多尺度特征融合方法

脊柱侧凸是一种脊柱三维结构的畸形疾病，全球有1%~4%的青少年受到此疾病的影响[1]。

该疾病的诊断主要参考患者的脊柱侧凸角度，目前X线成像方式是诊断脊柱侧凸的首选，在X线图像中分割脊柱是后续测量、配准以及三维重建的基础。

近期出现了不少脊柱X线图像分割方法。

Anitha等人[2-3]提出了使用自定义的滤波器自动提取椎体终板以及自动获取轮廓的形态学算子的方法，但这些方法存在一定的观察者间的误差。

Sardjono等人[4]提出基于带电粒子模型的物理方法来提取脊柱轮廓，实现过程复杂且实用性不高。

叶伟等人[5]提出了一种基于模糊C均值聚类分割算法，该方法过程繁琐且实用性欠佳。

以上方法都只对椎体进行了分割，却无法实现对脊柱的整体轮廓分割。

深度学习在图像分割的领域有很多应用。

Long等人提出了全卷积网络[6]（Full Convolutional Network，FCN），将卷积神经网络的最后一层全连接层替换为卷积层，得到特征图后再经过反卷积来获得像素级的分类结果。

通过对FCN结构改进，Ronneberger等人提出了一种编码-解码的网络结构U-Net[7]解决图像分割问题。

Wu等人提出了BoostNet[8]来对脊柱X线图像进行目标检测以及一个基于多视角的相关网络[9]来完成对脊柱框架的定位。

上述方法并未直接对脊柱图像进行分割，仅提取了关键点的特征并由定位的特征来获取脊柱的整体轮廓。

Fang等人[10]采用FCN对脊柱的CT切片图像进行分割并进行三维重建，但分割精度相对较低。

Horng等人[11]将脊柱X线图像进行切割后使用残差U-Net 来对单个椎骨进行分割，再合成完整的脊柱图像，从而导致分割过程过于繁琐。

Tan等人[12]和Grigorieva等人[13]采用U-Net来对脊柱X线图像进行分割并实现对Cobb角的测量或三维重建，但存在分割精度不高的问题。

以上研究方法虽然在一定程度上完成脊柱分割，但仍存在两个问题：（1）只涉及椎体的定位和计算脊柱侧凸角度，却没有对图像进行完整的脊柱分割。

基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法作者：刘忠洋周杰陆加新缪则林邵根富江凯强高伟来源：《南京信息工程大学学报》2023年第05期摘要雨紋分布和形状具有多样性，现有去雨算法在去雨的同时会产生图像背景模糊、泛化性能差等问题．因此，本文提出一种基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨方法．特征提取阶段由多个包含两个多尺度注意力残差块的残差组构成，多尺度注意力残差块利用多尺度特征提取模块提取及聚合不同尺度的特征信息，并通过坐标注意力进一步提高网络的特征提取能力．在组内进行局部特征融合，组间利用全局特征融合注意力模块更好地融合不同层次的特征，通过像素注意力使网络重点关注于雨纹区域．在仿真和真实雨像数据集上与其他现有图像去雨算法相比，本文方法的定量指标有着明显提高，去雨后的图像视觉效果较好且具有良好的泛化性．关键词图像去雨;多尺度;特征融合;残差网络;坐标注意力中图分类号TP391.4 文献标志码A0 引言雨纹会严重影响图像拍摄质量，含有雨纹的图像往往存在图像模糊、图像对比度和能见度降低、目标遮挡等问题，严重阻碍诸如目标检测、目标跟踪和图像识别等计算机视觉任务的执行．因此，图像雨纹的去除研究近年来在计算机视觉领域引起了极大的关注．现有的图像去雨算法包括视频去雨算法和单幅图像去雨算法．视频去雨算法可通过连续图像帧进行雨纹的检测与去除，而单幅图像去雨算法缺乏时序信息，所以单幅图像去雨更具有挑战性．现有的基于单幅图像的去雨算法可以分为基于图像先验的算法和基于深度学习的算法．Kang等［1］利用双边滤波将图像分解为高频部分和低频部分并在高频部分中应用字典学习去除雨纹．Li等［2］使用高斯混合模型作为先验，将雨纹层从背景图像中分离出来．由于雨纹分布密度不均、形状大小不一，所以基于图像先验的算法无法有效捕捉并去除雨纹．近年来，由于卷积神经网络在计算机视觉领域取得成功，研究人员提出许多基于CNN的图像去雨方法．Fu等［3］提出一种DerainNet网络，利用滤波器将图像分解成高频层与低频层并将高频层送入网络进行训练，随后对网络输出和低频层进行图像增强并将其融合得到最终的去雨图像．Ren等［4］提出一种渐进式去雨网络PReNet，每阶段由残差网络与循环层构成，阶段的结果与原始雨图的拼接作为下一阶段的输入．Fu等［5］设计出一种基于轻量级金字塔去雨网络LPNet，该网络引入拉普拉斯金字塔结合递归残差结构实现图像去雨．Wang等［6］提出一种基于深度跨尺度融合结构的单幅图像去雨网络DCSFN，通过跨尺度方式融合不同的子网并使用内尺度连接方式实现雨纹去除．Yi等［7］提出一种使用残差通道先验引导的去雨网络SPDNet，并通过迭代制导的方式直接生成清晰的无雨图像．虽然基于深度学习方法的去雨性能方面有了显著改进，但部分网络通过增加深度或者利用多分支结构来增强网络性能，使得结构过于复杂并导致网络难以训练．现有方法并未充分利用多尺度信息，对像素以及通道信息也没有有效利用，去雨后的图像存在局部细节模糊现象且不能很好地保留图像的纹理结构．有鉴于此，本文利用全局特征融合结构可以有效融合不同层次特征的特点，提出一种基于注意力机制的多尺度特征融合图像去雨网络（Multi-scale Feature Fusion Attention Network，MFFAN）．