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2020 2

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2018 1

2017 2

2016 2

2015 1

2007 1

2006 1

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关键词

交互式分割 1

交互式图像分割;多元自适应回归样条;集成学习;薄板样条回归;半监督学习;支持向量回归 1

人群计数;密度估计;分割先验图;均匀函数 1

分割 1

分类 1

医学超声图像分析 1

医疗图像分割 1

半监督学习 1

图像分割 1

多智能体强化学习 1

大众行为;运动分割;运动熵;群体场景分析;复杂度检测;编织熵 1

子带瞬时能量谱 1

形态梯度算子 1

提取 1

时空结合 1

标记融合;局部加权表决;基于图块;背景分析 1

梯度法 1

检测 1

槽况敏感频段 1

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检索范围:

排序: 展示方式:

Optimal CNN-based semantic segmentation model of cutting slope images

Mansheng LIN; Shuai TENG; Gongfa CHEN; Jianbing LV; Zhongyu HAO

《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第4期   页码 414-433 doi: 10.1007/s11709-021-0797-6

摘要: This paper utilizes three popular semantic segmentation networks, specifically DeepLab v3+, fully convolutional network (FCN), and U-Net to qualitively analyze and identify the key components of cutting slope images in complex scenes and achieve rapid image-based slope detection. The elements of cutting slope images are divided into 7 categories. In order to determine the best algorithm for pixel level classification of cutting slope images, the networks are compared from three aspects: a) different neural networks, b) different feature extractors, and c) 2 different optimization algorithms. It is found that DeepLab v3+ with Resnet18 and Sgdm performs best, FCN 32s with Sgdm takes the second, and U-Net with Adam ranks third. This paper also analyzes the segmentation strategies of the three networks in terms of feature map visualization. Results show that the contour generated by DeepLab v3+ (combined with Resnet18 and Sgdm) is closest to the ground truth, while the resulting contour of U-Net (combined with Adam) is closest to the input images.

关键词: slope damage     image recognition     semantic segmentation     feature map     visualizations    

Fast detection algorithm for cracks on tunnel linings based on deep semantic segmentation

《结构与土木工程前沿(英文)》 2023年 第17卷 第5期   页码 732-744 doi: 10.1007/s11709-023-0965-y

摘要: An algorithm based on deep semantic segmentation called LC-DeepLab is proposed for detecting the trends and geometries of cracks on tunnel linings at the pixel level. The proposed method addresses the low accuracy of tunnel crack segmentation and the slow detection speed of conventional models in complex backgrounds. The novel algorithm is based on the DeepLabv3+ network framework. A lighter backbone network was used for feature extraction. Next, an efficient shallow feature fusion module that extracts crack features across pixels is designed to improve the edges of crack segmentation. Finally, an efficient attention module that significantly improves the anti-interference ability of the model in complex backgrounds is validated. Four classic semantic segmentation algorithms (fully convolutional network, pyramid scene parsing network, U-Net, and DeepLabv3+) are selected for comparative analysis to verify the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that LC-DeepLab can accurately segment and highlight cracks from tunnel linings in complex backgrounds, and the accuracy (mean intersection over union) is 78.26%. The LC-DeepLab can achieve a real-time segmentation of 416 × 416 × 3 defect images with 46.98 f/s and 21.85 Mb parameters.

关键词: tunnel engineering     crack segmentation     fast detection     DeepLabv3+     feature fusion     attention mechanism    

Multi-color space threshold segmentation and self-learning k-NN algorithm for surge test EUT status

Jian HUANG,Gui-xiong LIU

《机械工程前沿(英文)》 2016年 第11卷 第3期   页码 311-315 doi: 10.1007/s11465-016-0376-z

摘要:

The identification of targets varies in different surge tests. A multi-color space threshold segmentation and self-learning k-nearest neighbor algorithm (k-NN) for equipment under test status identification was proposed after using feature matching to identify equipment status had to train new patterns every time before testing. First, color space (L*a*b*, hue saturation lightness (HSL), hue saturation value (HSV)) to segment was selected according to the high luminance points ratio and white luminance points ratio of the image. Second, the unknown class sample Sr was classified by the k-NN algorithm with training set Tz according to the feature vector, which was formed from number of pixels, eccentricity ratio, compactness ratio, and Euler’s numbers. Last, while the classification confidence coefficient equaled k, made Sr as one sample of pre-training set Tz′. The training set Tz increased to Tz+1 by Tz′ if Tz′ was saturated. In nine series of illuminant, indicator light, screen, and disturbances samples (a total of 21600 frames), the algorithm had a 98.65% identification accuracy, also selected five groups of samples to enlarge the training set from T0 to T5 by itself.

