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用于语义分割的自监督对比式表征学习

西安电子科技大学学报 2024年第1期51卷 125-134页

作者：刘博翀蔡怀宇汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

为了提升语义分割模型的精度,并减少逐像素标注大规模语义分割数据集的人力和时间成本,研究了自监督对比式表征学习的预训练方法,并结合语义分割任务的特点,设计了全局-局部交叉对比学习(GLCCL)方法。该方法将全局图像和局部分块后的一... 详细信息

为了提升语义分割模型的精度,并减少逐像素标注大规模语义分割数据集的人力和时间成本,研究了自监督对比式表征学习的预训练方法,并结合语义分割任务的特点,设计了全局-局部交叉对比学习(GLCCL)方法。该方法将全局图像和局部分块后的一系列图像块输入到网络中分别编码全局和局部视觉表征,并通过构建包含全局对比、局部对比和全局-局部交叉对比的损失函数来指导模型训练,使得模型能够同时学习全局和局部区域的视觉表征以及跨区域语义相关性。使用该方法预训练BiSeNet再迁移到语义分割任务时,对比现有的自监督对比式表征学习和有监督预训练方法分别具有0.24%和0.9%平均交并比(MIoU)的性能提升。实验结果表明,该方法能够采用无标注的数据训练语义分割模型而实现分割效果的提升,具有一定的实用价值。

关键词：语义分割自监督表征学习对比学习深度学习

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基于双螺旋相位板的单目三维编码成像

光学学报 2024年第9期44卷 77-92页

作者：张越蔡怀宇盛婧汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

提出一种能够同时获得场景深度信息并实现景深拓展的成像方法。通过在相机的光瞳处引入双螺旋相位调制,将深度信息编码在图像中,使用端到端的深度学习技术对成像过程进行反演,最终得到景深拓展的图像和深度图。分析了相位板参数和物距... 详细信息

提出一种能够同时获得场景深度信息并实现景深拓展的成像方法。通过在相机的光瞳处引入双螺旋相位调制,将深度信息编码在图像中,使用端到端的深度学习技术对成像过程进行反演,最终得到景深拓展的图像和深度图。分析了相位板参数和物距对成像性能的影响,讨论了在给定的深度范围内合理选择相位板参数的方法。在NYU Depth V2数据集的深度范围内进行了仿真,深度估计相对误差最低可达8.3%,景深拓展后图像的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)最高分别可达35.254 dB和0.960,所提方法与传统光学系统相比景深可拓展数十倍以上,并且结果证明了缩小探测范围和增大物距可提升平均深度估计精度。针对闸机人脸识别等潜在的应用场景,以1.1~1.32 m为探测范围搭建了实物系统,在真实场景中深度估计的相对误差为2.2%,所提方法相比传统光学系统景深拓展约10倍。本文方法仅需在传统成像系统中加入一块相位板即可同时实现场景的深度估计和景深拓展功能,在低成本三维成像和检测领域具有一定的应用潜力。

关键词：成像系统计算成像单目深度估计景深拓展双螺旋相位板点扩散函数

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基于掩膜Transformer的HDR图像重建算法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：张祖珩陈晓冬汪毅蔡怀宇天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室

在众多HDR(High Dynamic Range)图像重建算法中，生成包围曝光式的HDR图像重建算法因其突出的动态范围扩展能力及对复杂光照场景的适应能力成为研究的热点。然而，生成包围曝光式重建算法往往基于卷积神经网络构建图像生成器，导致生成... 详细信息

在众多HDR(High Dynamic Range)图像重建算法中，生成包围曝光式的HDR图像重建算法因其突出的动态范围扩展能力及对复杂光照场景的适应能力成为研究的热点。然而，生成包围曝光式重建算法往往基于卷积神经网络构建图像生成器，导致生成器仅具有局部感受野，难以利用全局信息，使图像过曝与欠曝区域信息恢复能力受限。为此，本文引入Transformer架构赋予网络全局感受野，增强网络建立长距离依赖的能力。同时，为Transformer添加单向软掩膜，避免过曝与欠曝区域的无效信息向特征图输入噪声，进一步提高重建质量。实验结果表明，所提算法在VDS数据集与HDREye数据集上PSNR（峰值信噪比）分别提高2.37dB和1.33dB，主观对比实验进一步证明所提算法的有效性。本工作为提升HDR图像重建算法对过曝与欠曝区域的信息恢复能力提供了一种新的思路。

关键词：高动态范围图像重建深度学习软掩膜 Transformer

基于局部信噪比阈值调节的分光谱去相关光学相干断层扫描血管造影方法

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光学学报 2024年第5期44卷 143-152页

作者：王露桐汪毅徐玉帅娄世良蔡怀宇陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072

在基于强度信息的光学相干断层扫描血管造影(OCTA)技术中,去相关映射被广泛应用,但该方法易受噪声影响,尤其是对于低信噪比区域,噪声会使帧间高相关的静态组织信号呈现出高去相关性,与血流信号的高去相关值混叠,从而会降低微血管图像的... 详细信息

