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IMAGE 3.2 模型的 2021 年 SSP 情景
基于模型的情景在气候和环境研究中被广泛使用，以探索不确定的未来发展和可能的应对策略。最常用的情景包括代表性浓度路径 (RCP) [1] 和共享社会经济路径 (SSP) [2-4]。2011 年发布的 RCP 探索了广泛的排放路径，而 SSP 则提出了一套更为全面的情景，涵盖了叙述、情景驱动因素的阐述以及能源、土地利用和排放趋势的量化。两者在最近的 IPCC 评估中都发挥了关键作用 [5, 6]，也已广泛应用于其他研究领域。例如，它们为 IPBES 和全球土地展望 [7] 提供了输入，目前已有数千篇论文使用了 SSP [8]。2017 年发布的 SSP 的制定基于六种不同的综合评估模型 (IAM) [2]。 IMAGE 模型就是其中之一，它主要关注 SSP1，并制定了 SSP2、SSP3 和相关缓解案例 [9] 的情景，后来还制定了 SSP4 和 SSP5 变体。自 2017 年以来，世界发生了很大变化。最近的一些趋势也可能产生长期影响。此外，虽然 SSP 主要用于探索长期发展，但它们也经常被用作评估 2030 年或 2050 年气候政策的参考。在这种情况下，定期更新情景非常重要。关键问题包括 COVID-19 疫情的发展、可再生能源的成本降低和产能发展以及对电动汽车的期望。其他更新还包括对 2010-2020 年期间人口、经济、能源和土地利用趋势的实际发展的见解。最后，在过去几年中，IMAGE 模型本身得到了进一步发展，例如包括有关作物类型和工业能源使用的更多细节。在此背景下，IMAGE SSP 场景集进行了更新。本文简要描述了这些更新，介绍了一些关键结果，并作为 IMAGE 3.2 更新的 SSP 场景的重要参考。
脑部医学图像融合的 GUI
近年来技术飞速发展，医学诊断和治疗需要各种医学成像方法来实现高精度，例如磁共振成像 (MRI)、计算机断层扫描 (CT)、单光子发射计算机断层扫描 (SPECT) 等。这些成像方法通常会提供独特的信息。因此，通常采用一种称为图像融合的后成像方法。这种方法将两幅或多幅图像的信息合成一幅包含所有相关数据的图像。本文提出了一种在 MATLAB 环境中开发的程序和简单的专用图形用户界面 (GUI)。基于不同的小波分解，可以分析应用于脑部 MRI 和 SPECT 医学图像的不同小波图像融合方法。所提出的 GUI 可应用于真实图像的计算机辅助诊断，以使医学诊断更加精确。所提出的 GUI 也适用于研究医学图像融合的工程教育。
使用图像...
Panimalar Institute of Technology, Chennai -----------------------------------------------------------------------------***--------------------------------------------------------------------------- Abstract-- The visual representations of the inner constituents of body along with the functions of either organs or tissues comprising its physiology are developed in medical imaging..本文提到的系统的目的是检测出血的存在并在检测到其类型的情况下进行分类。ct图像在这里考虑找到出血。进行预处理技术是为了使输入图像适合进一步处理。进行预处理后，图像通过形态操作进行。然后采用分割算法进行分割。绘制了主动轮廓并提取了特征。可以通过医疗援助来查看和解释最终结果。这项研究的结果增加了预测图像出血，然后对其类型进行分类的机会。系统在分类三种类型的出血时的平均准确性被发现为98％。关键词 - CT，脑内出血，硬膜下出血，外部出血，蛛网膜下腔出血，流域算法。
高分辨率卫星图像
摘要 ：遥感卫星图像在数量、质量和应用方面发展迅速，用于检测和提取地球表面各种自然和人工特征，如车辆、建筑物、树木、道路、水、飞机、船舶。这些卫星图像为城市规划、灾害管理和环境管理等各种应用提供了重要信息。研究人员引入了不同的算法和方法来从卫星图像中提取指定的特征。在城市场景中，建筑物是最重要的基本结构之一，在城市发展、城市规划、气候研究、灾害管理、地图制作、土地利用分析和变化检测领域发挥着重要作用。该研究的目的是采用机器学习算法提取建筑物足迹。各种研究讨论了提取建筑物足迹的各种方法然而，从大都市提取建筑物屋顶一直是一项艰巨的任务，因为建筑物屋顶具有不同的形状、大小和光谱特性。除此之外，其他城市特征，如道路、荒地等，也表现出与建筑物屋顶相似的光谱特性。因此，建筑物提取技术已成为一个重要而棘手的研究问题，并得到了更好的认可。所提出的技术使用机器学习算法对建筑物和非建筑物像素进行分类。为了消除错误检测的建筑物像素，使用了中值滤波、形态学算子和连通分量标记。该技术已根据像素和基于对象的标准进行评估，同时考虑了精度、召回率、建筑物（城市对象）的质量。
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：
从数据源到生命周期阶段 - SENDIMAGE
摘要 随着信息技术的蓬勃发展和对遥感 (RS) 数据的需求不断增长，数据质量评估的重要性显著提升。国际摄影测量与遥感学会遥感数据质量工作组旨在对数据质量原则进行调查。文献综述表明，大多数出版物都介绍了针对特定应用处理链的数据质量模型，并且仅根据特定领域指标逐案构建质量方案。但到目前为止，还没有开发出独立于应用的通用概念。本文重点介绍从信息技术领域采用的 RS 质量概念的制定，描述将数据源、质量维度和生命周期阶段联系起来的三角 RS 数据质量方案。在介绍之后，它提供了国际标准的示例和理论质量建模的基础。在简要概述了平台/传感器之后，介绍了不同质量维度的定义，并按集群组织它们的指标（如分辨率或准确度）。本文的主要成果是将生命周期阶段与高度相关的不同质量维度联系起来。目的不仅是针对 RS 专家，而且是提高一般 RS 用户群体对不确定性的认识。
迈向图像标准化评估...
