烟台大学计算机与控制工程学院，山东 烟台 264000
现在大多数基于图卷积的点云语义分割方法忽略了边构建的重要性，不能充分地表示局部区域的特征。基于此，提出一种结合注意力机制的边增强的图卷积网络（AE-GCN）。首先，将邻居点特征加入边中，而不仅仅是中心点与邻居点的特征差异；其次，加入注意力机制保证点云的局部信息得到更充分的利用；最后，采用U-Shape的分割结构，确保网络更好适应点云的语义分割这一任务。在两个公开数据集Toronto_3D和S3DIS上的实验结果表明，与目前的大多数方法相比，AE-GCN取得了具有竞争力的结果：在Toronto_3D数据集的平均交并比为80.3%，总体准确度为97.1%；在S3DIS数据集的平均交并比为68.0%，总体准确度为87.2%。
三维图像处理 点云语义分割 注意力机制 边增强 图卷积 激光与光电子学进展
2024, 61(8): 0837009
针对轨道扣件表面结构复杂导致的线结构光照射分布不均匀问题，研究了一种基于改进灰度重心法的光条中心线提取方法，精准重构了轨道扣件点云模型。基于点云模型提取了轨道扣件的结构特征信息，建立了轨道扣件缺陷检测组合分类器模型，实现了轨道扣件的弹条缺失、扣件歪斜、螺母缺失等缺陷检测。研究了基于表面法向量的螺母上平面解析方法，通过螺母松动测量实验实现了轨道扣件的松动检测。搭建了扣件故障诊断实验平台并开展了相关实验研究，实验结果表明，系统扣件故障检出率达到96%，扣件松紧度测量的总体误差低于0.2 mm，扣件故障诊断系统的检测效果和鲁棒性较好，对列车安全运行具有重要的现实意义。
测量 三维图像处理 轨道扣件 线结构光 中心线提取 故障诊断
1 北京航空航天大学航空科学与工程学院强度与结构完整性全国重点实验室，北京 100191
2 北京强度环境研究所可靠性与环境工程技术重点实验室，北京 100076
残余灰度场是变形前后数字体图像中对应体素点的灰度之差。在基于有限单元的全局数字体图像相关（DVC）方法中，残余灰度场作为计算区域各体素点匹配质量的目标函数，可直接计算获得，并可用于材料内部损伤演化或裂纹扩展的精细表征。然而，当前广泛使用的基于图像子体块的局部DVC只能获得计算区域内各离散计算点的位移、应变和相关系数信息，无法直接计算区域内各体素点的残余灰度。相较于相关系数和变形信息，残余灰度场可实现逐体素的匹配质量评价，在内部损伤或裂纹扩展的可视化观测和准确定位方面具有显著优势。为能在局部DVC中获得残余灰度场信息，提出一种简单有效的残余灰度场计算方法。该方法基于三维Delaunay四面体剖分算法，并利用有限元框架对局部DVC离散计算结果进行稠密插值，以获取逐体素连续位移场，并将其用于变形体图像校正。模拟和真实实验结果表明，基于局部DVC测量结果后处理计算获得的残余灰度场不仅可以实现精准的损伤定位，还能观测到裂纹形貌以及界面脱黏行为。所提方法弥补了当前局部DVC在精细化匹配质量评价方面的不足，有望拓展该方法在材料和结构内部损伤观测和定位中的应用。
三维图像处理 数字体图像相关方法 残余灰度场 内部损伤观测与定位
1 河北科技大学信息科学与工程学院，河北 石家庄 050018
2 首都师范大学资源环境与旅游学院，北京 100048
随着科技智能化建设需求的提高，语义分割技术受到图形、图像领域内学者的广泛关注，其为目标跟踪、视觉控制等技术提供有效的决策支持。然而三维点云语义分割模型的运行效率和分割准确率是限制其发展的瓶颈所在。基于此，提出一种基于空间图卷积的三维点云语义分割网络（PCGCN）。PCGCN采用边缘图卷积网络提取局部特征，并使用残差网增强特征的传递，对不同尺度的局部特征进行融合并参与三维点云语义分割。PCGCN解决了在深度学习过程中因局部特征丢失产生的语义分割效果不佳的问题，同时，点云深度学习网络中，残差网的引入提高语义分割的准确度。在ShapeNet和S3DIS数据集上进行实验，实验结果表明，PCGCN在ShapeNet数据集的准确率达到85.1%，在S3DIS数据集的准确率达到81.3%。
遥感 三维图像处理 点云 语义分割 图卷积网络 激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0228007
1 内蒙古科技大学信息工程学院内蒙古自治区模式识别与智能图像处理重点实验室, 内蒙古 包头 014010
2 内蒙古工业大学信息工程学院, 内蒙古 呼和浩特 010051
3 上海大学计算机工程与科学学院, 上海 200444
针对分割核磁共振成像(MRI)三维图像中整个肿瘤病灶运算量大、过程繁复的问题,提出了一种基于深度学习的全自动分割算法。在填充锯齿状空洞的卷积通路上构建并行三维卷积神经网络,提取多尺度图像块进行训练,捕获大范围空间信息。利用密集连接的恒等映射特性,将浅层特征叠加到网络末端,在MRI多模态图像中分割出水肿区、增强区、核心区和囊化区。在BraTS 2018数据集中对该模型进行了分割测试,结果表明,该模型分割的全肿瘤区、核心区和增强区的平均Dice系数分别为0.90、0.73和0.71,与已有算法相当,且具有较高的自动化集成度。
三维图像处理 脑肿瘤 空洞卷积 密集连接 BraTS 2018数据集 激光与光电子学进展
2020, 57(14): 141009
Author Affiliations
Abstract
1 School of Electronic and Computer Engineering, Peking University, Shenzhen 518055, China
2 State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments, Department of Precision Instruments, Tsinghua University, Beijing 100084, China
In this review, the principle and the optical methods for light-field display are introduced. The light-field display is divided into three categories, including the layer-based method, projector-based method, and integral imaging method. The principle, characteristic, history, and advanced research results of each method are also reviewed. The advantages of light-field display are discussed by comparing it with other display technologies including binocular stereoscopic display, volumetric three-dimensional display, and holographic display.