在基于强度信息的光学相干断层扫描血管造影(OCTA)技术中,去相关映射被广泛应用,但该方法易受噪声影响,尤其是对于低信噪比区域,噪声会使帧间高相关的静态组织信号呈现出高去相关性,与血流信号的高去相关值混叠,从而会降低微血管图像的成像质量。本文提出了一种基于局部信噪比动态阈值调节的分光谱振幅去相关方法,首先探讨了图像局部信噪比与静态体素去相关值的关系及影响因素,并以分频谱处理数据的方式削弱轴向运动伪影并加强血流信息,然后依据图像局部信噪比与静态体素去相关的关系调整设定阈值,用以判定区分动静态体素,阈值以下的去相关值视为静态体素,结合Sigmoid函数予以抑制。采用该算法在高信噪比的皮肤数据和低信噪比的视网膜数据处理中均能取得较好的效果:皮肤enface图像信噪比提升约4 dB;视网膜enface图像的对比度相较其他算法优势明显,相比于未进行静态抑制的分频谱振幅去相关造影(SSADA)方法,enface图像的对比度提升了0.0182。可见该方法能够有效地抑制微血管图像中的静态体素噪声,提升图像对比度和血管可视性,有利于疾病的诊断和评估。

关键词：光学相干层析血管造影分频谱相关映射法信噪比引导

图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法

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光电工程 2024年第3期51卷 129-141页

作者：蔡怀宇杨朝乾崔子扬汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072 天津大学光电信息技术教育部重点实验室天津300072

公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目... 详细信息

公路洒落物是影响交通安全的重要因素之一,为了解决中小尺度公路洒落物检测中的漏检、误检以及难以定位等问题,本文提出了一种图像引导和点云空间约束的公路洒落物检测定位方法。该方法使用改进的YOLOv7-OD网络处理图像数据获取二维目标预测框信息,将目标预测框投影到激光雷达坐标系下得到锥形感兴趣区域(region of interest,ROI)。在ROI区域内的点云空间约束下,联合点云聚类和点云生成算法获得不同尺度的洒落物在三维空间中的检测定位结果。实验表明:改进的YOLOv7-OD网络在中尺度目标上的召回率和平均精度分别为85.4%和82.0%,相比YOLOv7网络分别提升6.6和8.0个百分点;在小尺度目标上的召回率和平均精度分别为66.8%和57.3%,均提升5.3个百分点;洒落物定位方面,对于距离检测车辆30~40 m处的目标,深度定位误差为0.19 m,角度定位误差为0.082°,实现了多尺度公路洒落物的检测和定位。

关键词：公路洒落物图像激光雷达点云目标检测

基于局部信噪比阈值调节的分光谱去相关OCTA方法

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光学学报 2024年

作者：王露桐汪毅徐玉帅娄世良蔡怀宇陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室

在基于强度信息的OCTA(Optical Coherence Tomography Angiography)技术中，去相关映射被广泛应用，但该方法易受噪声影响，尤其是对于低信噪比区域，噪声会使帧间高相关的静态组织信号呈现出高去相关性，与血流信号的高去相关值混叠，... 详细信息

在基于强度信息的OCTA(Optical Coherence Tomography Angiography)技术中，去相关映射被广泛应用，但该方法易受噪声影响，尤其是对于低信噪比区域，噪声会使帧间高相关的静态组织信号呈现出高去相关性，与血流信号的高去相关值混叠，会降低微血管图像成像质量。本文提出了一种基于局部信噪比动态阈值调节的分光谱振幅去相关方法，首先探讨了图像局部信噪比与静态体素去相关值的关系及影响因素，并以分频谱处理数据的方式削弱轴向运动伪影并加强血流信息，然后依据图像局部信噪比与静态体素去相关的关系调整设定阈值，用以判定区分动静态体素，阈值以下的去相关值视为静态体素，结合sigmoid函数予以抑制。采用该算法在高信噪比的皮肤数据和低信噪比的视网膜数据处理中均能取得较好的效果：皮肤enface图像信噪比提升约4dB，视网膜enface图像的对比度相较其他算法优势明显，相比于未进行静态抑制的SSADA方法，enface图的对比度提升了0.0182。可见该方法能够有效地抑制微血管图像中的静态体素噪声，提升图像对比度和血管可视性，有利于疾病的诊断和评估。

关键词：光学相干层析血管造影分频谱相关映射信噪比引导

基于扩散模型的自监督预训练IVUS图像分割方法

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激光与光电子学进展 2024年

作者：郝文月蔡怀宇左廷涛贾忠伟汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室鲁西南医院乐普(北京)医疗器械股份有限公司