关键词: multi-color space     k-nearest neighbor algorithm (k-NN)     self-learning     surge test    

Detecting large-scale underwater cracks based on remote operated vehicle and graph convolutional neural network

Wenxuan CAO; Junjie LI

《结构与土木工程前沿(英文)》 2022年 第16卷 第11期   页码 1378-1396 doi: 10.1007/s11709-022-0855-8

摘要: It is of great significance to quickly detect underwater cracks as they can seriously threaten the safety of underwater structures. Research to date has mainly focused on the detection of above-water-level cracks and hasn’t considered the large scale cracks. In this paper, a large-scale underwater crack examination method is proposed based on image stitching and segmentation. In addition, a purpose of this paper is to design a new convolution method to segment underwater images. An improved As-Projective-As-Possible (APAP) algorithm was designed to extract and stitch keyframes from videos. The graph convolutional neural network (GCN) was used to segment the stitched image. The GCN’s m-IOU is 24.02% higher than Fully convolutional networks (FCN), proving that GCN has great potential of application in image segmentation and underwater image processing. The result shows that the improved APAP algorithm and GCN can adapt to complex underwater environments and perform well in different study areas.

关键词: underwater cracks     remote operated vehicle     image stitching     image segmentation     graph convolutional neural network    

基于先验形状和局部统计的血管影像图像分割方法 Research Articles

Yun TIAN, Zi-feng LIU, Shi-feng ZHAO

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第8期   页码 1099-1108 doi: 10.1631/FITEE.1800129

摘要: 快速准确地从医学图像中提取血管结构是许多临床医疗的基础。然而,大多数血管分割方法忽略了分割结果中孤立点和冗余点的存在。本文提出一种基于先验形状和局部统计的血管分割方法,能有效消除异常值并精确分割粗细血管。首先,定义了一种改进的血管滤波器,用于量化每个体素属于管状结构的可能性;其次,执行匹配和连接操作以获得血管掩模;最后,在血管掩模基础上实现基于局部统计的区域生长方法,得到较为完整的无外围值的血管树。与Frangi方法以及Yang方法在实际血管造影图像上的实验和比较,证明该方法在保持血管分支连通的同时,可以有效去除异常值。

关键词: 血管滤波器;邻域;血管分割;外围值    

基于回归预测集成学习的交互式图像分割 Article

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第7期   页码 1002-1020 doi: 10.1631/FITEE.1601401

摘要: 对于复杂场景下的自然图像,全自动图像分割方法难以获得与真实情况吻合的结果,人们常常采用交互式分割手段实现精确分割。然而,当前及背景中存在颜色相似的区域时,传统半监督图像分割方法只能通过大量增加手工标记获得精确分割结果。为此,本文提出一种结合半监督学习的基于回归预测的集成学习交互式图像分割方法。通过集成两个互补的样条回归函数,将图像分割视为一个非线性预测问题。首先,基于已标记样本训练出两个在属性上互补的多元自适应回归样条学习器(multivariate adaptive regression splines, MARS)和薄板样条回归学习器(thin plate spline regression, TPSR);接着,提出一种基于聚类假设和半监督学习的回归器增强算法,该算法从未标记样本中抽选部分样本辅助训练MARS和TPSR;然后,引入支持向量回归方法(support vector regression, SVR)集成MARS和TPSR的预测结果;最后,对SVR集成结果进行GraphCut图像分割。在标准数据库BSDS500和Pascal VOC上进行大量实验,验证了所提算法的有效性。大量对比实验证实,所提算法在交互式自然图像分割上的表现与当前最先进算法相当。

