备受关注。本研究提出一种增强型深度卷积编解码器网络（即深度U-Net），通过结合超像素分割与条件随机场（CRF）技术，专门用于遥感影像的水体提取。首先利用深度U-Net对整幅遥感影像进行水/非水区域预分类，将类别隶属概率结果作为CRF模型中的一元势能函数；CRF的二元势能采用高斯核线性组合定义，形成全连接邻域结构。随后引入区域约束机制以增强连通区域一致性——通过简单线性迭代聚类算法生成超像素，并基于其平均后验概率修正二值分类结果。最终为该模型构建了高效的均值场近似推理算法。在高分二号和WorldView-2影像的实验应用表明，该方法在定量与定性指标上均具竞争力，能有效抑制椒盐噪声并保持水体边缘结构，较现有先进方法取得了更优的最终效果。

    关键词： 条件随机?。–RFs）、深度U型网络、超像素、区域限制（RR）、水体提?。╓BE）

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 基于颜色感知的视觉质量评估门控卷积神经网络

    摘要： 视觉质量评估旨在构建一个计算模型，该模型能够根据人类感知来评价图像质量。作为表征图像的重要方面之一，色彩为图像提供了丰富的信息，并深刻影响着视觉感知。因此，色彩和谐（定义为"两种或多种颜色共同作用时形成单一、愉悦的整体印象"[1]）是决定图像视觉/美学质量的关键特征之一。尽管当前色彩和谐模型在美学质量评估方面取得了一定进展，但大多数传统方法仅通过共现颜色的分布来表征色彩和谐，而忽略了相邻颜色之间的空间关系。为克服这一局限，我们提出利用条件随机?。–RF）的固有结构特性来建模图像色彩和谐。在CRF框架中，我们提出一种新方法：使用门控卷积神经网络（CNN）计算图像小块具有高美学质量的概率，并计算它们之间的和谐兼容性（可视为CRF的关联与交互势能）。本研究还引入每幅图像的语义标签来提升所提和谐模型的判别能力，在美学质量评估方面相比现有色彩和谐模型展现出显著改进。

    关键词： 美学质量，深度神经网络，条件随机场

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 德国慕尼黑（2019.6.23-2019.6.27）] 2019年欧洲激光与电光会议暨欧洲量子电子学会议（CLEO/Europe-EQEC） - 利用膜界面水探测神经元活动

    摘要： 利用多参数磁共振成像（MP-MRI）提取的大容量定量放射组学特征进行前列腺肿瘤自动检测正日益受到关注，因其能提供海量可挖掘数据，这些数据既可用于前列腺癌检测，也可用于预后评估。当前基于体素分辨率的放射组学驱动前列腺肿瘤检测方法独立运用与单个体素相关的定量放射组学特征，而整合体素间空间关系及放射组学特征信息的做法对实现更可靠的检测性能具有重大潜力。受此启发，我们提出一种采用放射组学驱动条件随机?。≧D-CRF）框架的前列腺癌自动检测新方法。该RD-CRF框架除高通量提取和利用全面的体素级定量放射组学特征外，还利用体素间空间与放射组学特征关系，确保自动检测出的肿瘤候选区域呈现反映恶性肿瘤的互联组织特征。我们使用20例患者的临床前列腺MP-MRI数据评估该框架性能，结果表明RD-CRF框架在自动体素分辨率前列腺癌检测的定量放射组学领域较现有最先进技术有显著提升。

    关键词： 多参数磁共振成像（MP-MRI）、前列腺癌自动检测、放射组学、特征模型、条件随机场（CRF）

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [2019年7月11-12日，孟加拉国拉杰沙希 - IEEE 2019国际计算机、通信、化学、材料与电子工程会议(IC4ME2)] 2019年国际计算机、通信、化学、材料与电子工程会议(IC4ME2) - 通过带隙以下激发光揭示的GaAs:N δ掺杂超晶格结构中的非辐射复合中心研究

    摘要： 磁敏感加权成像（SWI）静脉造影能生成精细的静脉对比图像，可补充以动脉为主的磁共振血管造影（MRA）技术。然而这些高密度反向对比的SWI静脉图谱带来了新的分割挑战。我们提出一种基于条件随机?。–RF）的全脑静脉血自动分割方法。该CRF模型融合了一阶与二阶不同势能：一阶关联势能由外观势能、基于Hessian矩阵的形状势能及非线性位置势能复合构成；二阶交互势能采用自对数（平滑）势能与数据依赖（边缘）势能建模。通过最小化后处理排除脑实质外体素并可视化表面血管。使用30例深部脑刺激（DBS）患者（年龄范围...岁）的SWI静脉图谱进行模型训练与验证。结果显示该方法在深部与皮层下区域（中位数...，准确率0.82）及具有挑战性的中矢状面与表面区域（中位数...，准确率0.83）均实现稳健一致的分割。总体而言，该CRF模型能高质量分割SWI静脉血管系统，适用于DBS手术中降低出血风险及其他外科与非外科应用场景。

    关键词： 深部脑刺激、条件随机场、磁敏感加权成像、图像引导神经外科手术、磁共振静脉造影

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • 一种用于眼底血管分割的粗到细全卷积神经网络

    摘要： 眼底血管分析是临床上评估糖尿病视网膜病变和高血压等视网膜疾病发展的重要工具。因此，自动眼底血管分割对于眼科疾病诊断具有重要价值，能够识别并提取相关的对称与非对称模式。此外，由于眼底血管的独特性，该方法还可应用于生物特征识别领域。本文将眼底血管分割重构为像素级分类任务，提出一种新型的由粗到精全卷积神经网络（CF-FCN）用于眼底图像血管提取。该网络通过利用眼底图像中像素间的空间关系，旨在充分利用原始数据信息并弥补神经网络输出的粗糙性。配合必要的预处理与后处理操作，我们在DRIVE、STARE、HRF和CHASE DB1数据集上的实验证实了CF-FCN的有效性与高效性。在DRIVE数据集上，其灵敏度达0.7941，特异度为0.9870，准确率为0.9634，受试者工作特征曲线下面积（AUC）达到0.9787，超越了现有最先进方法。

