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通过特定队列模板改善受损大脑的正常化
图 1 病变患者 ANTs_cohort 流程第 1 步概览。 (a) 对于标准化，我们研究了两种不同的方法，要么 (1) 将病变大脑直接标准化为 MNI-152 模板，要么 (2) 构建一个代表所研究对象的模板 (队列特定模板/CST)，并将病变大脑标准化为模板 (ANTs_cohort)。 (b) 对于后者，使用中风患者的 T1 加权图像以迭代方式构建 CST。 平均图像可用作初始估计值。 在每次迭代中，使用 SyN 微分同胚变换 T i 将原始图像扭曲到 CST。 然后将这些变换的平均值应用于上一步的模板以构建新模板。 重复此过程直至收敛。 通过这种方式，CST 为所考虑的受试者提供了代表性形态——也就是说，它与所有图像“等距”。第二步，使用约束成本函数掩蔽将原始图像归一化为 CST（参见正文）
使用混乱和DNA的图像加密和解密...
Narayana工程学院，印度Nellore。 摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。 为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。 提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。 在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。 解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。 实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。 此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。 总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。 未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。 本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。Narayana工程学院，印度Nellore。摘要：近年来，通过公共网络对安全图像通信的需求大大增加。为了满足这一需求，该项目提出了一种使用混乱和DNA算法进行图像加密和解密的新方法。提出的方法利用混沌图的混沌性质生成伪随机序列进行加密，而DNA编码技术则用于增强加密过程的安全性和稳健性。在加密阶段，原始图像使用混乱的图将原始图像转化为混沌域，然后使用基于DNA的技术进一步加密。解密过程涉及反向转换，其中使用相同的DNA编码方案和混沌图来解码加密图像以检索原始图像。实验结果证明了针对各种加密攻击的提议方法的有效性和安全性，包括统计分析和蛮力攻击。此外，该方法具有较高的计算效率，使其适用于实时图像加密应用。总体而言，所提出的方法为需要高水平机密性和完整性的应用程序提供了有希望的解决方案。未来的研究方向可能包括探索优化技术，以进一步提高所提出方法的性能和可伸缩性。本摘要简要概述了模型的目标，方法论，结果和潜在含义，作为读者的简洁摘要。
用于新兴技术的地平线扫描和能源高级材料领域的突破性创新
JRC139310 EUR 40093印刷ISBN 978-92-68-21582-1 ISSN 1018-5593 DOI：10.2760/1708096 KJ-01-24-115-EN-C PDF ISBN doi：10.2760/5639916 KJ-01-24-115-EN-N-N-Luxembourg：欧盟出版社，2024年，2024年©欧盟，2024年，欧盟委员会文件的重复使用政策由委员会决定2011年12月12日的12月12日在2011年12月12日的委员会文件中实施，欧盟委员会的再利用文档（OJ L 330，14.12.22011）。除非另有说明，否则该文档的重复使用将根据创意共享归因4.0国际（CC BY 4.0）许可（https://creativecommons.org/licenses/4.0/）授权。这意味着只要给出适当的信用并指示任何更改，就可以重复使用。必须直接从版权所有者那里寻求任何欧盟许可拥有的照片或其他材料的使用或复制。- 基于Sodapeaw在Adobestock上的照片（由AI生成的原始图像）在写作过程中声明的Adobestock（原始图像）的封面艺术品：在准备此工作的过程中，作者使用聊天GPT and GPT@jrc@jrc来总结文本。使用此工具后，作者根据需要审查并编辑了内容，并对出版物的内容承担全部责任。如何引用该报告：欧盟委员会，A. https://data.europa.eu/doi/10.2760/5639916，JRC139310。
量化医疗人工智能中可解释性的可信度
图3 市售 AI 软件的显着相关性评估。通过扰动原始胸部 X 光片（上行），通过攻击代理模型生成对抗性图像（下行）。然后将对抗性图像输入到市售医疗 AI 模型中。请注意，从原始图像到对抗性图像对不同发现的预测概率变化很大，而
色彩空间图像作为选择的一个因素...
