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人工智能在小肠息肉图像无创检测领域的研究进展
1
作者 张新峰 高子君 +1 位作者 刘晓民 李相生 《北京工业大学学报》 北大核心 2026年第2期148-157,共10页
小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic res... 小肠息肉起病隐匿,临床症状特异性不强,检出有一定难度,内窥镜检查技术是最常用的小肠疾病检查技术,但此技术操作复杂,亦有一定的观察盲区,如盲肠后方、肠瓣膜后方。通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)、核磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)等无盲区的非侵入式检测方式进行病变定位识别,具有重要临床意义,利用人工智能技术有望提高小肠息肉诊断的敏感性、准确性和快捷性。鉴于此,分析了人工智能技术在小肠息肉无创检测中的最新研究进展,内容包括:图像分割、小肠息肉三维重建、小肠息肉疾病分类预测。旨在助力提升小肠息肉检测和诊断的准确率;明晰技术发展脉络,为后续研究提供方向。 展开更多
关键词 小肠息肉 医学图像处理 深度学习 图像分割 三维重建
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基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割模型
2
作者 邓寒冰 刘鑫 +1 位作者 李朝阳 苗腾 《农业机械学报》 北大核心 2026年第1期72-82,共11页
图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研... 图像语义分割技术是获取玉米植株表型信息的重要手段之一,传统的全监督语义分割方法往往依赖大量像素级标签,但玉米在不同生长阶段形态多变,导致图像标注成本高昂,制约模型在实际生产中的应用。为了去掉模型训练中的人工标注过程,本研究提出了一种基于自监督学习的玉米植株图像小样本语义分割网络(Self-supervised few-shot semantic segmentation network for maize plant images,MSDANet),以提高不同生长时期玉米植株图像的语义分割精度和模型泛化能力。MSDANet利用基于超像素的自监督学习方法生成伪标签,无需人工标注即可为支持集图像构建初步监督信号;设计混合遮蔽机制(Mixed masking,MM),应用基于伪标签的语义遮蔽,在特征空间构建多样性遮蔽样本,促进模型学习更鲁棒性的特征表达,从而提高复杂背景下的分割精度。针对图像中玉米植株存在的弯曲、重叠、遮挡等复杂形态问题,本研究为模型设计了多尺度可变形大核卷积注意力机制(Multi-scale deformable large kernel attention,MS-DLKA),通过融合多尺度感受野和可变形卷积,能够灵活感知玉米植株在不同尺度下的重要结构信息,有效提高了语义分割精度。在小样本数据集上进行验证,在1-shot设置下,MSDANet的mIoU和FB-IoU分别达到75.63%和87.12%;在5-shot设置下,mIoU和FB-IoU分别达到76.04%和87.21%,均优于本研究给出的同类其他模型。此外,与当前主流的全监督小样本语义分割模型对比,在1-shot和5-shot设置下,mIoU分别提升2.9、2.93个百分点。结果表明,MSDANet模型能够在无人工标签和小样本的前提下,实现高精度的玉米植株图像语义分割任务,为不同生长时期的玉米图像分析与植物表型测量提供了技术支持。 展开更多
关键词 玉米图像 植物表型 图像处理 深度学习 语义分割 自监督学习
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语义引导的红外与可见光图像混合交叉特征融合方法
3
作者 季赛 乔礼维 孙亚杰 《计算机科学》 北大核心 2026年第2期253-263,共11页
