基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔分割算法设计

作     者：胡乔伟 谭洪 刘新娟 胡南 方二喜 HU Qiaowei;TAN Hong;LIU Xinjuan;HU Nan;FANG Erxi

作者机构：苏州大学电子信息学院江苏苏州215000 苏州大学工程训练中心江苏苏州215000 

基　　金：国家重点研发计划(No.SQ2022YFB3200085) 江苏省自然科学基金项目(No.BK20181431) 

出 版 物：《激光杂志》 (Laser Journal)

年 卷 期：2024年第45卷第1期

页      码：99-108页

摘      要：偏心摄影视力筛查设备是屈光状态快速检测应用的重要手段,瞳孔图像分割是其成像算法的重要内容。针对嵌入式设备计算资源有限和瞳孔分割精度低等问题,提出一种基于改进Mobile-UNet的轻量级瞳孔图像分割算法。算法基于U-Net改进,采用倒残差线性瓶颈模块初步轻量化。通过分组卷积降低参数,利用通道混洗打开组间通道,并引入自适应参数融合并行注意力机制提升分割性能。此外优化损失函数增强对边界的注意。实验结果表明,与MobilenetV2相比模型参数量减少90%,浮点运算次数增加19%,但分割性能显著提升;与U-Net相比模型复杂度大幅降低且分割性能提升。相比其他算法该模型的复杂度和分割性能均表现出优势,实现轻量且高效的分割。

主 题 词：瞳孔图像 嵌入式设备 轻量级网络 深度学习 图像分割 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.14016/j.cnki.jgzz.2024.1.099

馆 藏 号：203125985...