分析数字图像的方法多种多样。这些方法使得数字图像可以作为医学 [2, 3]、技术 [4, 5]、技术视觉系统 [6]、人工智能系统 [7] 和人类活动的各个领域 [8-12] 的信息来源。这种分析不仅可以分析原始图像，还可以获取附加信息。然后，主要信息和附加信息可以帮助您做出正确的决定。例如，对于医学来说，这是对疾病的及时诊断，对于技术视觉系统来说，这是识别图像中的物体，对于人工智能系统来说，这是对机器人运动的决策。因此，图像分析方法和获取必要信息是研究人员关注的重点。
双引导脑扩散模型：从人类视觉刺激 fMRI 进行自然图像重建
摘要：从记录大脑活动的 fMRI 信号中重建视觉刺激是一项具有挑战性的任务，在神经科学和机器学习领域具有重要的研究价值。先前的研究倾向于强调重建刺激图像的像素级特征（轮廓、颜色等）或语义特征（对象类别），但通常这些属性不会一起重建。在这种情况下，我们介绍了一种新颖的三阶段视觉重建方法，称为双引导脑扩散模型 (DBDM)。首先，我们使用非常深的变分自动编码器 (VDVAE) 从 fMRI 数据中重建粗略图像，捕捉原始图像的底层细节。随后，使用引导语言图像预训练 (BLIP) 模型为每个图像提供语义注释。最后，利用多功能扩散 (VD) 模型的图像到图像生成管道从由视觉和语义信息引导的 fMRI 模式中恢复自然图像。实验结果表明，DBDM 在定性和定量比较方面均超越了以前的方法。特别是，DBDM 在重建原始图像的语义细节方面取得了最佳性能；Inception、CLIP 和 SwAV 距离分别为 0.611、0.225 和 0.405。这证实了我们模型的有效性及其推动视觉解码研究的潜力。
REMOTESENSING_9812765 1..10 - 科学
通过机载光学切片 (AOS, [1 – 10])，我们引入了一种宽合成孔径成像技术，该技术使用传统无人机对森林上方的图像进行采样。这些图像通过计算组合（注册到地面并取平均值）为积分图像，可抑制强遮挡并使隐藏目标可见。AOS 依赖于统计概率，即从多个角度看，森林地面上的某个点不会被植被遮挡，如 [2] 中的统计概率模型所解释的那样。可以进一步分析积分图像，以支持例如使用高级深度神经网络进行自动人员分类。在 [9] 中，我们已证明，在分类之前集成原始图像而不是合并原始图像的分类结果，在对空中热图像中部分遮挡的人进行分类时效果明显更佳（平均精度 92% vs. 25%）。在 [10] 中，我们展示了第一款基于 AOS 的全自动搜救无人机。与机载激光雷达 [11 – 14] 或合成孔径雷达 [15 – 18] 等替代方案相比，AOS 的主要优势在于，当部署在低成本片上系统计算机 (SoCC) 上进行遮挡消除时，其实时计算性能和高空间分辨率；它适用于其他波长，例如用于野生动物观察和搜救的远红外，或用于农业和林业应用的近红外。AOS 是被动的
人工智能时代的数字证据和深度伪造
数字增强证据 法院可能需要考虑改变证据规则，但在此之前，数字增强证据是音频、视频或经过 AI 软件增强的图像。法官可能需要要求专家对经过 AI 软件增强的图像进行证词。数字增强证据的目的通常是为了提高受到质疑的音频、视频和图像的质量，而不是视频或图像。这与过去的用途不同，例如依靠噪音，因为 AI 可能会用噪音填充图像上的像素，例如，通过嵌入他人的肖像来改变原始图像。
shanlax 国际艺术、科学与人文杂志
基于属性、空间和局部的方法。在基于直方图的方法中，峰值、谷值和曲线被纳入图像分析。在聚类方法中，灰度级样本按前景和背景聚类。在熵方法中，它导致前景和背景的无序性，并且通过原始图像和二值化图像之间的区域来测量交叉熵。灰度级之间的相似性通过对象属性方法测量。以下部分揭示了一些用于图像融合应用的阈值技术。