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DeepFLASH：基于学习的医学图像配准高效网络
本文介绍了 DeepFLASH，一种用于基于学习的医学图像配准的高效训练和推理的新型网络。与从高维成像空间中的训练数据中学习空间变换的现有方法相比，我们完全在低维带限空间中开发了一种新的配准网络。这大大降低了昂贵的训练和推理的计算成本和内存占用。为了实现这一目标，我们首先引入复值运算和神经架构表示，为基于学习的配准模型提供关键组件。然后，我们构建了一个在带限空间中完全表征的变换场的显式损失函数，并且参数化要少得多。实验结果表明，我们的方法比最先进的基于深度学习的图像配准方法快得多，同时产生同样精确的对齐。我们在两种不同的图像配准应用中展示了我们的算法：2D 合成数据和 3D 真实脑磁共振 (MR) 图像。我们的代码可以在https://github.com/jw4hv/deepflash上找到。
通过风格增强和双重规范化实现通用的跨模态医学图像分割
对于医学图像分割，想象一下如果一个模型仅使用源域中的 MRI 图像进行训练，那么它在目标域中直接分割 CT 图像的性能如何？这种设置，即具有临床潜力的通用跨模态分割，比其他相关设置（例如域自适应）更具挑战性。为了实现这一目标，我们在本文中提出了一种新颖的双重规范化模型，该模型在通用分割过程中利用增强的源相似和源不相似图像。具体而言，给定一个源域，旨在模拟看不见的目标域中可能的外观变化，我们首先利用非线性变换来增强源相似和源不相似图像。然后，为了充分利用这两种类型的增强，我们提出的基于双重规范化的模型采用共享主干但独立的批量规范化层进行单独规范化。随后，我们提出了一种基于风格的选择方案，在测试阶段自动选择合适的路径。在三个公开数据集（即 BraTS、跨模态心脏和腹部多器官数据集）上进行的大量实验表明，我们的方法优于其他最先进的领域泛化方法。代码可在 https://github.com/zzzqzhou/Dual-Normalization 获得。
使用粗到精视觉变换器进行仿射医学图像配准
仿射配准在全面的医学图像配准流程中不可或缺。然而，只有少数研究关注快速而鲁棒的仿射配准算法。这些研究中大多数利用卷积神经网络（CNN）来学习联合仿射和非参数配准，而对仿射子网络的独立性能探索较少。此外，现有的基于 CNN 的仿射配准方法要么关注局部错位，要么关注输入的全局方向和位置来预测仿射变换矩阵，这些方法对空间初始化很敏感，并且除了训练数据集之外表现出有限的通用性。在本文中，我们提出了一种快速而鲁棒的基于学习的算法，即粗到精视觉变换器（C2FViT），用于 3D 仿射医学图像配准。我们的方法自然地利用了卷积视觉变换器的全局连通性和局部性以及多分辨率策略来学习全局仿射配准。我们对 3D 脑图谱配准和模板匹配归一化方法进行了评估。综合结果表明，我们的方法在配准精度、稳健性和通用性方面优于现有的基于 CNN 的仿射配准方法，同时保留了基于学习的方法的运行时优势。源代码可在 https://github.com/cwmok/C2FViT 上找到。
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。
C9orf72 ALS/FTD二肽重复蛋白水平通过抑制PKA或增强蛋白质降解的小分子降低对扩散：全面的多模式对象级图像编辑器
基于扩散的生成模型在合成和操纵图像具有巨大的图像方面表现出了令人鼓舞的结果，其中文本到图像模型及其后续作品在学术界和行业中都具有很大的影响。编辑真实图像时，用户通常希望对不同元素具有直观而精确的控制（即对象）组成图像，并不断地操纵它们。我们可以根据图像中的单个观察的控制级别对现有的图像编辑方法进行分类。一条工作涉及使用文本提示来操纵图像[2，15，24，27]。由于很难与文本同时描述多个对象的形状和外观，因此在对象级别上对细粒度控制的能力有限。同时，迅速的工程使操纵任务乏味且耗时。另一项工作线使用低级调理信号，例如Hu等人。[18]，Patashnik等。[34]，Zeng等。[58]，草图[50]，图像[5，47，54]编辑图像。但是，其中大多数作品要么属于迅速的工程陷阱，要么无法独立操纵多个对象。与以前的作品不同，我们的目标是独立控制组成图像的多个对象的正确条件，即对象级编辑。我们表明，我们可以在对象级编辑框架下制定各种图像编辑任务，从而实现全面的编辑功能。
草稿 - 对现实世界图像字幕和场景标识的全面分析
图像字幕是一项计算机视觉任务，涉及为图像生成自然语言描述。此方法在各个领域都有许多应用，包括图像检索系统，医学和各种行业。但是，尽管图像字幕进行了重要的研究，但大多数研究都集中在高质量的图像或受控环境上，而没有探索现实世界图像字幕的挑战。现实世界的图像字幕涉及复杂而动态的环境，具有许多关注点，图像通常在质量上非常差，甚至对于人类而言，这也是一项艰巨的任务。本文评估了在不同编码机制，语言解码器和培训程序之上构建的各种模型的性能，使用新创建的现实世界数据集由使用MIT室内场景数据集构建的65多个不同场景类的800多个图像组成。该数据集使用IC3方法字幕，该方法通过汇总来自图像的唯一视图点的标准图像字幕模型所涵盖的详细信息来生成更具描述性字幕。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。
弥合扩散模型之间的差距和图像压缩的通用量化
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性，可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是，我们确定了这种方法中的三个差距，从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外：噪声水平，噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题，我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程，该过程是理论上建立的，并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比，我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果，即使是在极低的比特率下，同时保持对原始图像的忠诚度。
图像处理及计算机视觉 -CUHK CSE
课程：ENGG5104课程ID：011157 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]图像处理和计算机视觉图像处理及计算机视觉本课程将涵盖图像处理和计算机视觉中的基本知识和高级主题，包括特征检测，细分，运动估算，全景构建，3D重建，场景检测和分类，颜色图像处理和恢复。还将引入计算机图形中的应用程序，包括图像转换和摄像机校准。将讨论相关算法和数学背景的基本概念。
卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。