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基于双解码器网络的岩心CT图像分割

智能计算机与应用 2024年第2期14卷 156-161页

作者：陈忠照滕奇志吴晓红何海波四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065

在石油地质领域,分析岩心内部微观孔隙结构的形态分布、特征参数,对研究油气资源的渗流特性和储集性能具有重要意义。岩心CT图像具有噪点多、比度低、亮度不均匀的特点,目前实际工程运用的孔隙提取方法,仍然存在着需要大量人工交互且分... 详细信息

在石油地质领域,分析岩心内部微观孔隙结构的形态分布、特征参数,对研究油气资源的渗流特性和储集性能具有重要意义。岩心CT图像具有噪点多、比度低、亮度不均匀的特点,目前实际工程运用的孔隙提取方法,仍然存在着需要大量人工交互且分割精度较低的问题。针对这些问题,本文提出了基于双解码器网络的分割方法,构建了岩心CT图像分割数据集,用图像预处理网络分支,辅助训练图像分割网络。实验结果表明,本方法的模型参数量仅有33.3 MB,像素精度PA能达到91.41%,平均检测交并比MIoU能达到85.32%,具有模型小、推理速度快、分割精度高的优点。

关键词：岩心CT图像图像分割深度学习

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基于改进YOLOv7⁃tiny的画钟测验识别

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现代计算机 2024年第3期30卷 18-25页

作者：温远寒曹娜刘怡欣何小海滕奇志四川大学电子信息学院成都610065 西南交通大学附属医院&成都市第三人民医院神经内科成都610031 四川大学华西医院老年医学中心成都610044

画钟测验是筛查认知障碍人群的一种重要医学手段。针对目前画钟测验中存在目标尺度不同和类别不平衡的问题,提出一种基于改进YOLOv7⁃tiny的画钟测验识别算法。为改善尺度变化和小尺度目标检测带来的错检漏检问题,引入BiFPN双向特征金字... 详细信息

画钟测验是筛查认知障碍人群的一种重要医学手段。针对目前画钟测验中存在目标尺度不同和类别不平衡的问题,提出一种基于改进YOLOv7⁃tiny的画钟测验识别算法。为改善尺度变化和小尺度目标检测带来的错检漏检问题,引入BiFPN双向特征金字塔结构,双向信息传递机制可有效融合不同层级特征,捕捉不同尺度特征中更丰富的上下文和细节信息。为提升类别不平衡指标的识别准确度,采用WDLoss损失函数计算损失提高小目标识别敏感性。此外还创建了一个基于认知障碍群体的画钟测验数据集,在此数据集上实验表明,改进后YOLOv7⁃tiny算法对画钟测验数据集所有类别的mAP为94.28%,相比于原YOLOv7⁃tiny模型提高了1.13%,不均衡类别中指针的AP提高了12.2%。

关键词：画钟测验 YOLOv7⁃tiny BiFPN WDLoss

基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法

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计算机系统应用 2024年第1期33卷 199-205页

作者：王浩熊淑华何海波吴晓红滕奇志四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065

在石油勘探过程中,岩心颗粒是研究地质层序、评估油气含量以及认识地质构造的有效资料,对岩心颗粒图像进行颗粒提取有利于地质研究人员后续的深入分析.岩心颗粒图像通常存在颗粒边缘模糊、背景与颗粒色彩复杂的问题.为了改善岩心颗粒提... 详细信息

在石油勘探过程中,岩心颗粒是研究地质层序、评估油气含量以及认识地质构造的有效资料,对岩心颗粒图像进行颗粒提取有利于地质研究人员后续的深入分析.岩心颗粒图像通常存在颗粒边缘模糊、背景与颗粒色彩复杂的问题.为了改善岩心颗粒提取的效果,本文设计了一种基于改进UNet3+的岩心图像颗粒提取算法.该算法在UNet3+的每个编码层后加入感受野模块(RFB)来扩大网络的感受野,从而有效地解决网络因感受野受限而导致的分割精度低的问题,并在RFB模块后嵌入了卷积块注意力模块(CBAM)使网络更加精确地聚焦于目标区域,提高目标区域的特征权重.实验结果表明,改进后的算法在岩心颗粒图像上具有良好的分割效果,相比原始UNet3+网络,分别在mIoU、mPA和FWIoU上提升了5.43%、2.99%和5.34%.

