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刘国奇: 作品数：22 被引量：67H指数：5; 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省科技攻关计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

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基于多重注意力和schatten-p范数的息肉分割网络: 2024年; 自动准确的息肉定位分割方法可以在结直肠癌病变早期及时地发现息肉,大大降低癌变几率。编解码结构作为近年来息肉分割中最主流的网络结构,已经得到了很大的改进,如提高模型捕获全局上下文特征和局部特征的能力,使用深层特征对浅层解码做指导。但是息肉形状和大小不一,在编码时,由于卷积特性容易过于陷入局部信息挖掘,而失去远程信息依赖关系;还有一些息肉图像存在对比度低、空间复杂的特性,导致息肉与背景两者极易混淆。本文提出了基于多重注意力和schatten-p范数的息肉分割网络。其中,轴向多重注意力模块利用轴向注意力补充图像中的远程上下文关系,同时补充对边缘、背景信息的关注以实现特征互补,在注意全局特征的同时加强对局部细节特征的捕捉;利用矩阵奇异值和矩阵隐含信息的关联性,引入schatten-p范数作约束,从矩阵角度分析数据,辅助模型辨别前景和背景。通过设置大量实验,证明了本文提出方法的有效性,并且MASNet在Kvasir-SEG数据集上对比不同的方法,取得了较好的分割结果。; 李苏刘国奇刘国奇赵曼琪; 关键词：注意力

融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型被引量：1: 2018年; 目的针对基于矢量场的活动轮廓模型,如经典的梯度矢量流(GVF)模型、矢量场卷积(VFC)模型等,在提取凹形物体时矢量场常出现平衡点,不能较好地收敛到凹陷区域、尤其是深而窄的凹形及复杂凹陷区域的问题。提出一种融合凹点检测与仿射变换的活动轮廓模型。方法首先利用活动轮廓模型进行曲线演化,得到演化后轮廓曲线上各点的坐标并求出各点的法线方向;然后基于凹点检测的方法,判断各点的凹凸性,利用梯度判断法,检测出未收敛到目标边界的凹点;其次对各凹点进行法向方向的仿射变换。在接近且不越过目标边界的情况下求出可变换的最大距离,变换后的点穿越了平衡点区域,让变换后的点代替原来的点形成新的轮廓曲线;最后为保证提取边界的精确性,将变换后的轮廓曲线再次演化并最终收敛到目标边界。结果通过对具有凹陷区域的合成图像进行分割,计算提出模型分割结果的平均Jaccard相似系数(JS)值为95.51%,相比目前先进的GVF模型,VFC模型和自适应扩散流(ADF)模型分别提高了15.08%,12.09%和10.70%,整体效果上优于几种先进的模型。然后又对单/多目标真实图像及含噪的图像进行分割,证实提出模型分割性能的鲁棒性。结论提出的模型有效地避免了凹形区域内的平衡点问题,可以对深凹形及复杂凹形图像进行有效分割,并且提高了分割精度。此外,该模型能融合到任何基于矢量场的活动轮廓模型中,具有广泛的普适性。; 刘国奇邓铭窦智; 关键词：图像分割矢量场活动轮廓模型仿射变换

基于图半监督学习的移动相机背景减除: 2024年; 在对移动相机拍摄的视频进行背景减除时,已有的无监督和监督学习模型的泛化能力都比较差。为此提出一种基于图表示和半监督学习的移动相机背景减除模型。首先提出了一种基于凸非凸图全变差正则的半监督学习模型。模型利用L1范数与其广义Moreau包络的差来构造非凸图全变差正则,可避免图全变差中L1正则项带来的有偏估计,并且在理论上可以保证模型中目标函数的整体凸性,进而可以利用交替方向乘子法对模型进行求解。数值实验中,将新模型应用到背景减除中,并在CDnet2014数据集的PTZ挑战上进行了比较实验。实验结果表明,对移动相机视频序列进行背景减除时,新模型在视觉效果和数值指标上都要优于已有的无监督和监督学习模型。; 谢朝阳李金兰刘国奇邹健; 关键词：背景减除半监督学习图表示

基于联合约束策略和稀疏表示的图像分割: 2021年; 基于像素级的交互式图像分割算法对初始种子位置和噪声敏感,同时仅基于超像素的分割方法无法保留图像细节经常导致分割结果出现欠分割问题。针对上述问题,提出超像素/像素约束和稀疏表示的图像分割模型。该方法利用高斯函数分别对像素和超像素构造了相互约束的代价函数,引入了稀疏分解对模型进行优化以提升模型对图像噪声的鲁棒性,最后利用联合优化策略对代价函数求解估计出目标和背景标记实现目标提取。实验结果表明,与现有的分割方法相比,提出的方法能获得较好的分割效果,对高斯噪声和椒盐噪声具有较强的鲁棒性。; 刘国奇刘国奇李旭升宋一帆; 关键词：概率图模型交互式图像分割

