XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System图像处理
多重连通区域的圆形狭缝图及其在脑图像处理中的应用
摘要 本文提出了一种快速边界积分方程方法，用于求解有界多重连通区域到具有圆形狭缝区域的圆盘和环面上的数值保角映射及其逆。该方法基于两个具有 Neumann 型核和广义 Neumann 核的唯一可解边界积分方程。利用 Nyström 方法、GMRES 方法和快速多极子方法相结合，对与映射相关的积分方程进行数值求解。新算法的复杂度为 O(( M + 1 ) n ) ，其中 M + 1 代表多重连通区域的重数，n 表示每个边界组件上的节点数。先前的算法需要 O(( M + 1 ) 3 n 3 ) 运算。一些试验计算的数值结果表明我们的方法能够处理具有复杂几何形状和非常高连通性的区域。本文还给出了该方法在医学人脑图像处理中的应用。
研究基于图像处理的数据处理方法识别植物病害
印度是一个农业国家，大部分人口都依赖农业。农业研究的目的是提高生产力和食品质量，减少开支，增加利润。为了获得更有价值的产品，产品内部控制是必不可少的。疾病会损害植物的传统状态，从而改变或中断其光合作用、蒸腾作用、授粉、受精、发芽等重要功能。许多研究表明，由于植物疾病，农产品的质量也会下降。这些疾病是由病原体（如真菌、细菌和病毒）以及不利的环境条件引起的。因此，疾病的第一阶段诊断是一项至关重要的任务。本文提供了介绍部分，包括植物疾病检测的重要性；植物叶片分析，各种叶片疾病 [1]。1.1。数据挖掘技术：
使用图像处理检测阿尔茨海默病
图 1：阿尔茨海默病各年龄段分布 2. 文献综述 阿尔茨海默病可被提前发现，通过对 MRI 扫描进行图像处理可以预测患病的可能性。 “在图像处理技术中，多种算法用于提取灰质和白质，包括 k 均值聚类、强度调整和区域提取算法”。使用相同算法计算物质中灰质和白质的近似比例。用于临床文献分析和定量分析的工具是 MATLAB，该分析是针对不同视角的脑部 MRI 图像进行的。 “图像处理是一种使用不同算法从图像中提取感兴趣区域的技术。不同的算法包括分水岭、阈值和 K 均值聚类方法。所述分割方法用于分割 X 射线焊接图像，以检测穿孔和减少缺陷、不完全穿透和虫洞等缺陷。该方法用于识别故障区域。它们广泛应用于医学成像。计算机视觉、光学字符识别、工业射线照相术 [3]。 K-Means 算法是广泛使用的聚类算法之一。本文介绍了一种改进的 K-Means 算法。该算法通过首先对图像应用部分拉伸来提高图像质量。主观聚类用于生成聚类的初始中心，主观聚类是一种为数据点生成可能值的方法。生成的中心可供图像分割算法使用 [4]。深度学习架构已被提出用于检测阿尔茨海默病，这可以克服用于检测的机器学习算法的不足。它可用于检测轻度认知障碍和 AD。我们提供了一种深度学习架构，它使用自动编码器堆栈和输出级 SoftMax 来检测 AD 和 MCI 前身的阶段”。该架构领域可以使用先验知识来检测和分析几类学习样本和学习样本
使用图像处理、ML 和 NLP 检测脑肿瘤
在本研究中，我们使用 ML 算法和图像处理方法从 MRI 中提取数据。我们使用预处理来提高信噪比 (S/N) 并消除不必要的噪声的影响。基于阈值技术，我们使用颅骨剥离算法来增强颅骨剥离性能。在这项研究中，我们使用公认的分类器分析了基于纹理的特征，以对 MRI 图像中的脑肿瘤进行分类。从结果来看，与临床专家进行的手动识别相比，脑肿瘤识别显然是快速而准确的。各种执行因素还表明，建议的算法通过改进某些参数（如平均值、MSE（均方误差）、PSNR、准确度、灵敏度、特异性和骰子系数）提供了有效的结果。我们的结果表明，计划的方法可以帮助及时准确地检测脑肿瘤，并识别其精确位置。因此，使用 ML 和 NLP，提出的系统对于从 MRI 图像中识别脑肿瘤具有重要意义。
基于人工智能的图像处理技术减少了制造现场目视检查所需的工人数量
• 当前问题 • 解决方案 • 系统概述（总体） • 图像采集系统 • 学习模型 • 评估系统（手动） • 再学习 • 评估系统（自动） • 总结
航空测量和航空图像处理 - Hansa Luftbild
目前，Hansa Luftbild 拥有 3 架飞机、数字大画幅相机和 LiDAR 系统。近年来，航空传感器系统变得更加多样化，因此 Hansa Luftbild 现在提供（部分与合作伙伴合作）以下服务：
直升机飞行动力学数据采集和机器学习的图像处理
摘要 - 学习驾驶全尺寸直升机是一个复杂的迭代过程，需要在动态、混乱且无情的环境中实时通过输入将相互依赖的原因映射到输出。这项工作提出了一个原型系统，用于通过一系列摄像头和传感器从罗宾逊 R22 直升机的控制装置、仪器和飞行动力学中非侵入性地获取原本无法访问的数据，然后使用基于 OpenCV 的解决方案将这些图像处理成相应的数字形式，以供以后在机器学习项目中使用。它描述了一种硬件和软件架构，用于安全成功地校准系统、运行广泛而深入的代表性实验以及定性和定量地呈现和验证结果。