关键词：岩心颗粒图像 UNet3+ 感受野卷积块注意力注意力机制语义分割

基于改进STANet的遥感图像变化检测算法

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无线电工程 2024年第5期54卷 1226-1235页

作者：王文韬何小海张豫堃王正勇滕奇志四川大学电子信息学院四川成都610041 成都西图科技有限公司四川成都610065

遥感图像变化检测是为了识别出双时相图像之间的显著变化。给定2个在不同时间拍摄的配准图像,光照变化和错配误差会掩盖真实物体的变化,探索不同时空像素之间的关系可以提高遥感图像变化检测方法的性能。在Spatial Temporal Attention N... 详细信息

遥感图像变化检测是为了识别出双时相图像之间的显著变化。给定2个在不同时间拍摄的配准图像,光照变化和错配误差会掩盖真实物体的变化,探索不同时空像素之间的关系可以提高遥感图像变化检测方法的性能。在Spatial Temporal Attention Neural Network(STANet)中,提出了一种基于孪生的时空注意力神经网络。在其基础上进行改进:①对距离度量模块由于线性插值导致的变化特征间隙模糊问题,设计了对距离特征的上采样模块,使得变化区域间隙更加明显,虚警率更低;②针对STANet的Pyramid Spatial Temporal Attention Module(PAM)模块计算开销大的问题,引用了新的Coordinate Attention(CA)模块,在降低运算开销的基础上,更好地识别了不同空间、通道的特征;③针对STANet对Residual Network(ResNet)提取出的特征图利用不充分的问题,加入了深监督模块,利用中间层的特征计算一个权重衰减的loss,起到正则化的作用。实验表明,改进之后的网络将基线模型的F1得分从81.6提高到86.1。在公共遥感图像数据集上的实验结果表明,改进的方法优于其他几种先进的方法。

关键词：遥感图像 STANet 深监督 CA

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基于图像矫正与小波变换融合的岩心图像拼接算法

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智能计算机与应用 2024年第3期14卷 21-27页

作者：陈潇逸滕奇志何海波王正勇吴晓红四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065

为了提高岩心图像拼接的效率,针对在岩心采集出现的图像中的像素错位现象以及图像拼接处理出现的亮度差异、鬼影等问题,提出基于图像矫正与小波变换融合的岩心图像融合算法。首先改进AKAZE算法提高提取效率,对采集图像进行图像矫正得到... 详细信息

为了提高岩心图像拼接的效率,针对在岩心采集出现的图像中的像素错位现象以及图像拼接处理出现的亮度差异、鬼影等问题,提出基于图像矫正与小波变换融合的岩心图像融合算法。首先改进AKAZE算法提高提取效率,对采集图像进行图像矫正得到矫正图像;再对矫正后的待拼接图像进行特征点提取与匹配,得到2幅图像之间配准关系;最后通过基于HSI域的小波融合与改进最佳缝合线融合得到拼接图像。实验结果表明,本文提出的矫正与拼接算法满足实际需求,图像无明显上下拼接缝与错位,且在DoEM和PSNR指标上与传统最佳缝合线和改进的渐入渐出算法相比均有所提升,融合区域避免了鬼影且亮度过渡均匀,无明显左右缝合线产生,拼接的图像符合人眼视觉。

关键词：岩心图像图像矫正 AKAZE 小波变换最佳缝合线图像拼接

基于改进U^(2)Net的岩石薄片图像分割

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计算机系统应用 2024年第2期33卷 159-165页

作者：舒小锋吴晓红卿粼波滕奇志罗彬彬四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065

了解岩石的孔隙度、孔径分布、孔隙连通性等特征对于油气的寻找和开采有着重要的意义,而这些特征的分析和判断需要借助岩石薄片图像分割技术.岩石薄片图像有大量细小颗粒,这些颗粒之间的边缘特征十分相似,无法做出精准的区分,同时制造... 详细信息