本文的主要工作如下：1）提出一种端到端的结合注意力机制的多尺度特征融合去雨网络，通过双层特征融合结构加强网络各层间的信息流动与特征复用，在有效避免浅层特征丢失的同时为去雨图像提供更多的细节信息．全局特征融合注意力模块进一步提高了去雨图像质量，且整体网络易于训练．2）为了充分利用多尺度信息，设计出多尺度注意力残差模块（Multi-scale Attention Residual Block，MARB）．首先利用不同扩张卷积提取不同尺度的特征信息，再通过通道分离—卷积—拼接的方式增强网络的特征提取能力，最后坐标注意力（Coordinate Attention，CA）［8］通过位置信息对通道关系和长期依赖性进行编码，提高网络对于重点特征的关注．3）使用均方误差以及结构相似度作为联合损失函数约束网络．在仿真和真实雨像数据集上进行评估，所提算法有着较好的去雨纹效果且保留较多的图像细节信息．1 相关工作1.1 残差网络卷积神经网络在计算机视觉领域已经取得巨大成功，学者们提出许多经典的卷积神经网络如LeNet、AlexNet、VGGNet等．通过增加网络的宽度和深度可以提高网络的性能，但是一味地增加深度会导致梯度弥散／爆炸以及网络退化问题．因此，He等［9］提出一种残差网络，并在ImageNet比赛中获得分类和识别任务的冠军．残差网络由多个残差块堆叠而成，在残差块中使用一种跳跃连接，有效缓解了深度神经网络中增加深度所带来的问题．H（x）=h（x）+F（x），（1）其中，x为残差块输入，F（x）为恒等映射输出，F（x）为残差映射．前向传播时，输入信号可以从任意低层直接传播到高层，有效解决网络退化问题;反向传播时，信号可以不经过中间权重层直接到达低层，有效缓解梯度弥散的问题．1.2 注意力机制人类可以高效地在复杂场景中找到重要区域．受此启发，注意力机制被引入到计算机视觉中，目的是模仿人类视觉系统．注意力机制在图像分类、目标检测、语义分割等视觉任务中进一步提升了网络的性能．康健等［10］设计出PFA-LinkNet，利用通道注意力机制对编码阶段的特征图各通道间的相互关系进行建模来增强网络提取水体特征的能力．胡序洋等［11］提出一种车道线检测方法LaneSegNet，使用一种混合注意力网络，将空间与通道注意力相结合来获取丰富的车道线特征，增强网络的性能．张凯等［12］提出一种用于射频指纹识别的注意力残差卷积神经网络，通过注意力机制，提高网络对于指纹图像中有效信息的关注．2 本文方法2.1 网络结构本文算法MFFAN的网络结构如图1所示，网络的整体架构包括5个部分：浅层特征提取模块（Shallow Feature Extraction Block，SFEB）、多个串联的多尺度注意力残差组模块（Multi-scale Attention Residual Group Bock，MARGB）、局部特征融合模块（Local Feature Fusion Block，LFFB）、全局特征融合注意力模块（Global Feature Fusion Attention Block，GFFAB）和图像重建模块（Image Reconstruction Block，IRB）．其中每个多尺度注意力残差组由2个多尺度注意力残差模块和局部特征融合模块组成，定义输入图像为xinput．浅层特征提取模块（SFEB）由一层卷积核大小为3的卷积层构成，对输入图像进行浅层特征提取．S=Conv3×3（xinput），（2）其中，Convi×i表示卷积核大小为i的卷积，S代表浅层提取模块的输出．多个多尺度注意力残差组模块（MARGB）可表示为M=fim（M），i=1，…，n，（3）其中，fim 表示第i个MARGB，M表示第i个MARGB的输入和第i-1个MARGB的输出．全局特征融合模块（GFFAB）可表示为G=fg（［M1，M2，M3，…，Mn］），（4）其中，fg 表示GFFAB，［］表示通道拼接操作，G表示特征融合注意力模块的输出．局部特征融合模块（LFFB）仅使用通道拼接以及1×1卷积进行融合．最后使用卷积大小为3的卷积核进行图像重建，网络的最终输出可表示为Y=X-Conv3×3（G），（5）其中，Y表示网络的最终输出图像．2.2 多尺度注意力残差模块在图像去雨任务中，空间上下文信息对捕捉和去除雨纹十分重要.雨纹的形状和密度都是多样的，使用普通的残差块无法很好地提取到整个图像的雨纹特征．因此，本文使用多尺度注意力残差模块提取雨纹特征，利用多尺度特征提取模块（Multi-scale Feature Extraction Block，MFEB）代替残差块中串联的2个3×3卷积，并使用坐标注意力进一步细化提取特征，具体结构如图2所示．对于模块输入n首先使用2个大小为3，扩张因子分别为1、2的扩张卷积来提取感受野尺度为3×3和5×5的特征信息，并使用LeakyReLu激活函数．随后将不同尺度的特征进行拼接，使用1×1的卷积进行通道降维．其中，Convi×i，j表示卷积核大小为i，扩张系数为j的扩张卷积．为了实现在细粒度层面提取雨纹的多尺度特征，在通道维度使用多级分割卷积拼接方式对雨纹特征k进行提取．首先将k分割成4个具有同等的通道数的特征k1，k2，k3，k4．第1组特征图k1经过卷积核大小为3的卷积，输出特征为o1．将o1在通道维度对半分割成o1，1和o1，2，并将o1，2与下一组特征k2进行通道拼接后送入卷积核大小为3的卷积中．这样操作重复3次，使得拼接后的特征得到充分复用．