关键词: 交互式图像分割;多元自适应回归样条;集成学习;薄板样条回归;半监督学习;支持向量回归    

基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架

沈楚云,李文浩,徐琪森,胡斌,金博,蔡海滨,朱凤平,李郁欣,王祥丰

《信息与电子工程前沿(英文)》 2023年 第24卷 第9期   页码 1332-1348 doi: 10.1631/FITEE.2200299

摘要: 基于人机交互的医疗图像分割方法是一种新的范式,其通过引入专家交互信息来指导算法完成图像分割任务。然而,现有医疗图像分割模型往往容易产生“交互误解”,即无法合理权衡短期和长期交互信息的重要性。为更好地利用不同时间尺度上的交互信息,本文提出一种基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架MECCA,其结合了基于分割决策的置信度学习技术和多智能体强化学习技术,并通过预测分割决策与短期交互信息的对齐水平来学习一个新颖的置信度网络。随后,提出一种基于置信度的奖励塑造机制,在策略梯度计算中引入置信度,从而直接纠正模型产生的交互误解。MECCA还通过标签生成和交互指导来降低交互强度和难度,从而实现用户友好交互。实验结果表明,MECCA在不同分割任务中可以显著提高短期和长期交互信息的利用效率,且仅需较少的标注样本。演示视频可通过https://bit.ly/mecca-demo-video访问。

关键词: 医疗图像分割     交互式分割     多智能体强化学习     置信度学习     半监督学习    

分级移动边缘云中节省开销的资源分配 Special Feature on Future Network-Research Article

Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第9期   页码 1209-1220 doi: 10.1631/FITEE.1800203

摘要: 5G网络的云化使第三方服务提供商能够在网络边缘部署服务(例如,边缘缓存与边缘计算)。已有工作都是站在特定服务提供商角度,以最大化其收益为目标来研究服务策略(如,内容缓存策略与虚拟CPU分配策略)。然而,尚未有相关工作从网络运营商角度,在满足第三方服务提供商部署需求基础上进行合理、有效的资源分配。本文针对该问题建立了优化模型,目标是最小化所有服务提供商的部署开销。为描述服务提供商的部署需求,将所有应用分为两类,即计算密集型应用和存储密集型应用,并将这两类应用的需求作为优化问题的输入参数。由于建立的数学模型是非凸优化且是NP难问题,设计了基于精英保留策略的遗传算法来求得最优解。通过仿真验证了所设计算法的可行性和有效性。

关键词: 边缘云;边缘计算;边缘缓存;资源分配;虚拟机分配    

基于边界分析的森林冠层半球图像中心点定位与分割 Article

Jia-yin SONG,Wen-long SONG,Jian-ping HUANG,Liang-kuan ZHU

《信息与电子工程前沿(英文)》 2016年 第17卷 第8期   页码 741-749 doi: 10.1631/FITEE.1601169

摘要: 分析森林半球图像是测定森林冠层结构参数的重要方法之一。本文主要研究半球图像中圆形区域的分割方法,这是分析半球图像的基础。通过直方图、矩形度和傅里叶描述子进行森林半球图像边界的分析,得到边界特性如下:(1)边缘模型包含三种,分别是台阶、斜坡和屋顶边缘模型;(2)边界点离散;(3)边缘存在线性分布离散点。在此基础上我们提出了森林半球图像圆形区域的分割方法,拟合圆形边界线,同时用最小二乘法计算圆心点坐标及半径。该方法与获取图像的硬件设备参数无关,因此为引入参数自动调整的高性能设备获取森林半球图像奠定了基础。

关键词: 鱼眼镜头;最小二乘法;图像分割;生态学图像处理;半球图像    

基于双层多目标分割的超高速撞击航天器损伤红外检测算法 Research Article

杨晓1,殷春1,Sara DADRAS2,雷光钰1,谭旭彤1,邱根1

《信息与电子工程前沿(英文)》 2022年 第23卷 第4期   页码 571-586 doi: 10.1631/FITEE.2000695

摘要: 针对超高速撞击引起的航天器损伤检测,提出一种先进的基于红外成像检测的航天器缺陷提取算法。采用高速混合模型对红外视频流采样数据中的温度变化特征进行分类,并重构图像,得到反映缺陷特征的红外重构图像。设计的分割目标函数用于保证图像分割结果对噪声去除和细节保留的有效性,同时考虑到红外重构图像的复杂性,即所需权衡不同。因此,引入多目标优化算法以实现细节保留和噪声去除之间的平衡,并采用基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)进行优化,以保证损伤分割的准确性。实验结果验证了所提算法的有效性。

