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1. 生成对抗网络下的低剂量CT图像增强

胡紫琪, 谢凯, 文畅, 李美然, 贺建飚

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (1): 280-288. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021101710

摘要（436）

HTML （14）

PDF （7479KB）（198）

为去除低剂量计算机断层扫描（LDCT）图像中的噪声，增强去噪后图像的显示效果，提出一种生成对抗网络（GAN）下的LDCT图像增强算法。首先，将GAN与感知损失、结构损失相结合对LDCT图像进行去噪；然后，对去噪后的图像分别进行动态灰度增强和边缘轮廓增强；最后，利用非下采样轮廓波变换（NSCT）将增强后的图像在频域上分解为具有多方向性的系数子图，并将配对的高低频子图使用卷积神经网络（CNN）进行自适应融合，以重构得到增强后的计算机断层扫描（CT）图像。使用AAPM比赛公开的真实临床数据作为实验数据集，进行图像去噪、增强、融合实验，所提方法在峰值信噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）和均方根误差（RMSE）上的结果分别为33.015 5 dB、0.918 5和5.99。实验结果表明，所提算法在去除噪声的同时能保留CT图像的细节信息，提高图像的亮度和对比度，有助于医生更加准确地分析病情。

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2. 光流估计下的移动端实时人脸检测

魏震宇, 文畅, 谢凯, 贺建飚

计算机应用 2018, 38 (4): 1146-1150. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017092154

摘要（772）

PDF （836KB）（452）

为了提高移动设备人脸检测准确率，提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法。通过改进Viola-Jones方法进行人脸区域快速分割，在不损失速度的情况下提高分割精度；同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取结果传播至非关键帧，提高神经网络实际检测运行效率。实验使用YouTube视频人脸数据库、自建20人各1 min正位人脸视频数据库和实际检测项目在不同分辨率下进行，实验结果表明运行速度在2.35帧/秒~22.25帧/秒，达到了一般人脸检测水平；人脸检测在10%误检率下召回率由Viola-Jones的65.93%提高到82.5%~90.8%，接近卷积神经网络检测精度，满足了移动设备实时人脸检测的速度和精度要求。

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