对于自编码器图像融合算法难以突出红外显著目标,现有融合策略难以同时考虑全局结构与局部细节信息,以及大多数融合算法过度关注统计指标,而忽视了高级视觉任务的支持需求的问题,提出了一种基于语义分割网络引导的图像融合方法,并设计... 对于自编码器图像融合算法难以突出红外显著目标,现有融合策略难以同时考虑全局结构与局部细节信息,以及大多数融合算法过度关注统计指标,而忽视了高级视觉任务的支持需求的问题,提出了一种基于语义分割网络引导的图像融合方法,并设计了混合交叉特征机制作为融合策略。首先,在编码器和解码器之间引入浅层和深层的跳跃连接,通过最大值选择策略融合特征,以突出显著目标并减少冗余信息。其次,融合策略采用混合交叉特征机制,在单一框架内通过交叉注意力和卷积操作融合不同模态特征,来整合全局上下文与局部细粒度信息。最后,将生成的融合图像输入到分割网络中,利用语义损失引导高级语义信息回流至融合网络,以生成具有丰富语义信息的融合图像。结果表明,所提方法在RoadScene数据集的SD,MI,VIFF,Qabf和AG等客观评价指标上,相较于7种对比算法分别平均提高了33.93%,112.81%,49.89%,27.64%,23.87%。在MSRS数据集的语义分割任务中,该方法在car,person和bicycle这3个类别上交并比超越了7种先进算法,分别平均提高了3.47%,6.37%和9.57%。 展开更多
关键词 图像融合 红外与可见光图像 交叉注意力机制 卷积 语义分割
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魔方立体空间对角旋转和Josephus变换的混沌图像加密
4
作者 陈云 许璐 +1 位作者 谢茜 唐琦 《海军工程大学学报》 北大核心 2026年第1期68-75,112,共9页
针对现有魔方置乱方法大多采用平行旋转置乱,未涉及立体空间对角线旋转的问题,本文提出了一种魔方立体空间对角旋转置乱和Josephus变换的混沌图像加密方法,以增强置乱随机性。首先,利用忆阻混沌系统生成混沌伪随机序列,对其进行整数化处... 针对现有魔方置乱方法大多采用平行旋转置乱,未涉及立体空间对角线旋转的问题,本文提出了一种魔方立体空间对角旋转置乱和Josephus变换的混沌图像加密方法,以增强置乱随机性。首先,利用忆阻混沌系统生成混沌伪随机序列,对其进行整数化处理;然后,基于一个证明的引理对明文图像的R、G、B三个通道分别进行预处理,实现第一次扩散,并将预处理后的二维矩阵转换成三维矩阵,用混沌伪随机整数序列分别动态控制其进行立体空间对角旋转置乱和改进后的Josephus变换置乱;再将其转换成二维矩阵,与Logistic映射生成的混沌矩阵异或,实现第二次扩散;最后,将R、G、B三个通道的扩散矩阵合成密文图像。计算机仿真验证结果表明:该算法的密钥空间更大、相邻像素相关系数更高、信息熵更接近理想值8。 展开更多
关键词 魔方 混沌 Josephus变换 图像加密
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用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络
5
作者 张博 李雪 +4 位作者 王白阳 李光健 王国平 潘杨 朱磊 《电光与控制》 北大核心 2026年第1期106-111,共6页
针对鱼眼镜头拍摄图像存在畸变,影响其在目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的应用问题,提出了一种用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络(APFC-Net)。首先,为解决卷积层中特征图缩放导致的边缘和角落信息丢失问题,构建了注意增... 针对鱼眼镜头拍摄图像存在畸变,影响其在目标检测、图像分割等计算机视觉任务中的应用问题,提出了一种用于鱼眼图像自适应矫正的注意力金字塔网络(APFC-Net)。首先,为解决卷积层中特征图缩放导致的边缘和角落信息丢失问题,构建了注意增强空间金字塔(AASP)模块以加强特征提取;其次,考虑到不同区域的畸变程度差异,在失真矫正阶段引入可变形卷积,以自适应处理不同程度的畸变;最后,为解决失真矫正过程中信息细节丢失导致的图像模糊问题,在编码阶段嵌入SimAM注意力机制,以专注图像关键区域。仿真结果表明:APFC-Net在Place 2数据集上优于MLC和SimFIR等方法;相较于PCN方法,其PSNR和SSIM分别提升9.11%和27.14%,验证了模型在图像矫正中的有效性。 展开更多
