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基于对比学习的水下图像增强和检测方法
摘要：水下图像遭受颜色失真和细节的损失，这严重影响了水下机器人的视觉感知能力。为了提高检测准确性，提出了一个多任务学习框架，以基于对比度学习的水下图像增强和对象检测提出了多任务学习框架，这不仅会产生视觉上友好的图像，还可以提高对象检测精度，从而实现对象检测任务的图像增强图像。为了解决不清楚目标纹理特征的问题，用于检测任务的区域生成模块用于构建用于对比性学习的正面和负面图像块，以确保目标区域更接近特征空间中的原始图像。此外，检测到的梯度信息用于指导图像增强方向，有益于目标检测。此外，提出了一种基于循环生成对抗网络的图像翻译方法来学习和保留图像增强的清晰图像特征，从而消除了对配对的水下图像的需求并减少了数据要求。最后，在EUVP，U45和UIEB数据集上对增强算法进行了验证，并且在RUOD，URPC2020和RUIE数据集上验证了检测算法。实验结果表明，所提出的算法可以在主观视觉中有效纠正颜色失真，同时保留原始图像和目标的结构纹理。就客观指标而言，峰值信噪比达到24.57 dB，结构相似性达到0.88。在更快的R-CNN（基于区域的卷积神经网络）和Yolov7（您只看一次，版本7）算法后，检测精度平均提高了2％。关键字：水下图像增强；对比学习；循环生成对抗网络；对象检测
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
编辑Nú01/2025
5.1只有第6,593/2008号法令支持的候选人的注册费，这些候选人在联邦政府的单个社会计划（CADúnico）（CADúnico）中注册，该法令在法令号11.016/2022中均指定，并由法律编号13.656/2018的法律支持。注意。5.2根据巴西利亚的官方时间，可以在2025年1月13日至2025年1月15日下午4点之间要求免除注册费。以下文档的下载和上载（原始图像）支持其经济性不足条件：a）在cadunic中的铭文； b）是家庭成员的陈述，其人均家庭收入为
生成式人工智能 - 出版物
A. 图像生成：该模型可以根据环境、主题、风格或位置等详细描述生成原始图像集合。一些可用的工具包括 OpenAI 的 DALL-E 4 和 Stable Diffusion。5 在另一种图像生成情况下，生成对抗网络 (GAN) 方法可以将低分辨率图像转换为高分辨率图像。6 此应用程序可用于医疗保健领域的患者诊断以及安全和监视目的。例如，此方法有利于创建由于成本限制而无法以高分辨率格式存储的医疗资源的顶级版本。7 在编辑方面，Google Pixel 的 Magic Eraser 8 功能使用生成式 AI 自动删除不需要的照片元素并填充空间。
GMCTL AI 披露声明
正如我们的使命所述，GenAI 的使用由我们团队的专业知识和知识、USask 的价值观和目标以及 USask AI 原则及其相应的指导方针驱动。在 GMCTL，我们将继续探索教育领域的新工具和技术，并倡导创新和前瞻性的研究支持的教学和学习实践。我们确保对 GenAI 的使用符合我们对道德实践、透明度和适当归属的承诺。例如，当我们使用 GenAI 来提亮颜色或添加文本具有 CC-BY-NC 许可证的图像时，该许可证允许我们使用、共享和修改图像，但不能从中获利，我们会应用该许可证或类似许可证，同时指明原始图像的正确归属以及它是使用 GenAI 修改的。这可能是：
WIP：文本到图像生成模型中的审计艺术家风格海盗
摘要 - 基于扩散过程的文本到图像模型，能够将文本描述转换为详细的图像，在艺术，设计以及其他方面具有广泛的应用，例如Dall-E，例如Dall-E，稳定的扩散和Midjourney。但是，它们使用户可以在没有艺术培训的情况下创建与专业质量相当的艺术品，从而导致对侵犯版权的担忧。为了解决这些问题，以前的作品提出了诸如基于对抗扰动和基于水印的方法之类的策略。前者涉及引入微妙的变化以破坏图像生成过程，而后者涉及在艺术品中嵌入可检测的标记。现有方法面临限制，例如需要修改原始图像，容易受到图像预处理的影响，并在将其应用于已发表的艺术品时面临困难。
未分类 - 北约的 ACT
为了确保与其他情报学科的互操作性，实现必要的集成水平并促进项目级风险和数据管理，已决定提供一项名为“情报和 ISR 功能服务”的总体计划，该计划将涵盖 OSINT 和 IMINT 的要求。此 RFI 专门用于 IMINT 项目，旨在促进/提供：及时可靠地访问原始图像；尖端分析和高效/自动化的图像利用；IMINT PED 节点的最佳和动态管理。然而，作为此 RFI 的一部分，ACT 也有兴趣了解可能有哪些可用于支持 OSINT 等其他情报学科。12 盟军司令部转型总部网页上指出，“能力发展是联盟的能力需求机构，负责管理现代、共同资助能力的交付（从确定需求到完全产生新能力），并领导联盟内的创新工作
他们利用物理学来寻找信息中的模式
Hopfield 用一种相当于物理学中自旋系统能量的属性来描述网络的整体状态；能量是使用一个公式计算的，该公式使用了节点的所有值以及它们之间连接的所有强度。Hopfield 网络的编程方法是将图像输入到节点，节点的值分别为黑色 (0) 或白色 (1)。然后使用能量公式调整网络的连接，以便保存的图像获得较低的能量。当另一个模式输入网络时，有一个规则是逐个检查节点，并检查如果该节点的值发生变化，网络是否具有较低的能量。如果发现如果黑色像素变为白色，能量就会降低，它会改变颜色。这个过程一直持续到无法找到任何进一步的改进。当达到这一点时，网络通常会重现它所训练的原始图像。
使用机器学习和多参数 MR/PET 区分人类胶质瘤中的 IDH 状态
方法：回顾性纳入了 62 名接受 FDOPA PET 和 MRI 检查的未接受治疗的胶质瘤患者。对比增强 T1 加权图像、T2 加权图像、液体衰减反转恢复图像、表观扩散系数图和相对脑血容量图以及 FDOPA PET 图像用于体素特征提取。使用无监督两级聚类方法，包括自组织映射和 K 均值算法，并将每个类标签应用于原始图像。将肿瘤区域内每个类的标签对数比应用于支持向量机以区分 IDH 突变状态。计算受试者工作特征曲线的曲线下面积 (AUC)、准确度和 F1-socore，并将其用作性能指标。
MERSCOPE®用户指南
数据处理和可视化。MERSCOPE仪器软件（与Merscope Analysis Computer结合使用）会自动处理原始图像以输出空间基因组学测量，以准备立即进行下游分析。The output includes the list of all detected transcripts and their spatial locations in three dimensions (CSV files), mosaic images (TIFF), experiment metadata (JSON), output from the cell segmentation analysis: transcripts per cell matrix (CSV), cell metadata (CSV), cell boundaries (HDF5 [MERSCOPE Instrument Software v231 or earlier] or PARQUET [V232或更高版本]），以及用于Merscope Vizualizer软件的二进制文件。MERSCOPE平台解决方案包括用于可视化和分析数据的Merscope Vizualizer软件。输出文件也与用于单细胞和空间分析的开源工具兼容。