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World File Search System去模糊
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
在量子退火器上实现去模糊化算子
摘要 — 由于量子计算的内置并行性，未来量子计算机在处理一些复杂的模糊逻辑计算方面具有未被开发的潜力。最近，在一种称为量子退火器的量子计算机上，引入了一种基于解决二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的模糊集的新表示和一些基本模糊逻辑运算符 (并集、交集、alpha 切割和最大值) 的实现。本文通过提出一种基于二进制二次模型 (BQM) 的量子退火机上的质心去模糊化的实现来扩展这项工作，但这次使用的是 Ising 模型。通过在量子计算机上实现基本操作和去模糊化，本文为在量子退火器等增强型设备上实现整个模糊推理引擎铺平了道路。索引术语 — 量子计算、模糊逻辑、模糊集。
去卷积实验衰变能谱
在核反应实验中，测量的衰变能谱可以洞悉衰变系统的壳结构。然而，由于探测器分辨率和接受效应，从测量中提取底层物理信息具有挑战性。Richardson-Lucy (RL) 算法是一种常用于光学的去模糊方法，已被证明是一种成功的图像恢复技术，该算法被应用于我们的实验核物理数据。该方法的唯一输入是观察到的能谱和探测器的响应矩阵（也称为传输矩阵）。我们证明该技术可以帮助从测量的衰变能谱中获取有关粒子非结合系统壳结构的信息，而这些信息无法通过卡方拟合等传统方法立即获取。出于类似的目的，我们开发了一个机器学习模型，该模型使用深度神经网络 (DNN) 分类器从测量的衰变能谱中识别共振状态。我们在模拟数据和实验测量中测试了这两种方法的性能。然后，我们将这两种算法应用于通过不变质谱测量的 26 O → 24 O + n + n 衰变能谱。使用 RL 算法对测量的衰变能谱进行去模糊处理后恢复的共振状态与 DNN 分类器发现的状态一致。去模糊处理和 DNN 方法均表明 26 O 的原始衰变能谱在约 0.15 MeV、1.50 MeV 和 5.00 MeV 处出现三个峰，半宽分别为 0.29 MeV、0.80 MeV 和 1.85 MeV。
4ee65：人工智能（ai）应用
1 小时。人工智能和模糊系统简介：人工智能：定义、意义、范围和应用。模糊系统：模糊集和运算、成员函数、模糊化和去模糊化、规则库、模糊逻辑控制简介、Mamdani 和 Takagi-Sugeno 模糊模型的架构、电力驱动、工业自动化、可再生能源系统、电动汽车、智能电网等领域的实施。
害虫抗性组成及抗性水平研究
相机在曝光过程中抖动导致运动模糊是图像退化的一种常见现象，而忽略模糊图像中存在的异常值将导致复原图像出现振铃效应。针对这些问题，提出了一种带异常值处理的相机抖动模糊图像复原方法。该算法以自然图像统计数据为先验模型，结合变分贝叶斯估计理论和 Kullback-Leibler 散度构造代价函数，易于优化以估计模糊核。考虑到异常值引起的振铃效应，提出了一种基于期望最大化的反卷积算法来减弱振铃效应。实验结果表明该方法实用有效，并引发了对模糊图像复原新方法的思考。关键词：相机抖动，图像去模糊，期望最大化算法；核估计，异常值处理
基于扩散概率模型的医学图像分割
扩散概率模型 (DPM) 近期成为计算机视觉领域最热门的话题之一。其图像生成应用（如 Imagen、潜在扩散模型和稳定扩散）已展示出令人印象深刻的生成能力，引发了社区的广泛讨论。此外，许多近期研究发现 DPM 可用于多种其他视觉任务，包括图像去模糊、超分辨率和异常检测。受 DPM 成功的启发，我们提出了 MedSegDiff，这是第一个基于 DPM 的用于一般医学图像分割任务的模型。为了增强用于医学图像分割的 DPM 中的逐步区域注意力，我们提出了动态条件编码，它为每个采样步骤建立状态自适应条件。此外，我们提出了特征频率解析器 (FF-Parser) 来消除此过程中高频噪声成分的负面影响。我们在三种不同图像模态的医学分割任务上验证了 MedSegDiff 的有效性，包括眼底图像上的视杯分割、MRI 图像上的脑肿瘤分割和超声图像上的甲状腺结节分割。我们的实验结果表明，MedSegDiff 的表现比最先进的 (SOTA) 方法有相当大的性能差距，证明了所提模型的泛化和有效性。关键词：扩散概率模型、医学图像分割、脑肿瘤、视杯、甲状腺结节
图像处理：是什么、如何处理以及未来
退化现象。使用去噪技术去除图像中的噪声和使用去模糊技术去除图像中的模糊都属于图像恢复。 • 彩色图像处理：这基本上有两种类型——全彩色和伪彩色处理。在前一种情况下，图像是通过全彩色传感器（如彩色扫描仪）捕获的。全彩色处理进一步分为两类：在第一类中，每个组件被单独处理，然后形成复合处理后的彩色图像；在第二类中，我们直接操作彩色像素。伪彩色或假彩色处理涉及根据规定的标准将颜色分配给特定的灰度值或值范围。强度切片和颜色编码是伪彩色处理的技术。颜色用于图像处理是因为人类能够区分不同色调和强度与不同灰度。此外，图像中的颜色使得从场景中提取和识别物体变得容易。 • 图像压缩：这意味着通过消除重复数据来减少表达数字图像所需的信息量。压缩是为了减少图像的存储要求或减少传输期间的带宽要求。压缩是在存储或传输图像之前完成的。压缩有两种类型——有损和无损。在无损压缩中，图像的压缩方式不会丢失任何信息。但是在有损压缩中，为了实现高水平的压缩，可以接受一定量的信息丢失。前者适用于图像存档，例如存储医疗或法律记录，而后者适用于视频会议、传真传输和广播电视。无损压缩技术包括可变长度编码、算术编码、霍夫曼编码、位平面编码、LZW 编码、游程编码和无损预测编码。有损压缩技术包括有损预测编码、小波编码和变换编码。• 形态图像处理：它是一种绘制图像中可用于表示和描述图像形态、大小和形状的部分的技术。常见的形态学算子有膨胀、腐蚀、闭运算和开运算。形态学图像处理的主要应用包括边界提取、区域填充、凸包、骨架、细化、连通分量提取、加厚和剪枝。• 图像分割：这是使用自动和半自动方法从图像中提取所需区域的过程。分割方法大致分为边缘检测方法、基于区域的方法（包括阈值和区域增长方法）、分类方法（包括 K 近邻、最大似然法）、聚类方法（K 均值、模糊 C 均值、期望最大化方法）和分水岭分割 [3]。• 表示和描述：分割过程的结果是像素形式的原始数据，需要进一步压缩才能表示和描述，以便进行额外的计算机处理。区域可以用其外部特征（如边界）来表示