关键词 鱼眼图像 畸变矫正 机器视觉 深度学习
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融合图像和气象多源参数判定冬小麦发育期
6
作者 张佩 魏晓奕 +4 位作者 张继波 陈郑盟 苗茜 谢小萍 吴洪颜 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期122-131,共10页
为了实现小麦发育期的快速、无损、准确的智能判定,该研究提出了“多源参数融合-参数优选降维-概率模型判定”的思路方法,基于作物冠层RGB颜色偏态分布参数和气象因子,探索了基于融合参数的贝叶斯分类算法在小麦发育期判定上的应用。在... 为了实现小麦发育期的快速、无损、准确的智能判定,该研究提出了“多源参数融合-参数优选降维-概率模型判定”的思路方法,基于作物冠层RGB颜色偏态分布参数和气象因子,探索了基于融合参数的贝叶斯分类算法在小麦发育期判定上的应用。在山东省菏泽、泰安和桓台设置观测站点,连续4 a获取冬小麦冠层高清图像及气象数据。相关性分析表明,20个冠层颜色偏态参数与4个光热累积指标均与小麦发育期显著相关。以人工观测的生育期作为先验知识,分别建立了基于冠层颜色、气象因子及二者融合的判定模型,并比较不同模型的判定效果。结果表明,以相关分析结果作为依据重新选定贝叶斯判定模型的最优输入参数组合是红通道偏度、绿通道峰度、总积温、累积光合有效辐射,优化参数后的判定模型在建模样本中的判定准确率超过90%,对跨年度和跨生态区样本亦具有良好的适用性与稳健性。该研究将冠层图像信息与气象因子相结合,借助数字图像处理与机器学习方法,有效提升了冬小麦发育期判定的精度,为作物生产的精准管理与农业智能化提供了技术支撑。 展开更多
关键词 图像 冠层 颜色 气象参数 光热 发育期 冬小麦
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面向遥感图像超分辨率重建的跨尺度余弦注意力网络
7
作者 李智杰 宋易宸 +3 位作者 李昌华 董玮 张颉 介军 《计算机工程与应用》 北大核心 2026年第1期285-296,共12页
为了解决现有遥感图像超分辨率网络无法充分利用跨尺度特征、参数过多和计算量大的问题,提出一种面向遥感图像超分辨率重建的跨尺度余弦注意力网络。通过引入特征蒸馏机制设计了一种级联特征蒸馏块,用来提取具有不同感知场和高频信息的... 为了解决现有遥感图像超分辨率网络无法充分利用跨尺度特征、参数过多和计算量大的问题,提出一种面向遥感图像超分辨率重建的跨尺度余弦注意力网络。通过引入特征蒸馏机制设计了一种级联特征蒸馏块,用来提取具有不同感知场和高频信息的更丰富的区域特征,同时保持模型轻量化。在级联特征蒸馏块中嵌入一种多分支空间注意力模块以进一步提升网络对关键空间信息的捕捉能力。此外,提出的跨尺度余弦注意力层可以在不增加计算复杂度的情况下有效计算高维和低维特征之间的相关性,从而增强模型对不同尺度特征的处理能力,而且其中的高效余弦自注意力机制解决了网络注意力被特定像素支配的问题,增强网络关注更多特征的能力。在UC Merced和AID数据集上的实验结果表明,所提算法与当前主流的超分辨率重建算法相比以相对较低的计算成本获得了更好的峰值信噪比和结构相似度,重建后的图像恢复了更多的纹理细节信息,验证了所提网络可以在较好地平衡模型轻量化的同时提升超分辨率重建性能。 展开更多
关键词 遥感图像 超分辨率重建 TRANSFORMER 轻量级 跨尺度
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基于巡检视频的COLMAP图像三维重建效率与精度评估
8
作者 林佳瑞 周绍杰 +3 位作者 王宇平 曾申翔 衣子俊 潘鹏 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第2期183-190,共8页
