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基于改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法 被引量：1
1
作者 姚艳春 崔春晓 +1 位作者 耿端阳 赵博 《农业工程学报》 北大核心 2025年第9期154-164,共11页
为解决SqueezeNet网络模型识别玉米等小籽粒目标存在网络层次深、卷积计算量大等问题,该研究提出了一种改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法。首先,为优化网络结构并降低计算量,设计了SqueezeNet-dw2网络模型,改变SqueezeNet... 为解决SqueezeNet网络模型识别玉米等小籽粒目标存在网络层次深、卷积计算量大等问题,该研究提出了一种改进SqueezeNet网络模型的破碎玉米籽粒识别方法。首先,为优化网络结构并降低计算量,设计了SqueezeNet-dw2网络模型,改变SqueezeNet经典模型Fire层数,并修改了末尾卷积层的输入通道参数,修改普通卷积为深度可分离卷积;其次,利用Ghost模块设计了Fire模块expand层里的3×3卷积,改进SqueezeNet-dw2网络模型为SqueezeNet-dw2-gh网络模型,降低了模型计算量和参数量;最后,优选网络激活函数为具有参数化修正线性单元的变体激活函数PReLU,改进SqueezeNet-dw2-gh网络模型为SqueezeNet-dw2-gh-P网络模型,减小了因轻量化改进造成的准确率损失。结果表明,改进后的SqueezeNet-dw2-gh-P网络模型参数量仅为0.60 MB,比原始模型降低了51.61%,模型浮点运算量为36.71 MFLOPs,降低了48.54%,验证集准确率为93.98%,测试集准确率为92.33%,同时保证了破碎玉米籽粒识别精度。本文提出的改进SqueezeNet网络模型明显减少了参数量和浮点运算量,能够实现在移动端等资源受限的嵌入式设备上部署模型,对在线实时准确识别破碎玉米籽粒具有重要参考价值。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 破碎玉米籽粒 轻量化 SqueezeNet
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一种多尺度的灰度不均匀图像分割方法
2
作者 叶加青 姜喜春 《安徽师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期120-125,共6页
灰度不均匀是阻碍图像准确分割的一种障碍,在真实图像中灰度不均匀现象经常存在。提出一种多尺度的局部区域型水平集方法,通过设定不同的局部区域,分析各个区域的灰度不均匀和拟合项,然后对其求平均值,再借助水平集方法构建最终的能量... 灰度不均匀是阻碍图像准确分割的一种障碍,在真实图像中灰度不均匀现象经常存在。提出一种多尺度的局部区域型水平集方法,通过设定不同的局部区域,分析各个区域的灰度不均匀和拟合项,然后对其求平均值,再借助水平集方法构建最终的能量泛函。对比实验证明了本文提出方法的有效性,且对于灰度不均匀图像能够得到更准确的分割效果。 展开更多
关键词 LRB模型 图像分割 多尺度 水平集 灰度不均匀
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参数自适应脉冲耦合神经网络的医学图像融合算法 被引量：6
3
作者 李俊峰 朱文维 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期1172-1183,共12页
针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出... 针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方向的低频子带系数和一系列高频子带系数;接着,采用参数自适应PCNN对高频子带进行融合,增强后的高频子带绝对值作为反馈输入自适应调节所有的PCNN参数。低频子带采用改进的平均梯度与空间频率相结合的策略进行图像融合,可以同时做到能量保存与细节提取;最后,经NSST逆变换得到融合后的医学图像。分别对灰度一灰度图像和灰度一彩色图像进行大量的算法融合实验,选取五种具有代表性的医学图像融合算法与之相比,并选择信息熵(IE)、标准差(SD)、边缘强度(ES)、平均梯度(AVG)、融合因子(FF)、结构相似度(SSIM)和清晰度(MG)七种指标对融合后的图像进行质量评价。仿真结果显示,与其它几种算法相比,该融合算法得到的信息熵、标准差、边缘强度、平均梯度、融合因子、结构相似度和清晰度的平均值分别提高了10.48%、2.86%、3.48%、4.92%、4.17%、4.19%和5.12%。融合所得的图像在视觉效果上也有较大优势。实验结果表明,与其他几种算法相比,本文算法在主观视觉以及客观数据上均优于其他算法,具有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 图像处理 医学图像融合 NSST 参数自适应 PCNN 改进的平均梯度与空间频率
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基于区域像素差绝对值总和的NSST-PCNN医学图像融合 被引量：3
4
作者 黄陈建 戴文战 《光电子．激光》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期587-594,共8页
在诸多医学图像融合方法中,非下采样剪切波(non-down sampling shear wave transporm,NSST)与脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)具有较大优势。提出一种基于区域像素差绝对值总和的NSST与PCNN的医学图像融合算法。... 在诸多医学图像融合方法中,非下采样剪切波(non-down sampling shear wave transporm,NSST)与脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)具有较大优势。提出一种基于区域像素差绝对值总和的NSST与PCNN的医学图像融合算法。该算法先将两幅源图像采用NSST进行分解获得低频子带系数与高频子带系数;再将两幅源图像的低频子带系数采用基于区域像素差绝对值总和的规则进行融合;高频子带系数采用基于区域像素差绝对值总和对PCNN的参数进行设置,再利用PCNN获取融合图像高频系数;最后,经过逆NSST获得融合图像。大量实验证明,提出的融合算法较目前其他主流算法具有明显的优势,能同时保留源图像能量和细节,具有较高的视觉效果。 展开更多
关键词 图像融合 区域像素差绝对值总和 客观评价指标
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