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[2018年IEEE第六届信息、电子与电气工程进展研讨会(AIEEE)- 立陶宛维尔纽斯(2018.11.8-2018.11.10)] 2018年IEEE第六届信息、电子与电气工程进展研讨会(AIEEE)- 基于深度神经网络的视网膜图像配准特征描述符

DOI:10.1109/AIEEE.2018.8592033 出版年份:2018 更新时间:2025-09-23 15:22:29
摘要: 特征描述是图像配准流程中的关键步骤。特征描述符的判别能力直接影响特征匹配性能和整体配准效果。基于深度神经网络(DNN)的特征描述符已成为图像配准任务的新趋势,其表现通常与人工设计描述符相当甚至更优。但目前尚无专门针对人眼视网膜图像配准训练的局部特征描述符。本文提出一种基于DNN、在视网膜图像块上训练的特征描述符,并将其与经典人工设计描述符进行对比。我们从九个在线眼底图像数据集汇编了图像块训练数据集,通过视网膜图像配准数据集(FIRE)评估该学习型描述符与其他描述符的性能,以特征描述后正确匹配真实点数量(Rank-1指标)作为衡量标准,比较了不同特征描述符在视网膜图像特征匹配中的应用效果。
作者: Eldar ?abanovi?,Gediminas Stankevi?ius,Dalius Matuzevi?ius
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

开发一种可学习的、基于深度神经网络且针对视网膜图像配准优化的描述符,并将其性能与手工设计描述符进行比较。

基于视网膜图像块训练的深度神经网络特征描述符性能优于二进制描述符(BRISK、FREAK),但不及浮点手工设计描述符(SIFT、SURF、KAZE)。采用局部响应归一化(LRN)并针对困难样本训练的CNN+全连接架构表现更优。未来工作应聚焦于改进数据集增强方法及纳入通用图像块以提升性能。

数据集的局限性可能影响性能,因为在数据增强过程中并未模拟真实图像中的所有几何畸变。所学描述符的表现未能超越SIFT和SURF等顶级手工设计方法,表明训练和数据集构建方面仍有改进空间。

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