100.6890 Three-dimensional image processing 120.2040 Displays Chinese Optics Letters
2019, 17(11): 111001
Author Affiliations
Abstract
Key Laboratory of Space Laser Communication and Detection Technology, Shanghai Institute of Optics and Fine Mechanics, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China
A scanning three-dimensional coherent laser radar (ladar) based on the frequency modulated continuous wave (FMCW) is proposed and demonstrated, which can obtain many three-dimensional high-quality images. The system utilizes an electro-optic modulator and an optical filter to output a linear FMCW with a bandwidth of 2 GHz. The flexible and variable rotating double prism is used for beam scanning. The images of flight demonstration are formed by attitude compensation correction. The experiment result validates the performance of our system for airborne three-dimensional scanning imaging.
280.3400 Laser range finder 280.3640 Lidar 100.6890 Three-dimensional image processing 040.2840 Heterodyne Chinese Optics Letters
2019, 17(9): 092801
医学光电科学与技术教育部重点实验室, 福建省光子技术重点实验室, 福建师范大学, 福建 福州 350007
针对三维纤维微观结构方向检测的不足,提出一种基于facet模型的三维纤维方向检测方法。该方法将三维纤维方向检测转换为二维平面检测,能够降低计算的复杂度,通过facet模型实现了不同直径纤维方向的精确检测,模型窗口尺寸略大于纤维直径时能达到最优结果。实验结果表明,所提方法可快速准确地获取不同直径的三维纤维方向数据,优于现有的典型算法。
图像处理 三维图像处理 facet模型 三维纤维 纤维方向检测 微观结构 激光与光电子学进展
2019, 56(14): 141004
Author Affiliations
Abstract
1 School of Mechatronic Engineering and Automation, Shanghai University, Shanghai 200072, China
2 Shanghai Key Laboratory of Intelligent Manufacturing and Robotics, Shanghai University, Shanghai 200072, China
3 Mechanical and Electrical Engineering School, Shenzhen Polytechnic, Shenzhen 518055, China
Depth from focus (DFF) is a technique for estimating the depth and three-dimensional (3D) shape of an object from a multi-focus image sequence. At present, focus evaluation algorithms based on DFF technology will always cause inaccuracies in deep map recovery from image focus. There are two main reasons behind this issue. The first is that the window size of the focus evaluation operator has been fixed. Therefore, for some pixels, enough neighbor information cannot be covered in a fixed window and is easily disturbed by noise, which results in distortion of the model. For other pixels, the fixed window is too large, which increases the computational burden. The second is the level of difficulty to get the full focus pixels, even though the focus evaluation calculation in the actual calculation process has been completed. In order to overcome these problems, an adaptive window iteration algorithm is proposed to enhance image focus for accurate depth estimation. This algorithm will automatically adjust the window size based on gray differences in a window that aims to solve the fixed window problem. Besides that, it will also iterate evaluation values to enhance the focus evaluation of each pixel. Comparative analysis of the evaluation indicators and model quality has shown the effectiveness of the proposed adaptive window iteration algorithm.
100.6890 Three-dimensional image processing 100.3010 Image reconstruction techniques 100.2980 Image enhancement Chinese Optics Letters
2019, 17(6): 061001
Author Affiliations
Abstract
1 Centre for Photonic Devices and Sensors, University of Cambridge, Cambridge CB3 0FA, UK
2 Disney Research, Glendale, CA 91201-5020, USA
This Letter proposes a scanned holographic display system that takes the advantage of a high-speed resonant scanner to augment a galvanometer and hence improves the opto-mechanical information distribution capabilities, thereby potentially achieving an increased image size and enlarged viewing angles.
090.1995 Digital holography 070.7345 Wave propagation 100.6890 Three-dimensional image processing Chinese Optics Letters
2017, 15(4): 040901