在前面分组中的特征所经历卷积次数较少，其感受野也较小，这能够帮助网络有效关注细节信息．相反，后面分组中含有的特征经历的卷积次数较多，其感受野也就较大，能够帮助网络关注全局信息．最终，将输出特征图o1，1，o2，1，…，o4沿通道维度进行拼接，再使用1×1卷积降低通道维度：接着使用坐标注意力进一步加强网络性能．坐标注意力首先使用尺寸为（H）的池化核沿着输入特征图y的水平坐标及垂直坐标对每个通道使用全局平均池化．因此，高度为h的第c个通道的输出以及宽度为w的第c个通道的输出可以表示为2.3 全局特征融合注意力模块简单相加或拼接操作无法很好地融合不同层次的特征．为了加强特征融合的效果，本文使用一种像素注意力为图像中的每个像素赋予不同的权重，使得网络对于雨纹区域的关注度更高．像素注意力［13］应用于图像去雾领域用以解决雾特征在不同像素区域分布不均的问题．首先对不同层次的特征进行通道拼接，并使用一个1×1的卷积进行通道降维，最后送入到像素注意力中，模块整体结构如图3所示.2.4 损失函数均方误差（Mean Square Error，MSE）作为损失函数被广泛用于图像去雨任务，但会造成重建图像中的高频纹理过度平滑甚至模糊．结构相似度（Structural Similarity，SSIM）损失作为衡量2幅图像之间结构相似性的重要指标，可以使去雨后的图像更符合人类的视觉感官．为了更好地训练网络，将SSIM损失和MSE损失结合形成一种混合损失函数．其中，r作为平衡MSE损失与SSIM损失之间的超参数．实验时，将输入图像首先进行归一化处理再送入网络，使得MSE损失与SSIM损失的范围均在［0，1］之间．根据文献［14］，将r设置为0.2，在图像保持像素级相似性的同时保持全局结构，获得与原图更接近的去雨图像．3 实验与结果3.1 数据集与训练配置利用Rain100L、Rain100H以及Rain12數据集来对MFFAN进行训练和测试．Rain100L是小雨数据集，由一种类型的雨带的合成图像构成，包含200对训练图像和100对测试图像．Rain100H是大雨数据集，含有5种雨纹方向，包括1 800对训练图像以及100对测试图像．Rain12数据集由于数量较少被作为测试集，将Rain100L作为训练集进行训练．真实世界的雨图可以有效评估算法的泛化性能．2 本文方法2.1 网络结构本文算法MFFAN的网络结构如图1所示，网络的整体架构包括5个部分：浅层特征提取模块（Shallow Feature Extraction Block，SFEB）、多个串联的多尺度注意力残差组模块（Multi-scale Attention Residual Group Bock，MARGB）、局部特征融合模块（Local Feature Fusion Block，LFFB）、全局特征融合注意力模块（Global Feature Fusion Attention Block，GFFAB）和图像重建模块（Image Reconstruction Block，IRB）．其中每个多尺度注意力残差组由2个多尺度注意力残差模块和局部特征融合模塊组成，定义输入图像为xinput．浅层特征提取模块（SFEB）由一层卷积核大小为3的卷积层构成，对输入图像进行浅层特征提取．S=Conv3×3（xinput），（2）其中，Convi×i表示卷积核大小为i的卷积，S代表浅层提取模块的输出．多个多尺度注意力残差组模块（MARGB）可表示为M=fim（M），i=1，…，n，（3）其中，fim 表示第i个MARGB，M表示第i个MARGB的输入和第i-1个MARGB的输出．全局特征融合模块（GFFAB）可表示为G=fg（［M1，M2，M3，…，Mn］），（4）其中，fg 表示GFFAB，［］表示通道拼接操作，G表示特征融合注意力模块的输出．局部特征融合模块（LFFB）仅使用通道拼接以及1×1卷积进行融合．最后使用卷积大小为3的卷积核进行图像重建，网络的最终输出可表示为Y=X-Conv3×3（G），（5）其中，Y表示网络的最终输出图像．2.2 多尺度注意力残差模块在图像去雨任务中，空间上下文信息对捕捉和去除雨纹十分重要.雨纹的形状和密度都是多样的，使用普通的残差块无法很好地提取到整个图像的雨纹特征．因此，本文使用多尺度注意力残差模块提取雨纹特征，利用多尺度特征提取模块（Multi-scale Feature Extraction Block，MFEB）代替残差块中串联的2个3×3卷积，并使用坐标注意力进一步细化提取特征，具体结构如图2所示．对于模块输入n首先使用2个大小为3，扩张因子分别为1、2的扩张卷积来提取感受野尺度为3×3和5×5的特征信息，并使用LeakyReLu激活函数．随后将不同尺度的特征进行拼接，使用1×1的卷积进行通道降维．其中，Convi×i，j表示卷积核大小为i，扩张系数为j的扩张卷积．为了实现在细粒度层面提取雨纹的多尺度特征，在通道维度使用多级分割卷积拼接方式对雨纹特征k进行提取．首先将k分割成4个具有同等的通道数的特征k1，k2，k3，k4．第1组特征图k1经过卷积核大小为3的卷积，输出特征为o1．将o1在通道维度对半分割成o1，1和o1，2，并将o1，2与下一组特征k2进行通道拼接后送入卷积核大小为3的卷积中．这样操作重复3次，使得拼接后的特征得到充分复用．在前面分组中的特征所经历卷积次数较少，其感受野也较小，这能够帮助网络有效关注细节信息．相反，后面分组中含有的特征经历的卷积次数较多，其感受野也就较大，能够帮助网络关注全局信息．