了解岩石的孔隙度、孔径分布、孔隙连通性等特征对于油气的寻找和开采有着重要的意义,而这些特征的分析和判断需要借助岩石薄片图像分割技术.岩石薄片图像有大量细小颗粒,这些颗粒之间的边缘特征十分相似,无法做出精准的区分,同时制造切片过程中染色不均会造成薄片孔隙的颜色特征不平衡而导致无法分割.因此为了改善岩石薄片分割效果,本文提出基于一种改进的U^(2)Net的分割算法.主要内容如下:(1)以U^(2)Net网络为骨干进行改进,结合coordinate attention注意力机制,用来提高模型对图像特征的表达能力.(2)通过引入多尺度特征提取模块,增加卷积层的感知区域,且能够利用特征图的多尺度特征信息.实验证明,该方法与传统分割方法和其他分割网络相比在较小颗粒的分割上表现更好,所提出的算法具有较高的分割准确度和鲁棒性.

关键词：注意力机制岩石薄片图像图像分割 U^(2)Net 多尺度特征提取

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基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法

计算机应用与软件 2022年第1期39卷 195-199页

作者：陈果滕奇志四川大学电子信息学院四川成都610065

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息。通过相对熵滤波网络进行响应图融... 详细信息

针对红外目标跟踪获得的目标特征鲁棒性差以及模型漂移易导致跟踪失败等问题,提出基于孪生网络的鲁棒红外目标跟踪算法,即利用预训练孪生网络提取红外目标多卷积层特征,以获取红外对象的空间及语义信息。通过相对熵滤波网络进行响应图融合,并以融合后的响应图为基础设计自适应模板的更新策略。在具有挑战性的红外跟踪数据集VOT-TIR2016上进行的实验表明,该算法具有良好的精度和鲁棒性,并能应对目标被遮挡以及目标外观快速变化等挑战。

关键词：红外目标跟踪孪生网络相关滤波模板更新策略相对熵

基于模式跟踪和路径搜索的岩心CT序列图像裂缝分割

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计算机应用 2022年第S1期42卷 327-332页

作者：李博熊淑华滕奇志四川大学电子信息学院成都610065

岩心计算机断层扫描(CT)序列图裂缝分割是数字岩心裂缝分析的前提。针对传统基于阈值和形态特征的分割方法难以有效对裂缝目标进行批量分割的问题,提出一种基于裂缝位置连续性的裂缝分割方法。首先,利用人工交互对首帧图像进行分割,获... 详细信息

岩心计算机断层扫描(CT)序列图裂缝分割是数字岩心裂缝分析的前提。针对传统基于阈值和形态特征的分割方法难以有效对裂缝目标进行批量分割的问题,提出一种基于裂缝位置连续性的裂缝分割方法。首先,利用人工交互对首帧图像进行分割,获得参考模式;其次,对相邻帧进行阈值分割,并将分割结果与参考模式进行与运算和或运算,获得去除噪声的裂缝位置模式;最后,在裂缝位置模式内搜索相邻帧中的裂缝目标连通域,并采用A*算法对断裂的裂缝目标进行连接,形成完整的裂缝目标。对于交叉缝,采用8邻域特征模板提取交叉点,将交叉缝分割简化为单裂缝分割。实验结果表明,所提方法能够在去除噪声的同时对单裂缝和交叉缝进行批量完整分割。

关键词： CT序列图裂缝分割位置连续性路径搜索交叉缝

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岩石薄片多聚焦图像融合的深度学习算法研究

电子测量技术 2022年第3期45卷 125-130页

作者：刘强滕奇志何海波四川大学电子信息学院成都610065 成都西图科技有限公司成都610065

本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的... 详细信息

本文提出了一种基于无监督的深度学习算法,以解决在显微镜下采集产生的岩石薄片图像的多聚焦融合问题。为了提取图像的深层特征,使用无监督方法训练了一个编解码神经网络,用于提取不同聚焦图像的深度特征,得到特征图;然后利用特征图的空间频率计算出二值决策图;由于细微的决策偏差,二值决策图中可能存在孔洞、毛刺干扰,于是对决策图进行形态学处理和滤波。最后通过处理后的决策图得到融合图像。实验得到该方法的数据评价指标Q_(G)、Q_(Y)、Q_(CB)的值分别为0.7477、0.9874、0.7969,同时主观效果上也好于其他方法;实验证明了在显微镜岩石薄片图像和通用图像的多聚焦融合应用中,该方法能取得良好的效果。

关键词：多聚焦融合深度学习无监督方法岩石薄片图像