用 GAN 合成丝状结构图像
计算机视觉与模式识别
2017-06-08 v1
摘要
本文旨在合成丝状结构图像，如视网膜眼底图像和神经元图像，具体如下：给定一个真实参考（ground-truth），生成多个外观逼真的仿真图像（phantoms）。真实参考可以是包含丝状结构形态的二值分割图，而合成的输出图像与真实参考尺寸相同，且具有与训练集中所呈现图像相似的视觉外观。我们的方法受生成对抗网络（GANs）和图像风格迁移的最新进展启发。特别是，它针对我们的问题背景具有以下特性：无需大规模数据集，在仅有 10 个训练样本的情况下也能良好工作，这在医学图像分析中很常见；能够从同一真实参考合成多样化的图像；最后且重要的是，我们方法生成的合成图像被证明有助于提升图像分析性能。在多种眼底和神经元图像基准上的实证检验证明了所提方法的优势。
引用
@article{arxiv.1706.02185,
title = {Synthesizing Filamentary Structured Images with GANs},
author = {He Zhao and Huiqi Li and Li Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.02185},
year = {2017}
}