最终，将输出特征图o1，1，o2，1，…，o4沿通道维度进行拼接，再使用1×1卷积降低通道维度：接着使用坐标注意力进一步加强网络性能．坐标注意力首先使用尺寸为（H）的池化核沿着输入特征图y的水平坐标及垂直坐标对每个通道使用全局平均池化．因此，高度为h的第c个通道的输出以及宽度为w的第c个通道的输出可以表示为2.3 全局特征融合注意力模块简单相加或拼接操作无法很好地融合不同层次的特征．为了加强特征融合的效果，本文使用一种像素注意力为图像中的每个像素赋予不同的权重，使得网络对于雨纹区域的关注度更高．像素注意力［13］应用于图像去雾领域用以解决雾特征在不同像素区域分布不均的问题．首先对不同层次的特征进行通道拼接，并使用一个1×1的卷积进行通道降维，最后送入到像素注意力中，模块整体结构如图3所示.2.4 损失函数均方误差（Mean Square Error，MSE）作为损失函数被广泛用于图像去雨任务，但会造成重建图像中的高频纹理过度平滑甚至模糊．结构相似度（Structural Similarity，SSIM）损失作为衡量2幅图像之间结构相似性的重要指标，可以使去雨后的图像更符合人类的视觉感官．为了更好地训练网络，将SSIM损失和MSE损失结合形成一种混合损失函数．其中，r作为平衡MSE损失与SSIM损失之间的超参数．实验时，将输入图像首先进行归一化处理再送入网络，使得MSE损失与SSIM损失的范围均在［0，1］之间．根据文献［14］，将r设置为0.2，在图像保持像素级相似性的同时保持全局结构，获得与原图更接近的去雨图像．3 实验与结果3.1 数据集与训练配置利用Rain100L、Rain100H以及Rain12数据集来对MFFAN进行训练和测试．Rain100L是小雨数据集，由一种类型的雨带的合成图像构成，包含200对训练图像和100对测试图像．Rain100H是大雨数据集，含有5种雨纹方向，包括1 800对训练图像以及100对测试图像．Rain12数据集由于数量较少被作为测试集，将Rain100L作为训练集进行训练．真实世界的雨图可以有效评估算法的泛化性能．2 本文方法2.1 网络结构本文算法MFFAN的网络结构如图1所示，网络的整体架构包括5个部分：浅层特征提取模块（Shallow Feature Extraction Block，SFEB）、多个串联的多尺度注意力残差组模块（Multi-scale Attention Residual Group Bock，MARGB）、局部特征融合模块（Local Feature Fusion Block，LFFB）、全局特征融合注意力模块（Global Feature Fusion Attention Block，GFFAB）和图像重建模块（Image Reconstruction Block，IRB）．其中每个多尺度注意力残差组由2个多尺度注意力残差模块和局部特征融合模块组成，定义输入图像为xinput．浅层特征提取模块（SFEB）由一层卷积核大小为3的卷积层构成，对输入图像进行浅层特征提取．S=Conv3×3（xinput），（2）其中，Convi×i表示卷积核大小为i的卷积，S代表浅层提取模块的输出．多个多尺度注意力残差组模块（MARGB）可表示为M=fim（M），i=1，…，n，（3）其中，fim 表示第i个MARGB，M表示第i个MARGB的输入和第i-1个MARGB的输出．全局特征融合模块（GFFAB）可表示为G=fg（［M1，M2，M3，…，Mn］），（4）其中，fg 表示GFFAB，［］表示通道拼接操作，G表示特征融合注意力模塊的输出．局部特征融合模块（LFFB）仅使用通道拼接以及1×1卷积进行融合．最后使用卷积大小为3的卷积核进行图像重建，网络的最终输出可表示为Y=X-Conv3×3（G），（5）其中，Y表示网络的最终输出图像．2.2 多尺度注意力残差模块在图像去雨任务中，空间上下文信息对捕捉和去除雨纹十分重要.雨纹的形状和密度都是多样的，使用普通的残差块无法很好地提取到整个图像的雨纹特征．因此，本文使用多尺度注意力残差模块提取雨纹特征，利用多尺度特征提取模块（Multi-scale Feature Extraction Block，MFEB）代替残差块中串联的2个3×3卷积，并使用坐标注意力进一步细化提取特征，具体结构如图2所示．对于模块输入n首先使用2个大小为3，扩张因子分别为1、2的扩张卷积来提取感受野尺度为3×3和5×5的特征信息，并使用LeakyReLu激活函数．随后将不同尺度的特征进行拼接，使用1×1的卷积进行通道降维．其中，Convi×i，j表示卷积核大小为i，扩张系数为j的扩张卷积．为了实现在细粒度层面提取雨纹的多尺度特征，在通道维度使用多级分割卷积拼接方式对雨纹特征k进行提取．首先将k分割成4个具有同等的通道数的特征k1，k2，k3，k4．第1组特征图k1经过卷积核大小为3的卷积，输出特征为o1．将o1在通道维度对半分割成o1，1和o1，2，并将o1，2与下一组特征k2进行通道拼接后送入卷积核大小为3的卷积中．这样操作重复3次，使得拼接后的特征得到充分复用．在前面分组中的特征所经历卷积次数较少，其感受野也较小，这能够帮助网络有效关注细节信息．相反，后面分组中含有的特征经历的卷积次数较多，其感受野也就较大，能够帮助网络关注全局信息．最终，将输出特征图o1，1，o2，1，…，o4沿通道维度进行拼接，再使用1×1卷积降低通道维度：接着使用坐标注意力进一步加强网络性能．