简介：摘要 ： 正则化方法是解决图像复原不适定问题的有效方法之一。本文对激光共焦显微图像常用的R-L图像复原算法进行了研究，提出了一种偏微分预去噪的R-L图像复原最大熵正则化改进算法。并用模拟图像进行了方案试验，仿真实验结果显示，改进后的算法复原出来的图像基本上消除了原始图像的模糊现象，恢复出了稍多的目标细节，证明了改进算法的有效性。

简介：摘要： 近年来关于运动图像的处理在公共安全、生物识别、机器视觉、无人机追踪导航、小区安防等领域的运用非常广泛。对运动图像的处理是后续跟踪识别算法的基础。本文采用 OV7760 摄像头采集原始图像，利用帧间差分法以及光照阈值自适应，以 FPGA 为主控芯片处理运动图像数据， Verilog 硬件编程语言，是在 Quartus ll 13.1 的 Cyclone IV 平台环境下设计、仿真的。

简介：摘要： 获取人脸三维模型的方法有很多。利用三维扫描设备获取三维模型无疑是最有效、最直接的方法。然而，由于 3d 扫描设备的成本较高，这种方法不能广泛应用。这促使研究人员开始思考和探索一种低成本和有效的面部建模方法。目前，三维人脸建模的方法有很多 ( 如基于 b 样条曲线的三维人脸建模、基于二维图像的三维人脸建模、基于变形模型的三维人脸建模场景、基于识别机制的三维人脸建模等 ) 和工具 ( 如 Maya 、 3DmeNow 、 3dsMax 等 ) 。在众多建模方法中，基于图像的人脸三维建模越来越受到研究者的关注。这是因为这种建模方法的输入只有一个或多个图像，而这些图像可以很容易地从普通的数码相机中获取。

简介：摘要： 光学扫描全息是一种单点扫描的特殊数字全息技术，它通过二维扫描将三维物体图像保存为二维图像。光学扫描全息技术作为一种特殊的数字全息技术，其具有传统数字全息技术的特点的同时也具有其不一样的地方。与其他数字全息技术相比，光学扫描全息具有分辨率高、时效性好的特点。然而，值得注意的是光学扫描全息的重建过程与其他数字全息技术一样面临着重重挑战，其中，光学扫描全息超分辨率成像中就存在自聚焦、重建、去噪等问题。基于此，论文主要探究了基于全息技术的光学图像信息信息隐藏技术手段。

简介：摘 要

简介：摘要：本文通过使用STM32主控芯片实现了对车辆图像的采集，存储和图像处理的控制以及车牌号的提取；创建了车辆数据库，设计了停车信息表和VIP车辆信息表。通过数据比较，实现了普通车停车费和语音提示的快速计算，以及贵宾车的快速放行。查询功能旨在通过输入车牌号和停车时间来查询车辆的停车记录。

简介：

简介：摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。

简介： 摘要：随着图像处理技术的高速发展，计算机数字图像处理技术在各个领域得到了广泛的应用，推动了图像识别技术的产生和发展，并逐渐成为人工智能领域中重要组成部分，并广泛地运用于面部识别、医疗诊断等等领域中发挥重要作用。目前，基于神经网络的图像识别是一种比较新型的技术，是以传统图像识别方式为基础，有效融合神经网络算法。在此，主要是指采用人工模拟动物神经网络方式的一种神经网络。视觉AI通过让机器学会“看”，代替人眼对图像进行特征提取和分析，并由此训练模型对新的图像数据进行检测、识别等任务，建立能够从图像或者多模态数据中获取“信息”的人工智能系统。

简介：

简介：摘要：深度学习是人工智能领域的重要研究方向，TensorFlow是目前流行的深度学习框架。首先对TensorFlow框架及其环境搭建进行了介绍，在Tensorflow框架基础之上实现了U-Net网络模型；然后论述了基于该框架的卷积神经网络模型在脑出血CT图像分割中的应用。

