基于高区分度patch的CNN图像分类

针对传统CNN在某些图像分类任务中表现不佳的问题,提出了一种改进算法——Patch-based CNN(PCNN)。该算法通过修改损失函数使网络专注于具有区分性的图像块,从而提高了分类准确性。在人造及CT数据集上均取得良好效果。

该算法是描述一类图像分类问题,它有如下特点:

如图,主动脉弓和心脏,绿色部分相同,而黄色部分不同。传统的CNN算法,区分效果不佳。在Multi-Instance Multi-Stage Deep Learning for Medical Image Recognition这篇文章中,作者针对这种场景提出了解决方法。

训练:将整张片子切分成patches,每个patch的label与整片的label相同,将这些patches放入CNN分类器训练,在反向传播时,通过修改损失函数:每个片子中对自己类别相应最高的patch才会贡献。如下L1是标准CNN的损失函数,L2是PCNN的损失函数:

这样训练出的网络,就会对有区分度的patch敏感,而对无区分度的无感。

在该人造数据集上,PCNN取得了完美的效果

在CT数据集上,也取得了很大提高。

 

我体会作者设计这个算法的流程是:

一、通用算法在特定数据集上效果不完美,作者思考其中的痛点,并尝试提出新算法来针对性解决。

二、设计一个人造数据集,验证新算法能完美解决这个痛点。

三、最终虽然对实际数据集有较大提升,但依然不能像人造数据集一样达到完美,是因为实际数据集还有别的痛点。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/mimandehuanxue/p/8477483.html

<think>嗯,用户想了解如何使用OpenCV实现图像的分段线性变换。首先,我需要回忆一下分段线性变换的基本概念。根据引用[3],分段线性变换是通过将输入灰度范围分成几个区间,并对每个区间应用不同的线性变换来调整图像的对比度。常见的应用包括对比度拉伸和灰度级分层。 接下来,用户提到的是OpenCV的实现方法。根据引用[1],虽然OpenCV没有直接提供分段线性变换的函数,但可以通过组合基本数学运算和条件语句来实现。可能需要用到cv2.convertScaleAbs、cv2.threshold或者cv2.inRange这样的函数来分段处理像素值。 我需要考虑具体的步骤。首先,确定分段点,比如输入灰度范围的分段,比如低对比度区域和对比度区域。然后,对每个区间应用不同的线性变换系数。例如,在低灰度区域增强对比度,中间区域保持不变,灰度区域压缩。 然后,如何将这些步骤转化为代码呢?可能需要使用NumPy的数组操作来效处理图像矩阵。例如,使用布尔索引来选择特定灰度区间的像素,并对其应用对应的线性变换。比如,对于输入灰度在[a, b]之间的像素,使用斜率k1和截距b1进行变换,而其他区间可能用不同的斜率。 需要注意的是,处理后的像素值可能会超出0-255的范围,因此需要进行截断处理,比如使用np.clip函数。此外,图像的数据类型需要转换为浮点型以进行乘法运算,处理完成后再转换回uint8。 现在,参考引用[2]中的C++示例代码,可能需要将其转换为Python代码。例如,使用cv2.LUT函数查找表的方法,预先计算每个灰度值对应的输出值,这样可以提处理速度。或者,直接逐像素判断并应用变换,虽然效率较低,但对于学习目的更直观。 可能需要处理多个分段的情况,比如三段的线性变换。每个分段的斜率和截距不同,需要分别计算。例如,在低段增强对比度,中间段保持不变,段压缩对比度。具体参数需要用户根据需求调整。 最后,验证实现的正确性,可以通过显示变换前后的图像,或者绘制变换函数曲线来确认是否符合预期效果。同时,检查是否存在像素值溢出的问题,并确保处理后的图像正确保存。</think>### 分步说明:OpenCV实现图像分段线性变换 #### 1. **分段线性变换原理** 分段线性变换通过将输入灰度范围划分为多个区间,并对每个区间应用不同的线性变换函数,实现对比度调整。典型形式如下: $$ g(x) = \begin{cases} k_1 \cdot x + b_1 & 0 \leq x < a \\ k_2 \cdot x + b_2 & a \leq x < b \\ k_3 \cdot x + b_3 & b \leq x \leq 255 \end{cases} $$ 其中,$k$为斜率,$b$为截距,控制不同区间的对比度变化[^3]。 --- #### 2. **实现步骤** ##### (1) 定义分段参数 假设分段点为$(a, b)$,对应的输出范围为$(c, d)$: - **低灰度区**:输入$[0, a)$,输出$[0, c)$,斜率$k_1 = c/a$ - **中间区**:输入$[a, b)$,输出$[c, d)$,斜率$k_2 = (d-c)/(b-a)$ - **灰度区**:输入$[b, 255]$,输出$[d, 255]$,斜率$k_3 = (255-d)/(255-b)$ ##### (2) 使用NumPy实现分段处理 ```python import cv2 import numpy as np def piecewise_linear_transform(image, a, c, b, d): # 转换为浮点型避免溢出 img_float = image.astype(np.float32) output = np.zeros_like(img_float) # 分段处理 mask_low = (img_float < a) mask_mid = (img_float >= a) & (img_float < b) mask_high = (img_float >= b) # 低灰度区:k1 = c/a output[mask_low] = (c / a) * img_float[mask_low] # 中间区:k2 = (d-c)/(b-a) output[mask_mid] = ((d - c) / (b - a)) * (img_float[mask_mid] - a) + c # 灰度区:k3 = (255-d)/(255-b) output[mask_high] = ((255 - d) / (255 - b)) * (img_float[mask_high] - b) + d # 截断到[0, 255]并转换回uint8 return np.clip(output, 0, 255).astype(np.uint8) # 示例:增强低对比度区域(a=100→c=50,b=200→d=200) image = cv2.imread("input.jpg", cv2.IMREAD_GRAYSCALE) result = piecewise_linear_transform(image, a=100, c=50, b=200, d=200) cv2.imwrite("output.jpg", result) ``` ##### (3) 效果验证 - **输入输出曲线**:绘制变换前后的灰度值映射关系(横轴为输入,纵轴为输出) - **直方图对比**:使用`cv2.calcHist`观察对比度变化 --- #### 3. **优化方法** - **查找表加速**:预先计算所有灰度值的映射关系,使用`cv2.LUT`加速: ```python def build_lut(a, c, b, d): lut = np.zeros(256, dtype=np.uint8) # 低区 lut[:a] = np.clip((c / a) * np.arange(a), 0, 255) # 中区 x_mid = np.arange(a, b) lut[a:b] = ((d - c) / (b - a)) * (x_mid - a) + c # 区 x_high = np.arange(b, 256) lut[b:] = ((255 - d) / (255 - b)) * (x_high - b) + d return lut.astype(np.uint8) lut = build_lut(100, 50, 200, 200) result = cv2.LUT(image, lut) ``` --- #### 4. **应用场景** - **医学影像增强**:突出特定灰度范围的细节[^1] - **工业检测**:增强缺陷区域的对比度[^2] - **低光照图像修复**:拉伸暗区亮度,压缩过曝区域 ---
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