坐标注意力首先使用尺寸为（H）的池化核沿着输入特征图y的水平坐标及垂直坐标对每个通道使用全局平均池化．因此，高度为h的第c个通道的输出以及宽度为w的第c个通道的输出可以表示为2.3 全局特征融合注意力模块简单相加或拼接操作无法很好地融合不同层次的特征．为了加强特征融合的效果，本文使用一种像素注意力为图像中的每个像素赋予不同的权重，使得网络对于雨纹区域的关注度更高．像素注意力［13］应用于图像去雾领域用以解决雾特征在不同像素区域分布不均的问题．首先对不同层次的特征进行通道拼接，并使用一个1×1的卷积进行通道降维，最后送入到像素注意力中，模块整体结构如图3所示.2.4 损失函数均方误差（Mean Square Error，MSE）作为损失函数被广泛用于图像去雨任务，但会造成重建图像中的高频纹理过度平滑甚至模糊．结构相似度（Structural Similarity，SSIM）损失作为衡量2幅图像之间结构相似性的重要指标，可以使去雨后的图像更符合人类的视觉感官．为了更好地训练网络，将SSIM损失和MSE损失结合形成一种混合损失函数．其中，r作为平衡MSE损失与SSIM损失之间的超参数．实验时，将输入图像首先进行归一化处理再送入网络，使得MSE损失与SSIM损失的范围均在［0，1］之间．根据文献［14］，将r设置为0.2，在图像保持像素级相似性的同时保持全局结构，获得与原图更接近的去雨图像．3 实验与结果3.1 数据集与训练配置利用Rain100L、Rain100H以及Rain12数据集来对MFFAN进行训练和测试．Rain100L是小雨数据集，由一种类型的雨带的合成图像构成，包含200对训练图像和100对测试图像．Rain100H是大雨数据集，含有5种雨纹方向，包括1 800对训练图像以及100对测试图像．Rain12数据集由于数量较少被作为测试集，将Rain100L作为训练集进行训练．真实世界的雨图可以有效评估算法的泛化性能．2 本文方法2.1 网络结构本文算法MFFAN的网络结构如图1所示，网络的整体架构包括5个部分：浅层特征提取模块（Shallow Feature Extraction Block，SFEB）、多个串联的多尺度注意力残差组模块（Multi-scale Attention Residual Group Bock，MARGB）、局部特征融合模块（Local Feature Fusion Block，LFFB）、全局特征融合注意力模块（Global Feature Fusion Attention Block，GFFAB）和图像重建模块（Image Reconstruction Block，IRB）．其中每个多尺度注意力残差组由2个多尺度注意力残差模块和局部特征融合模块组成，定义输入图像为xinput．浅层特征提取模块（SFEB）由一层卷积核大小为3的卷积层构成，对输入图像进行浅层特征提取．S=Conv3×3（xinput），（2）其中，Convi×i表示卷积核大小为i的卷积，S代表浅层提取模块的输出．多个多尺度注意力残差组模块（MARGB）可表示为M=fim（M），i=1，…，n，（3）其中，fim 表示第i个MARGB，M表示第i个MARGB的输入和第i-1个MARGB的输出．全局特征融合模块（GFFAB）可表示为G=fg（［M1，M2，M3，…，Mn］），（4）其中，fg 表示GFFAB，［］表示通道拼接操作，G表示特征融合注意力模块的输出．局部特征融合模块（LFFB）仅使用通道拼接以及1×1卷积进行融合．最后使用卷积大小为3的卷积核进行图像重建，网络的最终输出可表示为Y=X-Conv3×3（G），（5）其中，Y表示网络的最终输出图像．2.2 多尺度注意力残差模块在图像去雨任务中，空间上下文信息对捕捉和去除雨纹十分重要.雨纹的形状和密度都是多样的，使用普通的残差块无法很好地提取到整个图像的雨纹特征．因此，本文使用多尺度注意力残差模块提取雨纹特征，利用多尺度特征提取模块（Multi-scale Feature Extraction Block，MFEB）代替残差块中串联的2个3×3卷积，并使用坐标注意力进一步细化提取特征，具体结构如图2所示．对于模块输入n首先使用2个大小为3，扩张因子分别为1、2的扩张卷积来提取感受野尺度为3×3和5×5的特征信息，并使用LeakyReLu激活函数．随后将不同尺度的特征进行拼接，使用1×1的卷积进行通道降维．其中，Convi×i，j表示卷积核大小为i，扩张系数为j的扩张卷积．为了实现在细粒度层面提取雨纹的多尺度特征，在通道维度使用多级分割卷积拼接方式对雨纹特征k进行提取．首先将k分割成4个具有同等的通道数的特征k1，k2，k3，k4．第1組特征图k1经过卷积核大小为3的卷积，输出特征为o1．将o1在通道维度对半分割成o1，1和o1，2，并将o1，2与下一组特征k2进行通道拼接后送入卷积核大小为3的卷积中．这样操作重复3次，使得拼接后的特征得到充分复用．在前面分组中的特征所经历卷积次数较少，其感受野也较小，这能够帮助网络有效关注细节信息．相反，后面分组中含有的特征经历的卷积次数较多，其感受野也就较大，能够帮助网络关注全局信息．最终，将输出特征图o1，1，o2，1，…，o4沿通道维度进行拼接，再使用1×1卷积降低通道维度：接着使用坐标注意力进一步加强网络性能．坐标注意力首先使用尺寸为（H）的池化核沿着输入特征图y的水平坐标及垂直坐标对每个通道使用全局平均池化．因此，高度为h的第c个通道的输出以及宽度为w的第c个通道的输出可以表示为2.3 全局特征融合注意力模块。

