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水坝和发展 - 图片 - WWF
图片来源：Cape Argus：Schronen Johan，第 226 页；Tromp，Dion，第 66 页、第 258 页；Yeld，John，第 36 页。Cape Photo Library：Proust，Alain，第 36 页；Stoffel-Wialliame，第 72 页。Cosmi Corporation：第 16 页、第 19 页、第 22 页、第 49 页、第 72 页、第 80 页、第 96 页、第 108 页、第 125 页、第 134 页、第 157 页、第 196 页、第 250 页。I-Afrika：Bosch，Rodger，第 14 页；Ingram Andrew，第 96 页、第 112 页； Miller, Eric, p2, 24, 96, 98, 104, 111, 114, 117, 129, 142, 153, 196, 201, 220；Pettersson, Anders, p243。IUCN -世界自然保护联盟，p72, 85,87。Itaipú Binacional，p36, 68, 258。图像库：Horowitz, Ross，p196, 206；Sund, Harald，p134, 149。美国垦务局，p36。世界银行，p96,100。世界自然基金会：Gunther, Michel，第 72、74、134、137 页；Harvey, Martin，第 78 页。WWF-Canon；Burgler, Roel，第 205、212 页；Pratginestos, Juan，第 72 页。Rautkari, Mauri；第 145 页；Revesz, Tamás，第 20、210 页；Thorsell, James W，第 212 页。Schafer, Kevin，第 72、92、233 页；Torres, William H，第 136 页。
图像处理和分类应用...
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住房 - UFDC 图像阵列 2
18-19 超低能耗住宅创造新基准，作者：Justin Ward 19 GSA 呼吁房地产奖提名 20-21 布拉格堡回收利用延长垃圾填埋场使用寿命，作者：Tom McCollum 21 路易斯维尔完成安装环境研究，作者：Todd Hornback 22-23 斯图尔特堡通过回收利用成功进入社区，作者：Ron King 23-24 燃料囊 – 一个“持续”问题，作者：Dale Amberger 和 Paul B. Olsen 中校 24-25 PWTB 关注具有修复潜力的本地物种，作者：Ryan Busby 25 PWTB 解决选址范围的环境考虑因素，作者：Heidi Howard 和 Niels Svendsen 26 不可能但却是事实：平民住在军事住房中，作者：Heather D. Lettow
文本到图像加密-IJRPR
文本到图像加密是各个行业安全通信的关键组成部分，尤其是在金融，医疗保健和政府等领域。这种加密方法涉及将文本信息转换为图像以增加安全性，这使得未经授权的个人访问敏感数据的挑战。对文本图像加密的需求是由于与数据泄露和网络攻击有关的日益严重的关注所引起的。作为组织和个人越来越依赖数字通信，对运输中的信息的保护至关重要，这是一些关键的行业背景和与文本到图像加密相关的基于用户的问题：
隐私保存图像注册
图像注册是医学成像应用中的关键任务，可以在常见的空间参考框架中表示医学图像。当前的图像统一方法通常基于以下假设：图像的内容通常以清晰的形式访问，随后可以从中估算空间转换。在实际应用中可能无法满足这种共同的假设，因为医疗图像的敏感性最终可能需要在隐私约束下进行分析，从而阻止公开共享图像内容。在这项工作中，我们在保存隐私制度下制定了图像注册的问题，其中假定图像是机密的，不能清楚地披露。我们通过扩展经典的注册范式来说明高级加密工具（例如安全的多方计算和同质加密），从而导致执行操作而无需泄漏基础数据，从而得出了保留图像注册框架的隐私保护框架。为了克服高维度中加密工具的性能和可扩展性问题，我们提出了几种技术来通过使用梯度近似值来优化图像注册操作，并通过重新审视同多态加密槽堆积的使用，以允许E FFI有效的基础和大型矩阵的乘法。我们专注于增加综合性的登记方法，包括基于立方花纹或通过时间变化速度场参数参数参数参数的刚性，FFI NE和非线性注册。©2025 Elsevier B. V.保留所有权利。在所有这些设置中，我们演示了如何自然地将注册问题适应用于隐私保护操作，并说明了PPIR在各种注册任务上的E FF eCTECTISISION。
图像传感 - 哥伦比亚 CAVE
在本讲座中，我们将讨论如何将光学图像转换为数字图像，以便计算机视觉系统对其进行分析。我们将首先简要介绍成像的历史，并列出导致现代数码相机诞生的重大发明的时间表。我们认为成像发展中最重要的发明是图像传感器。我们将描述两种类型的图像传感器——CCD 传感器和 CMOS 传感器——并研究它们的特性，包括分辨率（图像中的像素数）、噪声（对图像的不良修改）和动态范围（传感器能够测量的亮度值范围）。然后，我们将讨论如何设计图像传感器来捕捉颜色，简单地说，颜色是人类对不同波长光的反应。
图像字幕生成方法
快速浏览的图像。尽管在计算机视觉中已经进行了巨大的发展，但诸如识别对象，动作分类，图像分类，属性分类和场景识别之类的任务是可能的，但是让计算机描述以类似人类句子的形式向其转发到它的图像是一个相对较新的任务。2。文献回顾了Andrej Karpathy等人的有影响力论文之一。在图像字幕中将任务划分为两个步骤：将句子段映射到图像中的视觉区域，然后使用这些通信来生成新的描述（Karpathy and Fei-Fei 2015）。作者使用区域卷积神经网络（RCNN）表示图像作为一组H维矢量，每个向量代表图像中的对象，基于200个Imagenet类检测到。作者在同一h维空间中的双向复发神经网络（BRNN）代表句子。每个句子是一组H维向量，代表片段或单词。BRNN的使用丰富了此表示，因为它学习了句子中每个单词上下文的知识。作者发现，有了这样的表示，单词的最终表示与与同一概念相关的视觉区域的表示密切一致。他们在单词和视觉区域的表示形式上定义了对齐得分，并在马尔可夫随机字段的帮助下，将各种单词与生成文本片段的同一区域对齐。借助图像区域和文本片段之间的这些对应关系，作者训练了另一个为新看不见的图像生成文本说明的模型（Karpathy and Fei-Fei 2015）。
Carta图像分析软件
在Carta®Phenoglyphs™软件模块中使用了无监督和监督的机器学习的独特组合来量化表型变化。使用数百个可以同时分析的细胞特征，创建了全面的表型曲线，可以在整个筛选工作流程中应用。这种多元分类方法提供了对物体种群的准确表征，使用户能够解决药物治疗或遗传修饰引起的细微表型变化。它可以在许多生物靶标中使用，包括类器官，细胞，球体等。
用于医学图像分析的 GAN
生成对抗网络 (GAN) 及其扩展开辟了许多令人兴奋的方法来解决众所周知且具有挑战性的医学图像分析问题，例如医学图像去噪、重建、分割、数据模拟、检测或分类。此外，它们以前所未有的真实感合成图像的能力也使人们希望借助这些生成模型解决医学领域长期缺乏标记数据的问题。在这篇评论论文中，对 GAN 在医学应用方面的最新文献进行了广泛的概述，彻底讨论了所提出方法的缺点和机会，并阐述了未来的潜在工作。我们回顾了截至提交日期发表的最相关的论文。为了快速访问，我们将基本细节（例如底层方法、数据集和性能）制成表格。http://livingreview.in.tum.de/GANs_for_Medical_Applications/ 提供了一个交互式可视化界面，对所有论文进行了分类以保持评论的活力。