关键词: 超高速撞击损伤; 缺陷检测;高斯混合模型;图像分割    

过渡区提取方法综述

刘锁兰,杨静宇

《中国工程科学》 2007年 第9卷 第9期   页码 89-96

摘要:

图像分割是图像理论发展的瓶颈, 过渡区是指图像中介于目标和背景之间的 特殊区域,借助于过渡区的确定进行图像 分割。主要介绍了过渡区提取的两大类方法 :基于梯度的方法和基于非梯度的方法, 并对提取效果以及存在的问题做了简要分析。

关键词: 过渡区     提取     图像分割     梯度法     非梯度法    

基于图块的局部加权表决标记融合分割算法 Article

Kai ZHU, Gang LIU, Long ZHAO, Wan ZHANG

《信息与电子工程前沿(英文)》 2017年 第18卷 第5期   页码 680-688 doi: 10.1631/FITEE.1500457

摘要: 标记融合是医学图像处理中越来越受欢迎的一种强大的图像分割策略。然而,同时满足高精度和快速分割却是对算法的一个极大的挑战。结合局部加权表决策略和贝叶斯推论,本文提出了一种新的基于图块的分割算法。通过ANTs(Advanced normalization tools)算法将训练图谱图像向目标图像进行配准,并将配准后的训练图谱标记映射到目标图像中来获得分割结果。首先在执行局部加权表决策略中将灰度先验概率和标记先验概率作为两个关键的指标,然后在图块水平上计算这两种先验概率。接着在分析标记融合的过程中,首次提出了把图像的背景区域作为单独的一个标记值来处理,再估算标记先验概率的方案。最后,利用Dice score作为评估分割精度的标准,将该算法分割的结果与其他一些方法进行了比较,如多数表决、局部加权表决、基于图块的多数表决以及广泛运用于整个大脑分割的工具FreeSurfer。实验结果证明本文提出的算法要优于其他分割方法。在实验中,本文还讨论了不同参数(包括图块大小、图块面积和训练图谱个数)对分割精度的影响。

关键词: 标记融合;局部加权表决;基于图块;背景分析    

Deep learning in digital pathology image analysis: a survey

Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu

《医学前沿(英文)》 2020年 第14卷 第4期   页码 470-487 doi: 10.1007/s11684-020-0782-9

摘要: deep learning (DL) has achieved state-of-the-art performance in many digital pathology analysis tasks. Traditional methods usually require hand-crafted domain-specific features, and DL methods can learn representations without manually designed features. In terms of feature extraction, DL approaches are less labor intensive compared with conventional machine learning methods. In this paper, we comprehensively summarize recent DL-based image analysis studies in histopathology, including different tasks (e.g., classification, semantic segmentation, detection, and instance segmentation) and various applications (e.g., stain normalization, cell/gland/region structure analysis). DL methods can provide consistent and accurate outcomes. DL is a promising tool to assist pathologists in clinical diagnosis.

关键词: pathology     deep learning     segmentation     detection     classification    

基于子带瞬时能量谱的铝电解槽电压槽况敏感频域分段方法 Article

曾朝晖, 桂卫华, 陈晓方, 谢永芳, 张红亮, 孙玉波

《工程(英文)》 2021年 第7卷 第9期   页码 1282-1292 doi: 10.1016/j.eng.2020.11.012

摘要:

槽电压是广泛使用且可在线测量的铝电解槽信号,多种电解槽槽况分析和控制用参数由槽电压计算得到。槽电压频域分段是设计获取这些参数的数字滤波器通带的依据。在对槽电压定性分析的基础上,本文提出子带瞬时能量谱(sub-band Instantaneous energy spectrum, SIEP),并用其对多种槽况下槽电压的频域特性进行定量表示,最终给出了槽电压槽况敏感频域分段方法。该频域分段方法将槽电压有效频段划分为低频信号区[0, 0.001] Hz和低频噪声区[0.001, 0.050] Hz;将低频噪声区再细分为[0.001, 0.010] Hz的铝液异常波动频段和[0.01, 0.05] Hz 的次低频噪声频段。与基于经验模态分解的瞬时能量谱比较,SIEP能更精细地表示槽电压有效频段内任意频段的能量随时间变化规律。该槽电压频域分段方法对槽况更敏感,可更细致地获取在线槽况信息,为工业电解槽槽况监测和控制决策提供更可靠、准确的在线依据。