为了提高室内巡检的数字化水平,研究了基于COLMAP的多视图几何重建算法在室内环境下的重建效率和精度。选取7个典型场景并基于巡检视频开展三维重建实验,定义有效图像数量、重叠程度、重建效率、重建精度等指标,实现重建结果的全面评估... 为了提高室内巡检的数字化水平,研究了基于COLMAP的多视图几何重建算法在室内环境下的重建效率和精度。选取7个典型场景并基于巡检视频开展三维重建实验,定义有效图像数量、重叠程度、重建效率、重建精度等指标,实现重建结果的全面评估。结果表明:基于幂律函数的拟合后,重建时间与有效图像数量的1.15次幂成正比;重建效率随图像重叠程度先提高后降低,最优重叠程度约为70%;消费级相机的重建精度为厘米级,同一场景误差受重建密度影响小,不同场景最不利标定情况下的平均绝对(相对)误差为2.29 cm(3.49%)。揭示了室内场景图像三维重建效率与精度的一般规律,为更高效的室内巡检影像采集与应用指明了方向。 展开更多
关键词 室内巡检 图像三维重建 COLMAP 重建精度 重建效率
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面向高光谱遥感图像的MMRI-Boruta特征选择算法
9
作者 张婧 孔霄 +2 位作者 曹峰 张超 李德玉 《郑州大学学报(理学版)》 北大核心 2026年第1期72-77,共6页
高光谱遥感图像特征选择旨在从高维光谱特征集中选择最优光谱特征子集,以消除冗余光谱特征来提高高光谱遥感图像分析的效率和精度。由此提出了一种混合型特征选择算法MMRI-Boruta,该算法首先对过滤式MRI特征选择算法进行改进,通过引入... 高光谱遥感图像特征选择旨在从高维光谱特征集中选择最优光谱特征子集,以消除冗余光谱特征来提高高光谱遥感图像分析的效率和精度。由此提出了一种混合型特征选择算法MMRI-Boruta,该算法首先对过滤式MRI特征选择算法进行改进,通过引入方差定义新的特征重要性评价指标,然后利用封装式的Boruta算法实现特征子集的进一步优化。所提算法结合了过滤式和封装式两种特征选择算法的优点,更易于获取最优特征子集。为了验证该算法的有效性,使用了两个经典的高光谱遥感图像数据集Indian Pines和Salinas对算法的性能进行了测试,实验结果表明该算法优于对比算法。 展开更多
关键词 高光谱遥感图像 特征选择 互信息 相关性 熵
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水下退化图像恢复技术:研究现状与未来趋势
10
作者 查富生 吕品 +2 位作者 郭伟 王鹏飞 孙立宁 《中山大学学报(自然科学版)(中英文)》 北大核心 2026年第1期1-12,共12页
高质量的水下视觉图像输入先验信息对于水下机器人完成多种作业任务至关重要。文中首先分析水下图像退化成因,从原理上解释常见的图像退化类型,并引出了退化恢复的两种途径:水下图像增强和水下相机标定。其次,系统梳理了水下图像增强方... 高质量的水下视觉图像输入先验信息对于水下机器人完成多种作业任务至关重要。文中首先分析水下图像退化成因,从原理上解释常见的图像退化类型,并引出了退化恢复的两种途径:水下图像增强和水下相机标定。其次,系统梳理了水下图像增强方法的研究现状、现有水下数据集以及水下图像质量评价体系。随后,总结了水下相机标定方法及其优点与不足。最后,对水下退化恢复技术的未来研究趋势进行综述,涉及增强算法的鲁棒性和泛化能力、多传感器融合与高级视觉任务集成等领域。 展开更多
关键词 水下机器人 水下图像增强 水下相机标定 深度学习
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图像的“褶皱”:图像的形式之变及其社会阐释模式——兼论图像阐释学的文化逻辑问题
11
作者 刘涛 《暨南学报(哲学社会科学版)》 北大核心 2026年第1期92-108,共17页
