, 2004 图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一,采用细胞神经网络(CNN)并行处理器进行图像特征的提取具有实时快速的优点。该文将介绍CNN并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法 ...
郭东辉 +4 more
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Dianci bileiqi, 2018 在研究RTV绝缘子憎水性等级过程中,低照度的RTV绝缘子憎水性图像对等级的判定有一定影响,故需对其增强处理。然而,目前传统增强法以及Retinex增强法在处理该类图像都存在一定的问题。为此,提出一种基于改进双边滤波Retinex算法,该算法首先对经典双边滤波进行改进,对其空间邻度因子最优化、在水平和垂直方向上降维滤波以及自适应求解σr;然后将改进双边滤波对RTV绝缘子憎水性图像照度估计,与Retinex算法相结合,最终达到增强的目的。实验表明,该算法对RTV绝缘子憎水性图像增强效果明显 ...
廖平军
doaj
, 2007 在图像处理中，小波理论是一种有利的分析工具,被广泛应用于包括图像编码、图像增强、图像去噪、图像融合等几乎所有图像处理的应用中。但是小波变换只能表达出奇异点的位置和特性，而对于更高维的特征则显得力不从心；另外，小波变换核缺少方向性，不能够获得轮廓的几何平滑性。因此，小波基在表示具有点奇异性的函数时是最优基，但是对于自然图像而言，小波基并不是最优基。 Contourlet变换是一种真正意义上的图像二维表示方法，并且具有良好的多分辨率、局部化和方向性等特性。它将小波的优点延伸到高维空间 ...
向静波
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[Design and implementation of a clinical trial image medical record desensitization system based on artificial intelligence technology]. [PDF]
Beijing Da Xue Xue Bao Yi Xue BanZhang Z, Fu Z, Jiang M, Liu W, Heng F.
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[Construction and validation of a multimodal risk prediction model for burn sepsis in infants and toddlers based on deep learning]. [PDF]
Zhonghua Shao Shang Yu Chuang Mian Xiu Fu Za ZhiShen YH, Zhang L, Ji Y, Chen S, Shen WM.
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[Quantitative susceptibility reconstruction guided by a multi-scale T1-weighted image attention mechanism]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoLi P +5 more
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Based on image it has obvious structure the noise of the fuzzy image the blind de-convolution method
, 2017 本发明公开一种基于图像显著结构的噪声模糊图像盲目反卷积方法。包括以下步骤：输入待去模糊的图像数据；对输入图像数据进行降噪预处理；对降噪预处理后的图像进行显著边缘提取；对显著边缘提取后的图像进行Shock滤波重建图像强边缘；利用图像强边缘计算用于模糊核估计的图像显著边缘；初始模糊核估计；利用所估计的初始模糊核进行粗略图像复原；对粗略图像复原后的基于ISD的模糊核修正；图像复原。本发明可有效地处理图像去模糊对噪声敏感问题，准确地估计出噪声模糊图像的模糊核 ...
郝明国 +4 more
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[Artificial intelligence-enabled full-course diagnosis and treatment for patients with severe burns and wounds requiring repair: from risk prediction to causal inference]. [PDF]
Zhonghua Shao Shang Yu Chuang Mian Xiu Fu Za ZhiNie WZ, Xie KL.
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, 2008 ITK(The Insight Toolkit)是一个开放的、面向对象的类库。它提供了强大的二维医学图像处理功能,主要用于医学图像的预处理、分割及配准。本文主要介绍图像分割的算法以及ITK在图像分割中的应用 ...
李强, 王阳萍, 张芳
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[An auxiliary diagnosis system for cervical intraepithelial neoplasia based on colposcopic images]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiGu X +6 more
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