灰狼与郊狼混合优化算法及其聚类优化被引量：18: 2022年; 郊狼优化算法(Coyote optimization algorithm,COA)是最近提出的一种新颖且具有较大应用潜力的群智能优化算法,具有独特的搜索机制和能较好解决全局优化问题等优势,但在处理复杂优化问题时存在搜索效率低、可操作性差和收敛速度慢等不足.为弥补其不足,并借鉴灰狼优化算法(Grey wolf optimizer,GWO)的优势,提出了一种COA与GWO的混合算法(Hybrid COA with GWO,HCOAG).首先提出了一种改进的COA(Improved COA,ICOA),即将一种高斯全局趋优成长算子替换原算法的成长算子以提高搜索效率和收敛速度,并提出一种动态调整组内郊狼数方案,使得算法的搜索能力和可操作性都得到增强;然后提出了一种简化操作的GWO(Simplified GWO,SGWO),以提高算法的可操作性和降低其计算复杂度;最后采用正弦交叉策略将ICOA与SGWO二者融合,进一步获得更好的优化性能.大量的经典函数和CEC2017复杂函数优化以及K-Means聚类优化的实验结果表明,与COA相比,HCOAG具有更高的搜索效率、更强的可操作性和更快的收敛速度,与其他先进的对比算法相比,HCOAG具有更好的优化性能,能更好地解决聚类优化问题.; 张新明姜云刘尚旺刘尚旺窦智刘国奇; 关键词：优化算法混合算法聚类优化

融合显著性特征的自适应主动轮廓模型: 2023年; 主动轮廓模型存在演化速度慢、对初始轮廓和噪声敏感、弱边缘泄漏及目标过分割等问题。对以上问题进行了研究,提出了融合显著性特征的自适应主动轮廓模型。提出基于去雾算法的显著性映射作为正则项提升模型对初始轮廓位置的鲁棒性,防止轮廓演化过程过早陷入局部最优解,同时缩短轮廓演化时间。为了防止模型在演化过程中出现弱边界泄漏,模型中引入边缘检测函数作为能量泛函的权重。该模型利用最大面积稀疏约束,提出自适应目标提取方法来消除目标过分割影响。与多种主动轮廓模型在数据集MRSA500(500张)上进行实验对比,表明了提出的模型对初始轮廓和噪声的鲁棒性,而且提出模型的平均分割效率提升约5.6倍,平均Jaccard相似度系数提升约22%。; 刘国奇蒋优常宝方茹琳媛宋一帆李旭升; 关键词：主动轮廓模型图像分割图像增强

改进的分水岭算法在牛乳体细胞上的分割及应用被引量：1: 2017年; 牛乳体细胞经常会出现重叠和粘连问题,文章针对此问题提出了一种有效可行的分割方法予以解决。在对原图像二值化的基础上,首先对灰度梯度图像进行形态学平滑滤波处理,然后提取图像的前景标记以及背景标记并对梯度图像进行修正,最后用分水岭进行分割。仿真结果表明,该算法不仅有效地抑制图像的过分割问题,而且能准确、快速地分割牛乳体细胞,同时为后续步骤牛乳体细胞计数以及诊断提供可靠依据。; 张其阳刘国奇杨帅明杜康涂然; 关键词：图像分割过分割

基于改进HFT模型的显著性检测被引量：1: 2015年; 为提高频域视觉注意模型的生物可信性和有效性,在综合分析现有模型的基础上,通过改进超复数傅里叶变换(hypercomplex Fourier transform,HFT)模型使用的颜色空间、四元数图像虚部系数以及最终显著图的产生方法,提出改进HFT模型。在Bruce和Judd两个数据集上对改进模型进行评估,实验结果表明,该模型显著性检测视觉结果与人类视觉更加接近,相较HFT,受试者接受曲线下的面积在两个数据集上分别提高了0.97%和6.33%。; 刘尚旺李铭毛文涛刘国奇; 关键词：显著性检测

基于凸非凸有限元全变差正则的扩散光学层析成像: 2023年; 为避免扩散光学层析成像中L1正则项带来的有偏估计问题,提出一种基于凸非凸有限元的全变差(CNC-FETV)正则重构模型。首先,应用有限元方法将求解域剖分为有限个三角形,用一个连续分段多项式函数逼近每个三角形上的吸收系数值,再对导出的差分矩阵进行逐个单元组装,得到有限元的全变差(FETV)正则表示。然后,利用基于凸非凸稀疏正则的构造方法得到凸非凸有限元全变差正则项,并在理论上证明该非凸正则项在一定条件下可保持目标函数的整体凸性。最后,利用交替方向乘子法求解所提模型。数值实验表明,所提CNC-FETV模型在扩散光学层析成像重构的视觉效果和评价指标值上都要优于已有的Tikhonov和FETV正则模型。; 李金兰谢朝阳刘国奇邹健; 关键词：有限元法

融合U-Net 3+和ACM的医学图像分割模型: 2022年; 活动轮廓模型方法不需要训练集且能较好利用边缘信息,但对初始轮廓较敏感,在处理复杂背景图像时分割不够精确。U-Net 3+网络可以分割更复杂的医学图像,但需要大量的人工标记,且模型的特征提取机制导致其在非典型边界特征的决策时通常是不准确的。因此,针对训练集较小的医学图像,提出了一种融合卷积神经网络和活动轮廓模型的医学图像自动分割模型。模型通过U-Net 3+网络获得目标先验信息,使用先验信息构造拟合能量项,并融合到活动轮廓模型中约束曲线演化。在皮肤镜病变和胸部X光片图像上测试,该模型的分割精度高于单独使用U-Net 3+网络和活动轮廓模型的分割结果。; 刘国奇宋一帆蒋优茹琳媛; 关键词：图像分割活动轮廓模型

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