数字机载相机系统及其高几何分辨率要求新的算法和图像数据分析和解释程序。描述图像质量的参数对于各种应用领域都是必需的（例如传感器和任务设计、传感器比较、算法开发、仪器在轨行为）。有效传感器分辨率是一个重要参数，它全面评估给定成像传感器-镜头组合的光学质量。虽然分辨力的测定是一个研究得很好的领域，但在标准化（最终是绝对的）测定方面仍有一些科学问题需要回答。这也是“德国标准化研究所”委员会的研究对象，给出的贡献概述了有关机载相机系统有效分辨力的当前研究状态。因此，将描述一种使用信号处理技术来计算有效图像分辨率的方法。将介绍、解释和回答一些尚未解决的科学问题。
说明手册热imimager Tim Netbox
产品完成了EMC指令2014/30/EU的要求。在初始启动之前仔细阅读手册。生产者保留在产品技术进步的情况下更改此处描述的规范的权利。引用对其他章节的参考被标记为[►...]。材料缺陷的责任已检查并测试了工厂中的完美功能。在不太可能的情况下，尽管我们进行了彻底的质量控制，但应立即将其报告给微ePsilon。保修期持续12个月后。有缺陷的零件，除磨损零件外，如果您将设备免费退还给微epsilon，则将在此期间免费修理或更换。此保修不适用于滥用设备和设备，设备的强制处理或安装设备或第三方进行的维修或修改而造成的损坏。除了保证外，没有其他索赔被接受。Micro-Epsilon将对最终的后果损害不承担任何责任。购买合同的条款完全适用。Micro-Epsilon始终努力为客户提供最好，最先进的设备。不断进行开发和完善，并且在没有事先通知的情况下进行设计更改的权利是相应保留的。对于其他语言的翻译，德语操作手册中的数据和语句应被视为权威。
图像区域 - 海军航空新闻
CNATRA 是海军航空兵训练管道的管理者，该管道从我们的入伍来源到海军航空学校司令部，再到本科飞行训练和舰队补充中队 (FRS)，直到飞行员向他们的第一个作战中队报告。我们有时将此称为“从街头到舰队”。作为海军航空兵司令航空训练副手，我确保我们经 CNO 批准的 FRS 教学大纲为不断适应和改进的海军提供正确的产品。归根结底，海军航空兵的健康状况取决于其战斗力，因为我们的训练方式直接影响舰队。执行我们的任务需要大量资源。我们每年驾驶 650 多架飞机进行 30 多万小时的飞行训练。这大约占海军年度总数的三分之一。我们所做的工作要求很高，是全军的努力。我们提供数小时的课堂和模拟飞行指导。我们涵盖航空基础知识、飞机系统和飞行教学大纲。我们教授在国家空域运行的飞行程序和规则。我们培养学生的专业方法，让他们超越检查表，达到系统知识水平。这些技能将使他们能够掌握未来的飞机和他们将在舰队中执行的作战任务。我们的使命还包括塑造和指导航空军官团。在 CNATRA，每位年轻军官都会学习如何成为一名纪律严明、自我审视和负责任的专业人士。根据 CNO 对能力和品格的重视，我们需要培养这些年轻人，不仅要让他们能够熟练驾驶飞机，还要让他们成为品格高尚的领导者。他们在海军航空训练司令部 (NATRACOM) 与我们共事已久；如果我们树立榜样，以诚信和道德勇气为先，我们将继续从头开始建设海军。在过去的一年里，我们在 NATRACOM 内部遇到了一些挑战。我们在 2017 年暂停了培训，以解决 T-45 机载氧气生成系统 (OBOGS) 的一些问题。从那时起，我们就与海军航空系统司令部和机组人员合作，整合系统和工程变更，并修改程序以恢复对我们飞机的信心。随着我们克服 OBOGS 问题，我们正在重回正轨，但现在面临着大量学生飞行员的积压问题。不过，我相信 CNATRA 拥有合适的团队和正确的方法，能够以透明、易懂和可重复的标准化方式缩短训练时间 (TTT)。在我们努力训练世界下一代战斗飞行员时，质量始终是首要考虑因素
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。