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基于3D卷积神经网络的脑肿瘤医学图像分割优化 被引量：7
1
作者 曹祺炜 王峰 牛锦 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期74-77,共4页
针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤... 针对2D卷积神级网络不能够较好地提取各模态之间的差异信息,不同的图像层肿瘤大小差异显著,且分割精度低,单模态MRI无法清晰地反映GBM的不同组织结构,提出一种基于3D多池化卷积神经网络拟解决以上实际问题。将卷积神经网络应用到脑肿瘤分割上,并针对脑肿瘤的特点,提出3D多池化卷积神经网络模型,通过多尺度的输入与多尺度的下采样,且在后端使用条件随机场(CRF)使图片尽量在边界处分割,增加图像的分割精度,克服脑肿瘤的个体差异,同时适应脑肿瘤不同图像层之间的大小位置差异。通过对100例患者的多模态磁共振图像进行分割,Dice系数达到91.64%;MRI脑肿瘤分割的改进方法可使分割精度得到明显提高,可更好地提取各模态之间的差异信息,实现适应范围更广的MRI肿瘤分割,并准确有效地分割脑肿瘤。 展开更多
关键词 脑肿瘤 医学图像分割 多模态MRI 差异信息提取 多尺度采样 3D卷积神经网络
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基于混合进制系统与像素差异的无损水印算法 被引量：3
2
作者 曹再辉 吴庆涛 +1 位作者 施进发 孙建华 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第6期1704-1710,共7页
为解决当前水印技术主要是将相同的水印容量嵌入到图像中的每个像素值,使其水印容量较小,以及抗失真性能不佳的不足,设计混合进制系统与像素差异的数据水印算法。将载体图像分割为非重叠子块,计算每个子块的像素差值;引入混合进制系统,... 为解决当前水印技术主要是将相同的水印容量嵌入到图像中的每个像素值,使其水印容量较小,以及抗失真性能不佳的不足,设计混合进制系统与像素差异的数据水印算法。将载体图像分割为非重叠子块,计算每个子块的像素差值;引入混合进制系统,获取不同的基数;根据像素差值,定义基数选择规则;考虑人眼视觉特性,设计像素区间自适应调整机制,改进diamond编码技术,完成水印信息的嵌入;建立水印信息提取机制,复原水印。实验结果表明,与当前数据水印算法相比,所提算法具有理想的不可感知性,以及更大的水印容量与更低的失真度。 展开更多
关键词 图像水印 混合进制系统 像素值差异 基数选择规则 像素区间自适应调整机制 diamond编码 水印信息提取
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结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法 被引量：1
3
作者 刘大鹏 曹永锋 +1 位作者 苏彩霞 张伦 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2021年第10期898-908,共11页
针对训练深度模型时样本标注成本较大的问题,文中提出结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法.以源任务网络模型作为目标任务初始模型,在主动学习迭代中结合源域差异性和目标域不确定性挑选对模型最具有贡献的目标域样... 针对训练深度模型时样本标注成本较大的问题,文中提出结合源域差异性与目标域不确定性的深度迁移主动学习方法.以源任务网络模型作为目标任务初始模型,在主动学习迭代中结合源域差异性和目标域不确定性挑选对模型最具有贡献的目标域样本进行标注,根据学习阶段动态调整两种评价指标的权重.定义信息榨取比概念,提出基于信息榨取比的主动学习批次训练策略及T&N训练策略.两个跨数据集迁移实验表明,文中方法在取得良好性能的同时可有效降低标注成本,提出的主动学习训练策略可优化计算资源在主动学习过程中的分配,即让方法在初始学习阶段对样本学习更多次数,在终末学习阶段对样本学习较少次数. 展开更多
关键词 深度主动学习 深度迁移学习 源域差异性 目标域不确定性 信息榨取比
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一种基于遥感指数的城市建筑用地信息提取新方法 被引量：6
4
作者 马红 《城市勘测》 2014年第3期20-23,共4页
提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数,再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合,进而构建仿建筑用地指数,最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信... 提出了一种利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息的新方法。首先利用近红外波段和绿波段构建仿归一化建筑指数,再将其与土壤调节植被指数和归一化水体指数相结合,进而构建仿建筑用地指数,最后利用仿建筑用地指数提取城市建筑用地信息。仿建筑用地指数影像将建筑用地信息增强,通过影像分割、去小面元以及合并邻近面元处理,可以准确提取城市建筑用地信息,实验精度可达89.5%。 展开更多
关键词 建筑用地信息 建筑用地指数IBI 仿建筑用地指数SIBI 仿归一化建筑用地指数SNDBI 信息提取
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不同粒度遥感信息的非线性优化Otsu分割算法 被引量：5
5
作者 黄冬梅 孙婧琦 +2 位作者 何婉雯 张明华 王振华 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第1期7-14,共8页
遥感影像具有覆盖面广、光谱信息丰富及不同粒度的遥感信息应用需求特点,传统的图像分割算法不能较好地适用于这类图像的信息提取。针对遥感影像多波段的特性和遥感信息不同粒度需求的特点,基于最大类间方差算法(Otsu算法),设计了不同... 遥感影像具有覆盖面广、光谱信息丰富及不同粒度的遥感信息应用需求特点,传统的图像分割算法不能较好地适用于这类图像的信息提取。针对遥感影像多波段的特性和遥感信息不同粒度需求的特点,基于最大类间方差算法(Otsu算法),设计了不同粒度遥感信息的非线性优化Otsu分割算法:(1)引入PCA算法对遥感影像的多波段数据进行降维,降低了遥感影像的信息冗余度;(2)基于最小值判断,添加分割算法的终止条件,提高了不同粒度遥感信息分割的计算效率。最后,以舟山海域的空间地物信息提取为例,比较了非线性优化Otsu分割算法与传统的Otsu、2D-Otsu、K-means、FCM分割算法的优劣性。结果表明,非线性优化Otsu分割算法:(1)兼顾了遥感影像的波谱信息,降低了遥感信息的错分率;(2)通过降低遥感影像的信息冗余,提高了计算效率;以两类地物类别提取为例,与Otsu算法相比,时间效率提高了59.88%;(3)通过添加计算约束条件,求解不同地物类别的分割阈值,满足了不同粒度遥感信息的应用需求。 展开更多
关键词 非线性优化Otsu分割算法 不同粒度 图像分割 信息提取
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