简介：灰色的鸽子在窗外的天空飞过.程池坐在窗前一直看着那鸽子在远处消失--飞翔的鸽子被远处灰色的楼群遮去了.程池一直等待着,他相信那消失的鸽子还会飞回来.程池点着一枝烟,他吸着,目光一直对着窗外的天空.窗外的天空是一种雾蒙蒙的灰色.现在是五月,五月的这个城市上空一直是雾蒙蒙的,在这雾蒙蒙的景象中,春天的气息浮躁地飞扬--它夹杂着每天扬起的灰尘,夹杂着永恒的不安.

简介：介绍了编码的压缩原理、分类和活动图像编码技术,重点分析了MPEG-4技术.

简介：以下的拍品闪耀于这三年的和个瞬间。这些被《收藏·拍卖》自创刊三年来相继报道过的天价拍品，在2007年的新年之际，被我们以这样的方式集结起来，见证我们和读者共同的快乐，还原属于它们的荣耀时刻，无须赘言，相信透过这些图像，您能真实地感受到中国世术品市场在2004年至2006年里的热门，我们记录着历史，历史也记录我们，让我们一起继续见证与记录2007！

简介：1前言自MPEG-2出现以来,CS、BS、地面波、CATV广播系统相继被数字化。其中尤以2003年开始的地面波数字化的影响为巨,它使电视台设备的数字化成为当务之急。作为其一个方面,对于图像分配网络来说,日本国内2003年的目标是废止传统的模拟图像线路,在国际上除海底光缆之外,还需稳步推进卫星的

简介：使用Photoshop将多张图像巧妙地拼合在一起，能得到构图更完美的图像。

简介：本文系统的回顾了若干传统的图像分割技术，包括基于灰度直方图的技术及基于空间细节的各种技术，也介绍了若干新的分割方法，如基于模糊集理论的方法，基于多分辨率分析的方法以及基于人工神经网络的方法等。同时也对分割结果的评价等作了概要介绍。

简介：从2006年三联出版社引进的长篇漫画作品《我在伊朗长大》到2015年人民美术出版社正式以“图像小说”的概念引进了法国卡斯特曼（CASTERM）出版社系列作品《朦胧城市》,越来越多的图像小说作品被读者所熟悉。图像小说的兴起拓宽了漫画语言,使漫画的内容和形式回归更为严肃性的文学载体。本文通过阐述图像小说的基本概念和艺术审美特征,解析了在图像小说创作过程中应该具备掌握的阅读视觉规律,画面分格的基本能力,并探讨图像与文字创作的关系,以及图文叙事的节奏等创作特点,展现了图像小说不同于传统漫画的创作方式以及图像与文字并置的审美形态。

简介：近年来,文脉研究成为热门话题,江苏文脉的研究也受到各方的重视。基于图像学视角的江苏文脉研究越来越显现出其重要性。从图像学的视角对江苏文脉进行梳理,形成建筑、园林、绘画、民间艺术等多重图像模块,继而推演出不同种类的符号形式,为江苏文脉构建增添图像元素内容,赋予江苏文脉研究新的含义。

简介：深入探讨黑白领域，Photoshop提供了众多的可能性，但哪种最好呢？

简介：叙述了将张祖勋院士等提出的数字图像匹配算法引入遥感数字图像处理，进行高精度遥感图像配准、纠正、融合的思路，指出．此方法不仅能解决遥感图像精准处理的理论和应用问题，且使遥感图像精确纠正、配准、融合处理等跨入实用阶段。

简介：本文综述了图像增强技术在位场数据中的应用现状,并介绍了两种改进的图像增强技术,用于增强重磁图像特征.一种方法借鉴了直方图平滑化的思想,应用于位场彩色影像的色谱的自动确定.该方法的应用能够使色彩合理地配置,从而保证了图像的视觉效果和分辨率.另一种方法基于改进的Radon变化和梯度计算,用于重磁图像中线性特征的检测和增强.该方法能在变化域中突出显示线性特征,从而有利于线性特征的检测和增强.通过对简单图像和实际资料的应用,表明了两种方法在增强特征中的有效性.

简介：摘要：非下采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）作为一种多尺度、多方向的图像分析工具，在图像融合与复原领域展现出了卓越的性能。NSCT通过取消降采样操作，继承了Contourlet变换的优点并增加了平移不变性和冗余度，使得其在处理图像边缘和轮廓特征信息时更加有效。以下将分段阐述NSCT图像融合技术在图像复原中应用的具体策略，并结合实例进行详细分析。

简介：摘要目的构建并验证多模态MRI图像3D卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）模型对肝纤维化（liver fibrosis, LF）分类的价值。材料与方法回顾性分析经病理证实为LF，并行肝脏3.0 T MRI检查的224例LF患者的T1WI、T2WI、表观扩散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）图像，按8∶2的比例随机分为训练集和测试集。对图像进行预处理后，应用训练集图像对模型进行网络结构迭代训练，建立3D-CNN深度学习模型对无显著LF（S0～S1）、显著LF（≥S2）进行分类。经过优化的CNN由三个卷积层、三个池化层和两个全连接层组成。训练完成后，用测试集数据对CNN模型进行测试，使用准确度（accuracy, ACC）曲线、损失函数（loss）曲线及受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评价模型的性能。结果基于多模态MRI的3D-CNN深度学习模型在训练集中对LF分类的ROC曲线下面积（area under the curve, AUC）值为0.94，在测试集中的AUC为0.98。结论多模态3D-CNN深度学习模型可对无显著LF和显著LF进行分类，为LF的无创性评估提供更多选择。

简介：摘要目的探讨基于深度学习的人工智能在非炎性主动脉中膜变性中的辅助诊断及其应用价值。方法选取2018年1—6月首都医科大学附属北京安贞医院保存的89例非炎性主动脉中膜变性标本组织HE切片，扫描成数字切片后进行人工标注，在标注区域总提取1 627幅中膜病变HE图像。结合一种改进的基于ResNet18的卷积神经网络模型，进行非炎性主动脉病理图像的4分类研究，并对模型应用进行检测。结果4分类模型对中膜变性病理改变中最常见的平滑肌细胞核缺失病变的识别准确率、灵敏度及精确率分别为99.39%、98.36%、98.36%。弹力纤维断裂和/或缺失病变识别精确率为98.08%；层内型黏液样细胞外基质聚集病变识别准确率为96.93%。模型整体准确率为96.32%，受试者工作特征曲线下面积值可达0.982。结论初步验证了深度学习神经网络模型在非炎性主动脉病变图像分类方面的准确性，该方法可以有效提升病理医师诊断效率。

简介：下面的三排物品中，每一排都有一个物品和其他的物品不同类．请你找出它们并说出它们的名字。

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简介：下面的词全是动作词，你能分清：（1）哪些是手指的动作？（2）哪些是手和拳的动作？（3）哪些是臂的动作？（4）哪些是手、拳和臂合作的动作吗？

简介：下面的词语是描写人物品质的，请将他们按褒贬进行分类。在褒义词后面的方框内打“√”，贬义词后面打“×”。