图像在其生命历程中,往往承受着诸多力量、话语、欲望的塑造——无论是作者的重绘或重刻,还是他人的临摹或翻刻,图像由此呈现出一定的形变。图像的形式之变已然上升为一个有待回应的图像阐释学问题。如同一个有待“展开”的视觉“褶皱”... 图像在其生命历程中,往往承受着诸多力量、话语、欲望的塑造——无论是作者的重绘或重刻,还是他人的临摹或翻刻,图像由此呈现出一定的形变。图像的形式之变已然上升为一个有待回应的图像阐释学问题。如同一个有待“展开”的视觉“褶皱”,图像中的“变化”是图像观念史研究的重要阐释“入口”,其中潜藏着图像形式与社会观念之间的接合密码和转化语言。因此,图像阐释学亟待探索和发展以“形变”为方法的社会阐释模式:一方面将形变视为一种生成之物,探讨图像变化背后的连接模式;另一方面将形变视为一个意义事件,探讨图像变化深层的社会逻辑。相应地,图像的社会阐释模式主要包括三个阐释层次——“有何变化”旨在打开图像本体维度的形式逻辑;“为何变化”旨在回应图像传播维度的功能逻辑;“变化何为”旨在发掘图像观念维度的文化逻辑。为了阐明图像的社会阐释方法,本文进一步聚焦于著名版画家古元在延安时期先后创作的版画《离婚诉》(1940/1942),研究发现,在“文艺下乡”和整风运动语境下,《离婚诉》的形式之变悄然诉说着一场正在发生的社会文化之变。 展开更多
关键词 图像社会学 图像阐释 形式之变 褶皱 古元 《离婚诉》
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基于图像匹配的高空大斜视无源目标定位
12
作者 贾平 李昌灏 +3 位作者 孙辉 宋悦铭 祃卓荦 徐芳 《光学精密工程》 北大核心 2026年第1期124-138,共15页
提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似... 提出一种基于图像匹配的无源定位方法,通过引入基于Transformer的特征增强与MiHo聚类筛选的两步匹配策略,减轻了高空大斜视条件下传统无源定位算法因微小角度误差导致的定位精度下降程度。根据粗定位结果与飞行参数对航拍图像进行近似正射变换,并截取对应区域的卫星图像。采用RepVGG提取图像粗特征,通过互最近邻实现初步匹配,并结合MiHo与归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)筛选匹配点对。最后,借助Transformer模块完成精细化匹配,再根据精匹配结果构建角度误差修正矩阵,多次迭代修正系统误差。实验结果表明,所提方法的定位精度较传统方法有较大幅度提升,在典型应用场景下提升约70%,在斜距90 km的情况下,定位精度可维持在120 m左右。该方法突破了传统无源定位对角度精度的高度依赖,验证了基于图像匹配的无源定位路径的可行性与有效性。 展开更多
关键词 图像匹配 目标定位 航空光电系统 无源定位 大斜视 TRANSFORMER
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FEC-PVT:基于PVT架构的甲骨钻凿图像分割网络
13
作者 刘国奇 李文格 +3 位作者 茹琳媛 宋黎明 刘杰 韩燕彪 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期8-16,I0003,共10页
由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(f... 由于长时间埋藏于地下和风化腐蚀,造成甲骨片破损和甲骨钻凿边界模糊不易分辨,给甲骨钻凿分割带来极大挑战.从甲骨数据库及著录书中系统收集并标注甲骨钻凿图像.基于该数据集,提出一种以Transformer为编码器的甲骨钻凿分割网络FEC-PVT(feature extraction and connection pyramid vision transformer).首先,FEC-PVT利用FE_C和FE_D模块分别补充低层和高层特征,以获取细节和全局特征;其次,FCOM模块用交叉注意力让不同层特征交互,获取有效细节;最后,FFDM模块逐层解码并整合多层次特征,提升解码精度,避免特征丢失.实验验证,所提FEC-PVT优于其他的方法,与次优的DuAT方法相比,IoU提高5.18%. 展开更多
关键词 图像分割 甲骨钻凿 金字塔视觉变换器 卷积神经网络
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基于改进GAN的银杏叶用林遥感图像超分辨重建模型
14
作者 齐亮 张开 +6 位作者 赵茂程 吴斌 业巧林 谢为俊 邹红艳 胡敏 周驰 《农业工程学报》 北大核心 2026年第1期245-254,共10页