关键词: 子带瞬时能量谱     槽况敏感频段     频域分段     铝液异常波动     铝电解    

利用编织熵探测人群运动的相互作用/复杂程度 Research Papers

Murat AKPULAT, Murat EKİNCİ

《信息与电子工程前沿(英文)》 2019年 第20卷 第6期   页码 849-861 doi: 10.1631/FITEE.1800313

摘要: 在群体分析领域中,图像运动与非运动区域分割对理解大众行为至关重要。在许多研究中,相似的运动可根据位置、彼此邻接、方向及平均速度分割。然而,这样的分割不可能反过来表明各自区域内相同行为类型。本文目的是通过局部测量分割片段内的相互作用/复杂程度,更好地理解大众行为。为此,图像中运动的流动主要由一系列轨迹表达,且图像被分割为诸多六边形单元。根据各单元不同投影角度,可计算出有限时间编织熵(FTBE)值。该值取决于运动轨迹螺旋形结构的复杂性,并展示了行人间相互作用程度。本文将分割片段内所确定的不同复杂度的行为视作整体上的相似运动,测试了49个来自UCF和CUHK数据库的不同视频系列。

关键词: 大众行为;运动分割;运动熵;群体场景分析;复杂度检测;编织熵    

标题 作者 时间 类型 操作

Optimal CNN-based semantic segmentation model of cutting slope images

Mansheng LIN; Shuai TENG; Gongfa CHEN; Jianbing LV; Zhongyu HAO

期刊论文

Fast detection algorithm for cracks on tunnel linings based on deep semantic segmentation

期刊论文

Multi-color space threshold segmentation and self-learning k-NN algorithm for surge test EUT status

Jian HUANG,Gui-xiong LIU

期刊论文

Detecting large-scale underwater cracks based on remote operated vehicle and graph convolutional neural network

Wenxuan CAO; Junjie LI

期刊论文

基于先验形状和局部统计的血管影像图像分割方法

Yun TIAN, Zi-feng LIU, Shi-feng ZHAO

期刊论文

基于回归预测集成学习的交互式图像分割

Jin ZHANG, Zhao-hui TANG, Wei-hua GUI, Qing CHEN, Jin-ping LIU

期刊论文

基于自适应置信度校准的交互式医疗图像分割框架

沈楚云,李文浩,徐琪森,胡斌,金博,蔡海滨,朱凤平,李郁欣,王祥丰

期刊论文

分级移动边缘云中节省开销的资源分配

Ming-shuang JIN, Shuai GAO, Hong-bin LUO, Hong-ke ZHANG

期刊论文

基于边界分析的森林冠层半球图像中心点定位与分割

Jia-yin SONG,Wen-long SONG,Jian-ping HUANG,Liang-kuan ZHU

期刊论文

基于双层多目标分割的超高速撞击航天器损伤红外检测算法

杨晓1,殷春1,Sara DADRAS2,雷光钰1,谭旭彤1,邱根1

期刊论文

过渡区提取方法综述

刘锁兰,杨静宇

期刊论文

基于图块的局部加权表决标记融合分割算法

Kai ZHU, Gang LIU, Long ZHAO, Wan ZHANG

期刊论文

Deep learning in digital pathology image analysis: a survey

Shujian Deng, Xin Zhang, Wen Yan, Eric I-Chao Chang, Yubo Fan, Maode Lai, Yan Xu

期刊论文

基于子带瞬时能量谱的铝电解槽电压槽况敏感频域分段方法

曾朝晖, 桂卫华, 陈晓方, 谢永芳, 张红亮, 孙玉波

期刊论文

利用编织熵探测人群运动的相互作用/复杂程度

Murat AKPULAT, Murat EKİNCİ

期刊论文