基于多尺度特征融合的高分辨率遥感图像建筑物分割基于多尺度特征融合的高分辨率遥感图像建筑物分割随着遥感技术的发展，高分辨率遥感图像已经成为了城市规划、地理信息系统等领域的重要数据来源。

其中，建筑物分割作为遥感图像分析的一个重要任务，旨在准确地将建筑物与其他地物进行区分和提取。

然而，高分辨率遥感图像的复杂性和实时性要求，给建筑物分割带来了许多挑战。

本文将介绍基于多尺度特征融合的方法，以提高高分辨率遥感图像建筑物分割的准确性和鲁棒性。

首先，我们需要了解建筑物的特点。

建筑物在遥感图像中通常具有明显的纹理、颜色和形状特征。

因此，在进行建筑物分割时，我们需要将这些特征提取出来。

为了实现这一目标，我们拟合Gabor滤波器和局部二值模式（LBP）算子来提取图像的纹理特征。

Gabor滤波器可以有效地分析图像的纹理细节，而LBP算子则可以提取图像的局部纹理信息。

同时，我们还可以使用颜色直方图和颜色矩等方法提取图像的颜色特征。

这些特征提取方法可以在不同尺度下对图像进行处理，以捕捉不同尺度下建筑物的特征信息。

其次，我们需要对提取到的特征进行融合。

由于不同特征具有不同的表达能力，我们需要将它们进行融合，以提高建筑物分割的准确性。

在本文中，我们采用了特征级融合和决策级融合两种方法。

特征级融合通过将不同尺度下的特征进行连接或求平均来实现，以综合利用特征的信息。

决策级融合则通过将不同分类器的输出进行加权平均或投票决策来实现。

这些融合方法可以有效地提高建筑物分割的准确性和鲁棒性。

最后，我们需要对建筑物分割结果进行后处理。

由于遥感图像中常常存在噪声和不完整的边界，我们需要对分割结果进行进一步的优化和修复。

在本文中，我们采用了形态学操作和图像边缘细化等方法，以去除噪声和填充边界，从而得到更精确的建筑物分割结果。

在实验部分，我们使用了一组包含不同尺度和分辨率的高分辨率遥感图像进行验证。

实验结果表明，基于多尺度特征融合的方法相比于传统的单一特征方法，在建筑物分割的准确性和鲁棒性方面都取得了显著的提升。

基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法研究基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法研究摘要：异源图像配准融合是计算机视觉领域中的基础问题之一，其目标是将来自不同传感器或不同时间、角度等条件的图像进行对齐，以实现精确的图像融合。