为解决无人机低空遥感多光谱成像中飞行作业效率与图像分辨率难以兼顾、进而影响作物生长情势监测精度的问题,该研究设计了一种图像超分辨重建模型-残差变换生成对抗网络(residual transformer generative adversarial network,RTGAN)... 为解决无人机低空遥感多光谱成像中飞行作业效率与图像分辨率难以兼顾、进而影响作物生长情势监测精度的问题,该研究设计了一种图像超分辨重建模型-残差变换生成对抗网络(residual transformer generative adversarial network,RTGAN)。构建银杏叶用林冠层多光谱真实高/低分辨率图像数据集,引入多重密集残差块(multiple dense residual block,MDRB),融合U-Net和Transformer模块优化网络结构,在银杏叶用林样地验证RTGAN模型性能。结果显示,利用RTGAN重建银杏林低分辨率遥感图像后,银杏冠层纹理清晰,超分辨率后图像的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似度(structural similarity index measure,SSIM)分别平均提升了67.22%、74.54%;感知相似度指标(learned perceptual image patch similarity,LPIPS)、Fréchet inception距离(Fréchet inception distance,FID)分别平均缩小了84.42%和90.50%;银杏叶产量估测相关系数r平均提升33.35%,接近较低飞行高度采集的高分辨率图像估测精度(r=0.83)。该研究提出的RTGAN超分技术可提升银杏叶产量估测精度、无人机作业效率及遥感图像抗干扰能力,为银杏林智慧种植提供技术支撑。 展开更多
关键词 无人机 多光谱图像 超分辨率重建 RTGAN 银杏叶 产量
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基于全导波场图像目标识别的损伤检测研究
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作者 冯侃 闫静 +4 位作者 姚雨 李容 胡旭 任梦凡 励争 《北京大学学报(自然科学版)》 北大核心 2026年第1期21-28,共8页
提出一种基于深度学习目标检测算法的导波损伤识别方法。该方法根据结构局部损伤处的波数变化特性,利用图像识别算法,对结构全域波场图像进行检测,进而实现损伤定位识别。在获取训练图像样本时,构建一系列含不同位置盲孔损伤铝板的数值... 提出一种基于深度学习目标检测算法的导波损伤识别方法。该方法根据结构局部损伤处的波数变化特性,利用图像识别算法,对结构全域波场图像进行检测,进而实现损伤定位识别。在获取训练图像样本时,构建一系列含不同位置盲孔损伤铝板的数值模型,通过多频率激励,得到结构的稳态波场图像,并利用图像增强技术扩充样本数据库。选取YOLOv5s网络进行训练,并分别对仿真模型和实验结构的时域导波场进行检测。结果表明,当导波传播经过损伤处时,导波场中存在由损伤引起的局部畸变,损伤检测框与实际结构的损伤特征一致。因此该目标检测算法能够避开激励点的图像特征,有效地抓取盲孔损伤的图像特征。 展开更多
关键词 损伤检测 导波场识别 深度学习 图像目标识别
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一种基于LSB和龟壳的量子图像隐写方案
16
作者 孙静宇 王雯慧 《量子电子学报》 北大核心 2026年第1期59-74,共16页
针对现有图像隐写术存在的载体图像质量下降、容量冗余等问题,本文提出了一种基于最低有效位(LSB)和龟壳的量子图像隐写方案。该方案将量子载体图像划分为连续的不重叠块,根据块中的最大像素差值,将块属性分为边缘或平滑,并相应地选择LS... 针对现有图像隐写术存在的载体图像质量下降、容量冗余等问题,本文提出了一种基于最低有效位(LSB)和龟壳的量子图像隐写方案。该方案将量子载体图像划分为连续的不重叠块,根据块中的最大像素差值,将块属性分为边缘或平滑,并相应地选择LSB或龟壳替换算法来隐藏秘密信息。具体而言,该方案对LSB算法作出了改进,修改载体图像的两个最低有效位,可以实现3位秘密信息嵌入;同时去除传统龟壳算法中的距离比较步骤,减少了关联点的数量;在此基础上,通过交换量子图像中相邻的量子位对秘密图像进行预处理,并设计了相应的量子电路。仿真实验结果表明,该方案在不可见性、嵌入能力和鲁棒性方面都具有优越的性能。 展开更多