    关键词： 眼底血管分割、条件随机场、扩张卷积、医学诊断、全卷积神经网络

    更新于2025-09-23 20:02:09

  • [IEEE 2019国际三维视觉会议(3DV) - 加拿大魁北克市(2019.9.16-2019.9.19)] 2019年国际三维视觉会议(3DV) - 解耦混合360°全景立体视频

    摘要： 磁敏感加权成像（SWI）静脉造影能呈现精细的静脉对比度，可补充以动脉为主的磁共振血管造影（MRA）技术。但这些高密度反向对比的SWI静脉图谱带来了新的分割挑战。我们提出一种基于条件随机?。–RF）的全脑静脉血自动分割方法。该CRF模型融合了一阶与二阶不同势函数：一阶关联势由外观势、基于Hessian矩阵的形状势及非线性位置势复合构成；二阶交互势采用自对数（平滑）势和数据依赖（边缘）势建模。通过最小化后处理排除脑实质外体素并可视化表面血管。使用30例深部脑刺激（DBS）患者（年龄范围岁）的SWI静脉图谱进行模型训练与验证，结果显示该模型在深部及皮层下区域（中位数和0.82）、具有挑战性的中矢状面及表面区域（中位数和0.83）均能实现稳健一致的分割。总体而言，该CRF模型可高质量分割SWI静脉血管结构，适用于DBS手术中降低出血风险及其他外科与非外科应用场景。

    关键词： 图像引导神经外科、条件随机场、深部脑刺激、磁敏感加权成像、磁共振静脉造影

    更新于2025-09-19 17:13:59

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 西班牙瓦伦西亚（2018年7月22日-7月27日）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 利用多源哨兵影像和LPIS进行轮作结构分类以实现作物类型制图

    摘要： 建议采用哨兵卫星影像时间序列的自动分析方法来监测欧洲农业用地利用情况。为提升分类能力，我们提出一种结合哨兵影像与历史土地地块识别系统版本的时间结构化分类方法。通过条件随机场学习并融合多年作物轮作信息与卫星影像数据。该方法在法国境内233平方公里的研究区域（采用25类国家分类体系）进行验证，总体分类精度得到显著提升。

    关键词： 时间正则化、哨兵、农业、分类、监测、条件随机场

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • [IEEE 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 杭州（2018.8.6-2018.8.9）] 2018年第七届农业地理信息学国际会议（Agro-geoinformatics） - 基于机载高光谱遥感图像的中国南方典型农场精细分类

    摘要： 在中国南方地区，特殊的土地碎片化现象使得作物种植呈现出单块种植面积小、多地块轮作和空间多样化种植的特点。基于中国南方独特的作物种植特征，本文以湖北省洪湖市典型南方农场为例，采用无人机成像光谱仪平台同步获取"双高"（高光谱与高空间分辨率）影像。为完成"双高"影像的作物精细分类，本文提出了CNN-CRF算法。该算法仅需1%的训练样本即可在遥感影像上达到91.5%的分类精度，其性能远优于大多数传统分类方法。

    关键词： 条件随机场（CRF）、卷积神经网络（CNN）、精细分类、机载高光谱

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 基于CRF嵌入的自监督特征学习用于高光谱图像分类

    摘要： 高光谱图像（HSI）分类的挑战在于存在噪声光谱信息以及像素间缺乏上下文信息?？悸堑礁吖馄淄枷裰醒窍袼亍⑾袼睾统袼卣馊霾煌愦文芴峁┗ゲ剐畔?，我们开发了一种新型高光谱图像特征学习网络（HSINet），通过自监督方式为高光谱图像分类学习一致性特征。HSINet包含一个三层深度神经网络和一个多特征卷积神经网络，可自动提取空间、光谱、颜色、边界等特征及上下文信息。为通过似然最大化提升自监督特征学习的性能，我们将条件随机?。–RF）框架嵌入HSINet。CRF中的一元、成对和高阶势项分别由对应的亚像素、像素和超像素构建。此外，这些项产生的反馈信息也被融合到不同层次的特征学习过程中，使得HSINet-CRF成为一个可通过反向传播算法训练的端到端深度学习模型。我们在三个广泛使用的高光谱数据集上进行了综合评估，结果表明本方法优于现有最先进技术。

    关键词： 自监督学习、特征学习、卷积神经网络（CNN）、条件随机?。–RF）、高光谱图像（HSI）分类

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于具有区域势能的全连接条件随机场的遥感图像变化检测

    摘要： 本文提出了一种基于具有区域势函数的全连接条件随机场（FCCRF）的新型变化检测方法。为解决FCCRF模型中的过度平滑问题，我们通过在模型中引入区域边界约束进行改进。该方法利用无监督模糊C均值聚类的隶属度定义一元势函数，通过多时相图像全像素集的高斯核线性组合设计二元势函数以抑制噪声影响，并采用影像对象内像素的平均概率实现区域势函数来保留对象边界细节信息。实验结果表明，该方法提高了变化检测精度，相比传统方法具有更强的抗噪鲁棒性。

    关键词： 变化检测，条件随机场，遥感影像

    更新于2025-09-04 15:30:14