在本文中，我们提出了一种基于多尺度结构特征的异源图像配准融合方法，该方法在提高配准准确性的同时，保留了图像的结构信息。

我们首先对异源图像进行预处理，然后采用多尺度分析技术提取图像的结构特征，接着通过匹配和优化算法将不同尺度的特征进行对齐和融合。

实验证实了本方法的有效性和优越性。

1. 引言在计算机视觉和图像处理领域，图像配准融合是一个重要的研究方向。

随着科技的发展，我们面临着越来越多的异源图像数据，如卫星遥感图像、医学影像等，这些图像往往具有不同的成像几何特性或者是在不同的采样条件下获得的。

因此，如何准确地将这些异源图像进行配准和融合成为了一个关键问题。

2. 异源图像配准的现状和挑战异源图像配准需要解决成像条件、角度、尺度等方面的差异，并保持图像的结构信息不失真。

传统的匹配方法存在着不同程度的问题，如计算复杂度高、配准精确度低等。

因此，开发一种新的方法来解决这些问题是非常有必要的。

3. 多尺度结构特征提取方法为了提取图像的结构特征，我们采用了多尺度分析技术。

首先，我们将图像进行金字塔分解，得到不同尺度的图像。

然后，通过边缘检测和纹理分析等方法，提取出图像的结构信息。

在此基础上，我们还引入了显著性检测和角点检测等算法，用于强化图像的结构特征。

4. 异源图像配准和融合方法在多尺度结构特征提取之后，我们采用了一种基于特征点匹配和优化的方法来进行异源图像配准和融合。

首先，我们通过特征点匹配算法找到两幅图像之间的对应点。

然后，采用优化算法对匹配的结果进行优化，以提高配准的准确性。

最后，通过图像融合算法将不同尺度的图像融合在一起，以得到最终的配准结果。

5. 实验与结果分析为了验证本方法的有效性，我们在多组异源图像数据上进行了实验。

多尺度模型构建方法
多尺度模型构建方法指的是利用不同尺度的数据和特征进行模型构建和训练的方法。

这种方法可以更好地捕捉不同尺度下的特征和模式，提高模型的性能和泛化能力。

下面是一些常用的多尺度模型构建方法：
1. 多尺度特征融合：将不同尺度的特征进行融合，可以通过多层次的卷积神经网络（CNN）或残差网络（ResNet）来实现。

例如，在图像分类任务中，可以通过将不同尺度的图像输入到不同的卷积层，然后将不同尺度下提取的特征进行融合，最后进行分类。

2. 金字塔网络：金字塔网络是一种多尺度特征提取的方法，它使用多个卷积层和池化层构建一个金字塔结构，每一层都有不同的感受野大小。

通过在不同尺度下提取特征，可以捕捉到不同尺度下的物体信息。

3. 多尺度训练策略：利用多个尺度的数据进行模型训练，可以提高模型的泛化能力。

一种方法是在训练过程中，随机对输入数据进行缩放、裁剪等操作，从而得到不同尺度的数据进行训练。

另一种方法是利用网络的多个输出层，分别对不同尺度的数据进行训练。

4. 多任务学习：多任务学习是一种同时训练多个相关任务的方法，可以利用不同任务的数据和特征进行模型构建。

例如，在目标检测任务中，可以同时训练物体分类和物体定位两个任务，
从而获得更好的物体检测性能。

总之，多尺度模型构建方法可以通过融合不同尺度的数据和特征，使用金字塔网络或多尺度训练策略，以及结合多任务学习等方法来提高模型的性能和泛化能力。

基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型1. 内容综述随着深度学习技术的发展，计算机视觉领域中的情感分类模型已经取得了显著的成果。

现有的情感分类模型在处理跨模态数据时仍然面临一些挑战，例如文本和图像之间的语义不匹配、特征提取不足等问题。

为了解决这些问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。

该模型首先将输入的文本和图像分别进行特征提取，然后通过多尺度特征融合的方式将不同尺度的特征进行整合。

本文采用了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)相结合的方式进行特征提取。

CNN 主要用于提取图像特征，而RNN则用于处理文本序列。

在特征融合过程中，本文采用了注意力机制(Attention Mechanism)来实现不同尺度特征之间的关联性。

通过一个全连接层将整合后的特征进行分类，得到最终的情感分类结果。

为了验证本文提出的模型的有效性，我们在多个公开的情感分类数据集上进行了实验，并与其他经典方法进行了比较。

实验结果表明，本文提出的基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型在各个数据集上均取得了较好的性能，有效解决了现有方法在处理跨模态数据时面临的问题。

1.1 背景与意义随着互联网的普及和多媒体技术的发展，图文信息在人们生活中占据了越来越重要的地位。

情感分析作为自然语言处理领域的一个重要分支，旨在识别和分析文本中的主观信息，对于理解用户需求、调整产品和服务以及维护用户关系具有重要意义。

传统的基于文本的情感分析方法往往忽略了图文之间的关联性，导致对情感的判断不够准确和全面。

为了解决这一问题，本文提出了一种基于多尺度跨模态特征融合的图文情感分类模型。

该模型通过结合文本和图像信息，充分利用跨模态特征，提高情感分类的准确性。

多尺度特征融合能够捕捉不同尺度下的信息，使得模型具有更强的表征能力。

本文的研究不仅有助于提高图文情感分析的性能，而且对于丰富和完善自然语言处理技术具有重要的理论意义和应用价值。

自适应多尺度融合特征-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以按照以下思路进行编写：概述部分主要介绍本文的研究背景、意义以及研究目标。