血管内超声图像内膜和中膜分割通常采用依赖大量数据的有监督方法，然而由于病人伦理隐私等问题,缺乏公共数据集，且真值标签的制作需要标注者具有丰富的专业知识与经验，因此获得大规模有注释的数据集存在困难。为了克服上述问题，本... 详细信息

血管内超声图像内膜和中膜分割通常采用依赖大量数据的有监督方法，然而由于病人伦理隐私等问题,缺乏公共数据集，且真值标签的制作需要标注者具有丰富的专业知识与经验，因此获得大规模有注释的数据集存在困难。为了克服上述问题，本文引入一种基于扩散模型的代理任务，通过自监督学习从未标注的数据集中获取先验知识，并在小规模的有标签数据集上进行微调。受扩散模型的启发，使用不同等级的噪声与原图加权混合作为模型输入，并通过训练模型预测输入的噪声，以更好地学习IVUS图像的表征。此外，引入了均方误差（MSE）和结构相似性指数（SSIM）的联合损失函数以提高模型性能。本文方法在20%数据集上的实验结果表明，所得内膜和中膜的JM系数相比于随机初始化的情况分别提高了0.044和0.101,HD系数分别改进了0.216和0.107，达到了与使用100%数据集训练相近的结果。该框架可以适用于任何结构图像分割模型，并在确保分割效果的同时，显著降低了对真值标签的依赖。

关键词：医学图像分割血管内超声表征学习扩散模型

手术显微镜双光路非对称结构改进方法与图像融合

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激光与光电子学进展 2024年第14期61卷 428-436页

作者：陈禹蒙汪毅刘泽远陈文光蔡怀宇陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072 上海美沃精密仪器股份有限公司上海200237

针对手术显微镜景深与分辨率之间相互制约的问题,为在高分辨率成像前提下拓展景深,提出一种基于眼科手术显微镜系统的图像获取改造方案,对手术显微镜的双光路结构进行改进,使得双目图像分别具备大景深与高分辨的特性。随后针对系统改造... 详细信息

针对手术显微镜景深与分辨率之间相互制约的问题,为在高分辨率成像前提下拓展景深,提出一种基于眼科手术显微镜系统的图像获取改造方案,对手术显微镜的双光路结构进行改进,使得双目图像分别具备大景深与高分辨的特性。随后针对系统改造后的成像特点设计一种双目图像融合算法,将图像的聚焦检测结果作为初始融合决策图,并结合图像颜色与纹理信息对决策图进行细化,通过双尺度分解实现细节信息的有效融合。实验结果表明,所提改造方案与融合算法能够在保证高分辨率成像的前提下,将景深提升50%以上。所提方法适用于大景深与高分辨率手术显微图像的目视观察、术中2D与3D显示、术后的影像保存与分析。

关键词：手术显微镜图像融合大景深高分辨率

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融合Transformer分支和拓扑强制的血管内超声图像分割方法

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激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 421-430页

作者：郝文月蔡怀宇左廷涛贾忠伟汪毅陈晓冬天津大学精密仪器与光电子工程学院光电信息技术教育部重点实验室天津300072 乐普(北京)医疗器械股份有限公司北京102200 鲁西南医院山东聊城252325

大多数血管内超声(IVUS)图像分割方法缺乏对全局信息的捕获,且分割结果拓扑关系不符合医学先验知识,影响后续的诊断和治疗。为解决上述问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)和Transformer双分支主干网络与拓扑强制网络相结合的图像分割方... 详细信息

大多数血管内超声(IVUS)图像分割方法缺乏对全局信息的捕获,且分割结果拓扑关系不符合医学先验知识,影响后续的诊断和治疗。为解决上述问题,提出一种将卷积神经网络(CNN)和Transformer双分支主干网络与拓扑强制网络相结合的图像分割方法。通过并列CNN分支与Transformer分支构建主干网络以实现局部和全局信息的融合,其中,组成Transformer分支的模块结合了轴向自注意力机制和增强型混合前馈神经网络以适应小数据集。此外,在主干网络之后连接拓扑强制网络,并使用双边滤波平滑层代替高斯滤波平滑层,可以在保证分割结果拓扑结构正确性的同时进一步提高分割精度。实验结果表明,所提方法所得内膜和中膜的Jaccard度量系数相比于基线网络分别提高0.018和0.016,Hausdorff距离系数分别提高0.148和0.288,且拓扑结构正确率均为100%。该方法可以为IVUS图像提供准确可靠且拓扑结构正确的分割结果,在可视化结果和各项评价指标上都有较好表现。

关键词：医学图像分割血管内超声 Transformer 拓扑关系保留