关键词 图像处理 量子图像隐写 最低有效位 龟壳隐写算法
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改良呼吸运动补偿算法对肝右叶CT图像质量及病灶测量误差的相关性影响的研究
17
作者 李囡馨 闫文貌 +3 位作者 耿长涛 王海阔 齐中 周楠 《中国医学装备》 2026年第2期47-51,共5页
目的:探讨呼吸运动补偿算法的改良对肝右叶病灶计算机体层扫描(CT)图像质量和病灶直径测量误差的影响及其相关性,为优化影像学评估提供依据。方法:采用前瞻性队列设计,纳入2022年1月至2024年12月首都医科大学附属北京天坛医院门诊就诊的... 目的:探讨呼吸运动补偿算法的改良对肝右叶病灶计算机体层扫描(CT)图像质量和病灶直径测量误差的影响及其相关性,为优化影像学评估提供依据。方法:采用前瞻性队列设计,纳入2022年1月至2024年12月首都医科大学附属北京天坛医院门诊就诊的160例肝右叶单发占位病变患者,按CT扫描时间顺序将2023年7月至2024年12月接诊的80例患者纳入改良组,2022年1月至2023年6月接诊的80例患者纳入未改良组,改良组应用经算法优化方案改良的呼吸运动补偿算法,未改良组采用设备固有的常规呼吸补偿算法。所有患者均行统一参数的CT双期增强扫描(平扫、动脉期、门脉期),观察图像质量(对比噪声比、信噪比)、图像主观评分(5分制,由资深放射科医师独立盲评)及病灶直径测量误差。采用组内相关系数与皮尔逊相关分析评估图像质量参数的一致性及其与测量误差的关联。结果:两组不同期相图像客观质量指标对比显示:改良组在平扫(t=7.384、8.265,P<0.05)、动脉期(t=8.127、6.987,P<0.05)和门脉期(t=7.942、7.153,P<0.05)的对比噪声比和信噪比均显著高于未改良组,其中对比噪声比在门脉期的组间差异最大,信噪比在平扫期差异最显著。改良组图像主观评分(4.21±0.63)分,较未改两组的(3.17±0.72)分显著提升,病灶直径测量误差显著降低,差异有统计学意义(t=9.324、14.682,P<0.05)。实际病灶直径组间差异无统计学意义(P>0.05)。相关性分析显示,在平扫期、动脉期及门脉期图像对比噪声比与测量误差均呈负相关(r=-0.623、-0.714、-0.687,P<0.01),信噪比与测量误差在各期间同样呈负相关关系(r=-0.581、-0.698、-0.652,P<0.01),动脉期对比噪声比的负相关性最强(r=-0.714)。结论:呼吸运动补偿算法的改良通过提升时间分辨率和优化重建参数,显著改善肝右叶病灶CT图像的客观质量与主观评分,并有效降低测量误差,其强负相关性提示动脉期图像质量优化对精准诊疗尤为关键。 展开更多
关键词 呼吸运动补偿算法 肝右叶病灶 CT图像质量 测量误差 图像重建 运动伪影
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融合Transformer与DF-GAN的文本生成图像方法
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作者 马静 车进 孙末贤 《计算机工程》 北大核心 2026年第2期413-422,共10页
文本生成图像任务中的文本编码器不能深度挖掘文本信息,导致后续生成的图像语义不一致。针对该问题,提出一种DXC-GAN文本生成图像方法。引入Transformer系列中的XLNet(Xtra Long Network)预训练模型替换原始文本编码器,捕获大量文本的... 文本生成图像任务中的文本编码器不能深度挖掘文本信息,导致后续生成的图像语义不一致。针对该问题,提出一种DXC-GAN文本生成图像方法。引入Transformer系列中的XLNet(Xtra Long Network)预训练模型替换原始文本编码器,捕获大量文本的先验知识,实现对上下文信息的深度挖掘。添加CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力模块,使生成器更加关注图像中的重要信息,从而解决生成图像细节不完整和空间结构错误问题。