可以从以下几个方面展开：首先，可以简要介绍计算机视觉领域的发展趋势和挑战。

随着计算机视觉的迅速发展，图像处理和分析技术在各个领域得到广泛应用。

然而，在实际应用中，图像数据的多尺度特性存在困扰，例如目标的尺寸变化、视角变化、光照条件等。

这些因素给图像处理和分析任务带来了很大的挑战。

接着，可以引入自适应多尺度融合特征的概念。

自适应多尺度融合特征是通过融合不同尺度的图像特征来提高图像处理和分析任务的性能。

通过从不同的尺度上获取图像的特征信息，可以更好地理解图像内容，提高图像处理和分析任务的准确度和鲁棒性。

然后，可以强调自适应多尺度融合特征的研究意义和应用价值。

自适应多尺度融合特征能够解决图像处理和分析中的多尺度问题，对于目标检测、图像分类、图像生成等任务都具有重要的作用。

通过合理的融合策略和算法，可以充分利用图像中不同尺度的信息，提高算法的性能和鲁棒性，进一步推动计算机视觉技术的发展。

最后，可以明确本文的研究目标和内容安排。

本文旨在研究自适应多尺度融合特征在图像处理和分析任务中的应用，探索有效的融合策略和算法。

具体而言，在本文中将从不同尺度的特征提取、融合策略设计、实验验证等方面展开研究。

通过实验评估和对比分析，验证自适应多尺度融合特征的有效性和性能。

综上所述，本章将详细介绍自适应多尺度融合特征的研究背景、意义和研究目标，并对后续章节进行了简要的介绍。

通过本文的研究，有望为解决图像处理和分析中的多尺度问题提供有效的方法和思路，推动计算机视觉技术的进一步发展。

1.2文章结构文章结构部分的内容可以包括以下内容：文章结构部分是整篇文章的核心，它可以帮助读者更好地理解文章的脉络和逻辑结构。

本文采用以下结构：第一部分是引言。

在引言中，我们首先对自适应多尺度融合特征进行了概述，介绍了它在图像处理和计算机视觉领域的应用。

遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展在遥感技术领域，多尺度数据融合技术是提高图像分析精度和效率的关键技术之一。

随着遥感技术的发展，获取的图像数据量日益庞大，如何有效地处理和分析这些数据成为研究的热点。

本文将探讨遥感图像多尺度数据融合技术的研究与进展。

一、遥感图像多尺度数据融合技术概述遥感图像多尺度数据融合技术是指将不同分辨率、不同传感器或不同时间获取的遥感图像数据进行处理，以获得更丰富、更精确的信息。

这种技术可以提高图像的空间、光谱和时间分辨率，增强图像的可解释性和应用价值。

1.1 多尺度数据融合技术的核心特性多尺度数据融合技术的核心特性包括以下几个方面：- 分辨率增强：通过融合不同分辨率的图像，提高图像的空间分辨率，使得细节特征更加清晰。

- 光谱增强：结合不同传感器获取的图像，可以扩展图像的光谱范围，提高光谱分辨率，从而获得更丰富的光谱信息。

- 时间序列分析：通过融合不同时间获取的图像，可以进行时间序列分析，监测地表变化和动态过程。

- 信息互补：不同传感器或不同时间的图像可能包含不同的信息，融合这些图像可以实现信息的互补，提高分析的准确性。

1.2 多尺度数据融合技术的应用场景多尺度数据融合技术在遥感领域有着广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：- 土地覆盖分类：通过融合不同尺度的图像，可以提高土地覆盖分类的精度。

- 环境监测：融合多时相的图像，可以监测环境变化，如植被生长、水体变化等。

- 灾害评估：在自然灾害发生后，融合多尺度图像可以快速评估灾害影响范围和程度。

- 城市规划：利用多尺度数据融合技术，可以为城市规划提供更详细的地表信息。

二、遥感图像多尺度数据融合技术的研究进展随着遥感技术的不断进步，多尺度数据融合技术也在不断发展和完善。

目前，研究者们已经提出了多种数据融合方法，并在实际应用中取得了显著效果。

2.1 常见的多尺度数据融合方法常见的多尺度数据融合方法包括：- 金字塔方法：通过构建图像的多尺度金字塔，实现不同尺度图像的融合。

基于多尺度变换的医学图像融合方法日期:目录•引言•多尺度变换理论•基于多尺度变换的医学图像融合算法•实验与分析•结论与展望引言03基于多尺度变换的医学图像融合方法在临床诊断中具有重要意义01医学图像融合能够提供更多诊断信息，提高诊断准确性02多尺度变换方法能够有效地提取图像的多尺度特征，增强图像的细节信息研究背景与意义010203现有的基于多尺度变换的医学图像融合方法主要集中在灰度图像的融合针对彩色医学图像的融合方法研究较少，且缺乏有效的评价标准现有方法在处理不同尺度的图像时，融合效果不佳，难以满足实际应用需求研究现状与问题研究内容与方法研究内容提出一种基于多尺度变换的医学图像融合方法，解决现有方法存在的问题，提高融合效果和诊断准确性研究方法采用多尺度变换方法对医学图像进行预处理，提取图像的多尺度特征，再利用融合算法将不同尺度的特征进行融合，得到增强后的图像多尺度变换理论多尺度变换是一种分析图像的方法，它可以在不同的尺度下提取图像的特征和信息。

通过将图像分解成不同的尺度成分，可以更好地理解和描述图像的本质特性。

数学模型多尺度变换通常采用各种数学变换方法，如傅里叶变换、小波变换、拉普拉斯金字塔等。

这些变换方法可以根据需要选择，以适应不同的应用场景和问题。

小波变换小波变换是一种常用的多尺度变换方法，它具有灵活的尺度选择和良好的方向性。

小波变换可以有效地提取图像的细节信息和边缘特征，适用于图像压缩、去噪、融合等应用。

要点一要点二拉普拉斯金字塔拉普拉斯金字塔是一种基于图像金字塔的变换方法，它通过不断对图像进行下采样和滤波来生成多个尺度的图像。

拉普拉斯金字塔可以有效地提取图像的边缘信息和纹理特征，适用于目标检测、图像增强等应用。

傅里叶变换傅里叶变换是一种常用的频域分析方法，它可以将图像从空间域转换到频域。

傅里叶变换可以有效地提取图像的频率特征和周期性结构，适用于图像压缩、去噪、加密等应用。

要点三医学图像特点医学图像具有较高的分辨率和复杂的背景信息，需要提取更多的特征和信息来辅助诊断和治疗。