白雪飞

作品数：21被引量：99H指数：7
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供职机构：山西大学计算机与信息技术学院更多>>
发文主题：图像分割图像显著性检测视觉显著性图像分割方法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
发文期刊：《计算机仿真》《模式识别与人工智能》《太原师范学院学报（自然科学版）》《计算机工程与应用》更多>>
所获基金：国家自然科学基金山西省自然科学基金国家教育部博士点基金山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
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基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割
《计算机科学》2025年第3期41-49,共9页王涛 白雪飞 王文剑 
国家自然科学基金(U21A20513,62076154)。
针对肾癌三维CT图像存在病变区域多尺度、边缘像素稀疏、对比度低以及肿瘤形状复杂且不规则等问题,提出一种基于边缘增强的选择性特征融合肾癌三维CT图像分割网络(EE-SFF U-Net)。EE-SFF U-Net采用基于U-Net的对称编解码网络架构,编码...
关键词：肾癌三维CT分割 边缘增强 选择性特征融合 3D U-Net 深度学习 
基于对称卷积块网络和原型校准的小样本学习方法
《计算机科学》2024年第11期182-190,共9页刘帅 白雪飞 高小方 
国家自然科学基金(61703252,62276161);山西省重点研发项目(202102150401013);山西省回国留学人员科研资助项目(2022-008)。
针对基于原型网络的小样本学习模型泛化能力不足以及由少量样本得到的类原型不准确等问题,提出一种新的小样本学习方法。首先采用一个由双向卷积块注意力模块和残差块构成的对称网络SCB-Net对图像不同深度的特征进行自适应学习,从而提...
关键词：原型网络 小样本学习 对称卷积块网络 原型校准 反欧氏距离 
基于特征注意力提纯的显著性目标检测模型
《计算机科学》2024年第5期125-133,共9页白雪飞 申悟呈 王文剑 
国家自然科学基金(61703252,U21A20513,62076154,62276161);山西省重点研发项目(202102150401013);山西省回国留学人员科研资助项目(2022-008)。
近年来,显著性目标检测技术取得了巨大进展,其中如何选择并有效集成多尺度特征扮演了重要角色。针对现有特征集成方法可能导致的信息冗余问题,提出了一种基于特征注意力提纯的显著性检测模型。首先,在解码器中采用一个全局特征注意力引...
关键词：显著性目标检测 注意力机制 多尺度特征融合 特征选择 网格状特征提纯 
显著性引导的目标互补隐藏弱监督语义分割
《中国图象图形学报》2024年第4期1041-1055,共15页白雪飞 卢立彬 王文剑 
国家自然科学基金项目(61703252,U21A20513,62076154,62276161);山西省重点研发项目(202102150401013);山西省回国留学人员科研资助项目(2022-008)。
目的 图像级弱监督语义分割方法利用类别标签训练分割网络,可显著降低标注成本。现有方法大多采用类激活图定位目标物体,然而传统类激活图只能挖掘出物体中最具辨识性的区域,直接将其作为伪标签训练的分割网络精度较差。本文提出一种显...
关键词：深度学习 弱监督语义分割 显著性引导 类激活图(CAM) 注意力机制 
面向相交多流形聚类的标签传播算法
《计算机工程》2023年第6期90-98,共9页高小方 原玉梁 温静 白雪飞 
国家自然科学基金(61772323);山西省自然科学基金(201701D121053)。
经典的流形学习算法假设样本数据位于高维单流形上,但在现实生活中的真实数据通常位于高维多流形上,且这些数据往往相互交叠,导致流形学习算法效果不佳。传统的标签传播算法通过相似性矩阵构建连接矩阵,实现良好分离数据的聚类,但不能...
关键词：流形学习 多流形聚类 切空间 相交 标签传播 
融合边缘增强与多尺度注意力的皮肤病变分割被引量：1
《计算机科学》2023年第4期96-102,共7页白雪飞 靳智超 王文剑 马亚楠 
国家自然科学基金(61703252,62076154,62276161,U21A20513);山西省重点研发项目(202102150401013)。
皮肤病变形状、颜色、大小类型多样,给皮肤病变的准确分割带来了巨大挑战。针对这一问题,提出了一种融合边缘增强与多尺度注意力的皮肤病变分割网络(BEMA U-Net)。该网络包含一个用于提取全局特征的空间多尺度注意力模块和一个用于增强...
关键词：皮肤病变分割 空间多尺度注意力 全局特征 边缘增强 U-Net 
基于特征融合的边缘引导乳腺超声图像分割方法被引量：3
《计算机科学》2023年第3期199-207,共9页白雪飞 马亚楠 王文剑 
国家自然科学基金(61703252,U21A20513,62076154,62276161);山西省重点研发项目(202102150401013);山西省研究生教育创新项目(2022Y145)。
针对乳腺超声图像边缘模糊、斑点噪声多、对比度低等问题,提出了一种融合多特征的边缘引导多尺度选择性核U-Net(Edge-guided Multi-scale Selective Kernel U-Net,EMSK U-Net)方法。EMSK U-Net采用基于U-Net的对称编解码结构可以适应小...
关键词：乳腺超声图像分割 特征融合 边缘检测 多尺度特征 深度学习 U-Net 
一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法被引量：9
《郑州大学学报（理学版）》2022年第2期1-7,共7页白雪飞 韩晓静 王文剑 
国家自然科学基金项目(61703252,62076154);国际科技合作计划项目(201903D421050);中央引导地方科技创新项目(YDZX20201400001224)。
传统的模糊C均值聚类算法利用图像的灰度、颜色、纹理、强度等底层特征进行聚类,实现图像的分割,它容易受到噪声的影响,且计算量大,不能提供理想的彩色图像分割结果。针对这些问题,提出一种视觉显著性引导的模糊聚类图像分割方法。首先...
关键词：模糊C均值聚类 显著性检测 彩色图像分割 聚类分割 
基于显著性背景引导的弱监督语义分割网络被引量：4
《模式识别与人工智能》2021年第9期824-835,共12页白雪飞 李文静 王文剑 
国家自然科学基金项目(No.61703252,62076154);山西省国际合作重点研发计划项目(No.201903D421050);中央引导地方科技创新项目(No.YDZX20201400001224)资助。
目前基于图像级标注的弱监督语义分割方法大多依赖类激活初始响应以定位分割对象区域.然而,类激活响应图通常只集中在对象最具辨别性的区域,存在目标区域范围较小、边界模糊等缺点,导致最终分割区域不完整.针对此问题,文中提出基于显著...
关键词：弱监督语义分割 显著性检测 图像级标签 类激活响应图 深度神经网络 
去除图像椒盐噪声的自适应迭代均值滤波算法被引量：13
《太原学院学报（自然科学版）》2020年第3期23-28,共6页郭慧娟 白文江 岳云霄 林菲 白雪飞 
国家社科基金青年项目(17CZS003);国家自然科学基金项目(61703252);山西省教育厅2019年度人文社会科学重点研究基地项目(20190123);山西省应用基础研究计划项目(201701D121053)。
针对传统均值滤波算法不能有效去除椒盐噪声的问题,提出了一种自适应迭代均值滤波算法(Adaptive iterative mean filtering,AIMF)。该算法通过窗口内未污染点的个数自适应地由小到大选择滤波窗口(3×3,5×5,7×7),同时对噪声点采用多轮...
关键词：中值滤波 均值滤波 椒盐噪声 图像去噪 
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