简介：

简介：摘要：2023年1月12日，全球医学神刊《临床医师癌症杂志》在线发表《2023年度癌症报告》（Cancer Statistics 2023）：对女性而言,前十大患病率最高的肿瘤依次是乳腺癌、肺癌、结直肠癌、宫颈癌、皮肤黑色素瘤、非霍金奇淋巴瘤、甲状腺肿瘤、胰腺癌、肾癌、和白血病。其中乳腺癌最多，约占比31%。BC已超过肺癌成为女性最常见的癌症，新增病例约230万，占癌症总量的11.7%，其中死亡人数超68万，与世界大部分国家类似，BC是我国女性最常见的侵袭性恶性肿瘤之一，患病率居女性恶性肿瘤首位。因此，对BC的研究具有十分重要的意义。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的图像识别技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。本文系统地研究了深度学习在图像识别领域的应用，重点探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用，以及相关的技术挑战和解决方案。同时，分析了图像识别技术在实际应用中的现状和未来发展趋势，展望了其在医疗、安防、无人驾驶等领域的应用前景。

简介：摘要：随着深度学习技术的不断发展和应用，基于深度学习的图像识别技术在计算机视觉领域取得了显著的进展。本文系统地研究了深度学习在图像识别领域的应用，重点探讨了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在图像识别中的应用，以及相关的技术挑战和解决方案。同时，分析了图像识别技术在实际应用中的现状和未来发展趋势，展望了其在医疗、安防、无人驾驶等领域的应用前景。

简介：摘要：卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是近年来在图像识别领域取得重大成就的一种深度学习模型。随着现在数字化工业革命的到来，数字图像的广泛应用，图像识别技术逐渐在计算机视觉领域的研究中逐渐占据越来越重要的地位。图像识别技术，又称为计算机视觉技术，它可以让计算机理解和处理图像，从而实现自动识别、分类、分割、跟踪等任务，逐渐成为热门研究方向，受到研究人员广泛关注。本文首先介绍了CNN的基本结构和工作原理，然后概述了CNN在某些具体领域中的应用。接着，对CNN的发展历程进行总结，并概括了某些改进的方法。为后续对基于卷积神经网络的图像识别相关理论的进一步研究探索提供参考。

简介：摘要：压接测试是机械加工领域中经常使用的一种试验方法，但传统的压接测试存在有限的精度和效率低下等问题。本研究提出了一种基于图像识别技术的压接测试方法，该方法使用高分辨率相机捕获实时图像，然后利用图像处理和机器学习算法进行分析，以准确识别和测量试样的压接质量。实验结果显示，我们的方法大幅提升了测试的精度和效率，对于各种不同的工业应用具有极高的潜在价值。这项研究不仅为压接测试提供了一种更高效的技术手段，也对图像识别技术在机械工程领域的进一步应用具有示范意义。

简介：摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在图像渲染领域的应用越来越受到关注。本文首先概述了深度学习与图像渲染的关系，并对深度学习模型在实时图像渲染中的关键作用进行了详细的解析，包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）、自动编码器（Autoencoders）以及迁移学习与微调技术。文章随后讨论了实时图像渲染系统的架构设计要点，介绍了系统总体架构以及各关键模块（数据预处理、渲染引擎、后处理）。本文的目的是为实时图像渲染提供理论和实践上的指导。

简介：摘要：着舰辅助电视系统最早由美军开发，在美军现代航母上广泛运用于飞机的检测、识别和跟踪。本文对其中飞机的图像识别过程进行了研究，对飞机目标识别算法进行了测试和比对，并结合现在发展迅速的深度学习算法，发现YOLO-v4算法在处理此类问题是具有显著优势，以此搭建了YOLO-v4算法模型，并对算法在识别速度、识别精度等指标进行了测试研究，证明其相较于对比的其他算法在演算速度和精度上更具优势。

简介：摘要：数字信号处理与图像处理算法研究旨在通过算法和数学方法，对数字信号和图像进行提取、分析和处理。通过这些算法的研究与应用，能够改善图像质量、增强图像细节、降噪、去除失真等，从而满足用户对图像的需求。基于此，以下对电子工程技术中的数字信号处理与图像处理算法进行了探讨，以供参考。