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基于 U-Net 的脑部 MRI 图像分割...
摘要 脑肿瘤是脑内异常组织的集合。当脑在颅骨区域内生长时，脑的正常功能可能会受到影响。脑肿瘤对于预防和治疗脑肿瘤对于改善治疗方案和患者生存率至关重要。使用手动方法对大量磁共振成像 (MRI) 图像进行癌症诊断是最复杂和最耗时的任务。脑肿瘤分割必须自动进行。本文提出了一种脑肿瘤分割策略。为此，基于区域和边缘对图像进行分割。本研究使用脑肿瘤分割 2020 (BraTS2020) 数据集。对使用基于边缘和基于区域的方法与带有 ResNet50 编码器架构的 U-Net 进行图像分割进行了比较分析。基于边缘的分割模型在所有性能指标上的表现都优于基于区域的分割模型，并且基于边缘的模型实现了 0.008768 的 Dice 损失分数、0.7542 的 IoU 分数、0.9870 的 f 1 分数、0.9935 的准确度、0.9852 的精确度、0.9888 的召回率和 0.9951 的特异性。关键词：脑肿瘤、卷积神经网络 (CNN)、边缘分割、区域分割、U-Net。
触摸并看到吗？关于界面时代的图像
2我们现在不仅被众多的“技术图像”包围，因为VilémFlusser会称其为5（源自自动技术协议）的图像，而且视觉本身受到技术过程的控制，手动激活的接口通过这些过程，通过这些过程，通过这些过程，通过这些过程，以大小，质量和分辨率以及持续时间以及图像6的外观，以及持续时间。我们作为观众越来越多地成为“用户”的经验：我们触摸屏幕以激活菜单并选择一个分辨率，选择和扩大图像，放大或减少其大小，启动或暂停视频，滚动或叠加图像，减慢或加快课程，以使他们消失。并不是说手的参与将界面变成了工具的等效，这是身体的延伸。与工具不同，触摸屏（可以以某种方式处理图像，与电视，VHS和DVD相当，遥控器，但具有无与伦比的即时性和更广泛的操作）属于程序机器的领域。这样，直到我们学会颠覆他们的预期用法（正如Flusser所指出的），即将确定用户手势的形式和含义以及他或她的感知质量。7
离焦对量子鬼像质量的影响
最近，人们对量子鬼像的质量给予了极大关注[1-5]，这不仅与理论上的重大差距有关，而且与实验中实现的空间分辨率明显不令人满意有关。至于由于发生参数散射的晶体厚度有限而导致的散焦效应，则根本没有提及。虽然这个因素对于使用的小孔径光学系统来说微不足道，但在未来，随着相对孔径和非线性晶体厚度的增加，必须考虑到这一点。鬼像[6]是解决研究光敏物体问题的选项之一，直接光学观察这些物体很困难。为了形成鬼像，需要一个相关光束源，其中一个与物体相互作用，另一个不相互作用（图1）。在物体通道中，探测器仅提供有关
在 Microsoft Word 中压缩图像（Windows 和 MacOS）
本指南提供有关如何使用内置 Microsoft Word 功能来减小图像大小以及文档大小的信息。在线提交工具对提交的大小有限制，因此减小尺寸有助于轻松上传。
用三重DES加密加固图像和HMAC
Visakhapatnam，Andhra Pradesh，印度摘要中，在这个世界上，数字照片保护至关重要，本文通过结合使用Triple DES Encryption和HMAC完整性验证，为屏蔽照片提供了坚固的答案。该提出的技术通过结合了一个经过验证的对称键块密码来加强图像信息，从而引入了多层安全范式。Triple Des补充了加密电力，克服了传统加密策略中发现的障碍。此外，采用HMAC（基于哈希的总消息身份验证代码）来确保确保完整性和身份验证。拟议的项目通过将照片分为块来启动，每个块使用3DES算法经历了三倍的加密系统。这种三层方法增强了照片对蛮力攻击和加密脆弱性的弹性。3DE的使用及其安全的安全文件为保护虚拟的机密性和完整性提供了坚固的基础。该合资企业为照片安全性，利用三重加密和HMAC身份验证引入了单一的技术。通过这种双层保护加固照片，提出的方法为虚拟图像安全领域内的主要苛刻情况提供了一种全面的方法。关键字：图像安全性，三重加密，HMAC验证，数据完整性，密码学，网络安全，视觉数据保护，加密方法，安全范式，数字图像加固。2。在一代人中进行了简介，在其中数字隐私和安全性至关重要的是，强大的加密机制以屏蔽敏感事实的强大加密机制从未如此重要。易于自动图像加密和解密设备是一种基于Python的软件，旨在为客户提供可靠的加密和解密快照的方式，同时确保事实的完整性和机密性。挑战可容纳两个主要功能：照片加密和图像解密。通过使用TKINTER构建的人 - 令人愉悦的图形接口，用户可以使用Triple DES（3DES）加密无缝地加密照片，这是一种以强大的保护功能而识别的对称键块密码。此外，该软件还采用基于哈希的消息身份验证代码（HMAC）来肯定加密图像的完整性，包括额外的安全层来篡改。1。照片加密：用户可以挑选照片文件并指定加密键，启动加密过程。实用程序利用DES3加密算法转换图像信息，以确保具有合适解密密钥的最有效的法律事件可以使得进入原始内容的权利。HMAC验证：为了防止未经授权的更改加密照片，小工具为每张加密图片生成了HMAC。此HMAC用作数字签名，允许