在判别器中引入对比损失,与模型中匹配感知梯度惩罚和单向输出结合,使得相同语义图像之间更加接近,不同语义图像之间更加疏远,从而增强文本与生成图像之间的语义一致性。实验结果表明:与DF-GAN相对比,DXC-GAN在CUB数据集上的IS(Inception Score)与FID(Fréchet Inception Distance)分别提升了4.42%和17.96%;在Oxford-102数据集上,IS为3.97,FID为37.82;相较于DF-GAN,DXC-GAN在鸟类图像生成方面有效避免了多头少脚等畸形问题,同时在花卉图像生成上也显著减少了花瓣残缺等图像质量问题;此外,DXC-GAN还增强了文本与图像的对齐性,显著提升了图像的完整度和生成效果。 展开更多
关键词 生成对抗网络 文本生成图像 XLNet CBAM 对比损失
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混沌映射与改进CNOT操作的图像加密算法
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作者 张磊 蒲冰倩 +2 位作者 姜鸽 刘毓涛 常亮 《计算机应用研究》 北大核心 2026年第1期247-255,共9页
针对传统图像加密算法在对抗已知明文攻击和唯密文攻击方面的不足,提出一种结合混沌映射与改进CNOT操作的图像加密方法(image encryption algorithm integrating chaotic mapping and enhanced CNOT operations,IEA-CECO)。通过提取图... 针对传统图像加密算法在对抗已知明文攻击和唯密文攻击方面的不足,提出一种结合混沌映射与改进CNOT操作的图像加密方法(image encryption algorithm integrating chaotic mapping and enhanced CNOT operations,IEA-CECO)。通过提取图像哈希值动态生成混沌参数,实现“一图一钥”的密钥绑定;采用改进的CNOT操作,结合条件翻转最高位和级联扩散机制,增强非线性混淆能力。实验结果表明,该算法密钥敏感性达50%,加密图像直方图标准差降至8.7,相邻像素相关系数趋近于0,信息熵提升至7.9567,同时加密效率满足实时性需求。IEA-CECO有效解决了密钥静态性和统计残留问题,适用于高安全性实时图像加密场景。 展开更多
关键词 图像加密 混沌映射 动态密钥 CNOT操作 实时加密
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基于渐进式高低频的图像分类方法
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作者 曹天蕊 续欣莹 《现代制造工程》 北大核心 2026年第2期129-133,共5页
目前,深度学习在多个领域均已取得较大成功,图像分类技术作为深度学习领域中极具代表性的一项技术,近年来已取得较大进步。在传统的深度学习分类算法中,一般采用数据驱动端到端的方式进行训练,也就是直接将RGB空间图像输入到深度神经网... 目前,深度学习在多个领域均已取得较大成功,图像分类技术作为深度学习领域中极具代表性的一项技术,近年来已取得较大进步。在传统的深度学习分类算法中,一般采用数据驱动端到端的方式进行训练,也就是直接将RGB空间图像输入到深度神经网络中,通过梯度下降算法不断优化深度神经网络,逐渐取得令人满意的分类准确率。在一般的认知上图像可以被分解为高频信息和低频信息,然而,在传统的深度神经网络算法中,并没有考虑图像的高频信息和低频信息在训练过程中各自发挥的作用。基于以上考虑,通过傅里叶变换提取图像的高频信息和低频信息,结合深度学习方法,提出了基于渐进式高低频的图像分类方法,该方法是一种全新的深度学习训练方式,可以在不改变深度神经网络模型大小和参数量的情况下,提升深度神经网络的性能。将基于渐进式高低频的图像分类方法与当前主流分类方法进行了对比,并在基准数据集上进行了大量实验,实验结果证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像分类 高低频学习 傅里叶变换
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