隐藏在噪音中：图像的两个阶段可靠的水印
随着图像生成器的质量不断提高，深层蛋糕成为社会辩论的一个话题。图像水印允许负责任的模型自动检测和标记其AI生成的内容，从而减轻危害。然而，图像水印中的当前最新方法仍然容易受到伪造和去除攻击的影响。这种脆弱性发生在部分原因是水印会扭曲产生的图像的分布，无意中揭示了有关水印技术的信息。在这项工作中，我们首先根据扩散模型的初始噪声展示了一种无误的水印方法。但是，检测水印需要将图像重建的初始噪声与所有先前使用的初始噪声进行比较。为了减轻这些问题，我们提出了一个两阶段的水印框架，以进行有效检测。在生成期间，我们通过生成的傅立叶模式增加了初始噪声，以嵌入有关我们使用的初始噪声组的信息。为了检测，我们（i）检索相关的噪声组，以及（ii）在给定组中搜索可能与我们的图像相匹配的初始噪声。这种水印方法实现了对大量攻击的伪造的最新鲁棒性和去除。
使用AES算法的加密和解密图像
现在，使用计算机，手机和许多其他设备等设备进行通信，存储和传输数据正在增加。因此，用户数量和未经授权的用户数量有所增加，这些用户的数量试图通过非法手段访问数据。这导致数据安全性问题。为了解决此问题，数据以加密格式存储或传输，并且未经授权的用户无法读取加密数据。加密在传输和存储期间确保数据确保数据。每个加密和解密过程都有两个方面：算法和使用密钥进行加密和解密。用于加密和解密的密钥是使加密过程安全的原因。有两种类型的加密机制：对称密钥加密，其中相同的密钥用于加密和解密。在非对称密钥加密的情况下，使用两个不同的键进行加密和解密。与非对称密钥算法相比，对称密钥算法更快，更易于实现，并且需要更少的处理能力。高级加密标准（AES）定义了由联邦信息处理标准（FIPS）出版物批准的加密算法，该算法可用于保护电子数据。AE具有较高的计算效率，128位的块大小以及对差分，线性，插值和方形攻击的强密码分析抗性[1] [2] [3]。图像处理的应用主要在军事通讯，法医，机器人技术，智能系统等中找到。相关工作在本文中，我们在MATLAB软件的帮助下在图像上实现AES算法。
操纵图像将用户说明传达给机器人
摘要 - 发现模型正在迅速改善机器人在自动执行日常任务（例如膳食准备）中的可容纳能力，但是由于模型性能，捕获用户偏好的难度以及对用户代理的需求，人类仍需要指示人类指导机器人。机器人可以使用各种方法指导 - 自然语言传达了即时的说明，但可以是抽象的或模棱两可的，而最终用户编程则支持更长的地平线任务，但接口面临捕获用户意图的困难。在这项工作中，我们建议将图像直接操纵作为替代范式来指导机器人，并介绍一个名为ImageInthat的特定实例化，该实例化允许用户在时间表式接口中对图像进行直接操纵，以生成机器人指令。通过用户研究，我们演示了ImageInthat在厨房操作任务中指导机器人的功效，并将其与基于文本的自然语言指令方法进行比较。结果表明，参与者使用ImageInthat的速度更快，并且更喜欢在基于文本的方法上使用它。补充材料，包括代码，请参见：https：//image-in-that.github.io/。索引术语 - 用户机器人编程，直接操纵，机器人指令
VLBI 拍摄遥远类星体的图像 - 喷气推进实验室
数十亿光年外的类星体图像是甚长基线干涉测量 (VLBI) 空间天文台计划的惊人初步成果之一，这是一种新型天文学任务，它使用卫星和地面无线电天线的组合来创建比地球更大的望远镜。日本宇宙航空科学研究所 (ISAS) 于 1997 年 2 月发射的无线电干涉测量任务的初步结果发表在 9 月 18 日的《科学》杂志上。JPL 是支持该任务的国际组织联盟的一部分，该联盟创建了有史以来最大的天文“仪器”——一个直径超过地球直径 2.5 倍的射电望远镜。作为有史以来最复杂的太空任务之一，太空 VLBI 为天文学家提供了迄今为止最清晰的宇宙视野之一。《科学》杂志的文章发布了四张新图像，所有图像都描绘了类星体，它们的辐射估计已经传播了数十亿年
