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World File Search System图像增强
基于事件的图像增强在高动态范围方案下
摘要。事件摄像机作为具有较高dynamic范围的生物启发的视觉传感器，能够解决局部过度繁殖或不受欢迎的问题，即在具有高动态范围或波动的光照条件下，常规的基于框架的摄像机会遇到的常规基于框架的摄像机。由于两种相机之间的模态差距，简单的融合是不可行的。此外，由摄像机位置和框架速率偏差引起的幽灵伪影也会影响最终融合图像的质量。为了解决问题，本文提出了一个联合框架，将当地暴露的帧与事件摄像机捕获的事件流相结合，以在高动态范围场景中以偏斜的纹理增强图像。具体来说，使用轻量级的多尺度接收场块用于从事件流到帧的快速模态转换。此外，还提出了一个双分支融合模块来对齐特征并删除幽灵伪像。实验结果表明，所提出的方法有效地减轻了一系列极端照明条件的图像高度明亮和黑暗区域的信息丢失，从而产生了逼真的和自然的图像。
水下图像增强的多尺度级联注意网络
水下环境的复杂性以及水中的轻衰减和散射通常会导致水下图像中的质量降解，包括颜色失真和细节模糊。为了消除水下成像中的障碍，我们提出了一种基于级联注意网络MSCA-NET的水下图像增强方法。特别是该方法设计了一个注意引导的模块，该模块以串行和并行方式连接通道和像素的注意，以同时实现通道特征的重新填充和特征表示增强。之后，我们提出了一个多尺度特征集成模块，以捕获图像中不同尺度的信息和详细信息。同时，引入了残留连接，以通过从浅水功能中获取更详细的信息来帮助深度功能学习。我们在各种水下数据集上进行了广泛的实验，结果表明，与最新的水下图像增强方法相比，我们的方法仍然具有优势。
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
基于深钢筋学习的细分驱动图像增强
摘要。大型模型的兴起，通常称为基础模型，导致了人工智能研究领域的巨大进步。我们的经验发现表明，在特定表面分割挑战方面，大型模型可能会挣扎或表现不佳，包括识别和在条形钢表面上的缺陷（s 3 d）以及磁性瓷砖表面上不完美的情况检测。将大型模型应用于缺陷分割，而不是对大型模型进行填充，我们建议使用几种经典滤器来增强输入图像，提出了segrive demage d riven d riven d riven-d riven d riven-d riven。在这种情况下，多层中的过滤器的权重通过增强学习控制。然后，我们在具有不同少量设置的两个S 3 D数据集上测试我们的方法。我们的方法与S 3 D（例如CPANET）的其他方法相比，完成了任务。我们认为，我们的工作不仅为下游任务打开了机会，例如分割大型模型的工业缺陷，而且可能在将来在各种领域中都有潜在的应用，包括医疗图像处理，远程感应图像分析，农业等。
使用 HyperGraphs 的 FDG-PET 图像增强抑郁症诊断
摘要 — 本研究探讨了图神经网络 (GNN) 和超图在使用氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (FDG-PET) 图像改善抑郁症诊断的潜力。我们使用核密度估计和动态时间规整从单个静态 FDG-PET 图像构建图形和超图表示。在本地精神病数据集上使用各种 GNN 分类器（包括图卷积网络 (GCN) 和图同构网络 (GIN)）评估这些表示。我们的实验表明，与成对图相比，GNN（尤其是 GCN）在超图上的性能更优越。我们强调了基于超图的表示在捕捉与抑郁症相关的复杂模式方面的整体功效。此外，我们对超图表示的探索为提高诊断准确性提供了有希望的途径，特别是在捕捉复杂的大脑连接模式方面。这项研究为 GNN 有助于使用 FDG-PET 图像更好地诊断精神疾病提供了证据，为个性化治疗策略和跨不同临床环境的诊断进步提供了见解。索引词 — 抑郁症、FDG-PET、KDE、DTW、图、超图、图神经网络、GIN、GCN。
MEVO-GAN：用于水下图像增强的多尺度进化生成对抗网络
摘要：在水下成像中，实现高质量的成像是必不可少的，但由于诸如波长依赖性吸收和复杂的照明动力学之类的因素而具有挑战性。本文介绍了MEVO-GAN，这是一种新颖的方法，旨在通过将生成性对抗网络与遗传算法相结合来解决这些挑战。关键创新在于将遗传算法原理与生成对抗网络（GAN）中的多尺度发生器和鉴别器结构的整合。这种方法增强了图像细节和结构完整性，同时显着提高了训练稳定性。这种组合可以对溶液空间进行更有效的探索和优化，从而减少振荡，减轻模式崩溃以及对高质量生成结果的平滑收敛。通过以定量和定性的方式分析各种公共数据集，结果证实了Mevo-GAN在改善水下图像的清晰度，颜色保真度和细节准确性方面的有效性。在UIEB数据集上的实验结果非常明显，Mevo-GAN的峰值信噪比（PSNR）为21.2758，结构相似性指数（SSIM）为0.8662，为0.6597。
LEC 17：量子自旋霍尔绝缘子，Kene-Mele模型 讲座1：超导性的历史介绍 LEC 14：Dirac Hamiltonian，Hofstadter Butterfly 讲座15- prf 的CPA安全加密 讲座39-光电探测器的一般特征 清洁和可再生能源生产的技术 讲座45 EEG信号的基本面 演讲2关于超导性的简短课程 讲座 - 3个电子配对，BCS理论的基础 Kane-Mele模型如此，在最后一类中 讲座31-随机Oracle模型 - 第I部分 讲座15-图像增强 AI营销教授Zillur Rahman教授... 功能基因组学
我们看到了以非零搅拌数为特征的Haldane模型或Chern绝缘子，并且绝缘子的特征是破碎的时间逆向对称性。系统中没有时间逆转对称性，这是我们提到的第二个邻居复杂跳跃所引起的，这是Haldane的这张照片，后来在2004年至2005年左右，这是Charlie Kane和Mele，他们已经知道，他们已经知道，可以恢复时代不变性，并且可以恢复其他胰岛素，这将是一个跨媒介，这是可以恢复时代的不变性。实际上，他们意识到的是非常深刻的，如果我们在系统中包括自由度的自由度，而不是我们一直在谈论的伪旋转器，那么我们到目前为止一直在谈论的伪旋转器，那么有可能恢复丢失的时间逆转对称性。当然，系统不会有Chern号，也不会称为Chern绝缘子，但它将是另一种绝缘体，它被称为量子旋转厅绝缘子，这就是我们所看到的。So, Kane and Mele they proposed this model which is known as the Kane Mele model and these are the papers that you see that which were published in 2005 in the physical review letters by both Kane and Milley the one of them is called as the quantum spin Hall effect in graphene which they realized that because along with the spin orbit coupling term there is the Hamiltonian respects all symmetries of that of graphene.因此，它很可能会在石墨烯中存在，然后他们在同年写了另一篇论文，或者比下一篇论文提前了，该论文说的是Z2拓扑顺序和量子旋转厅效应。
讲座15-图像增强
欢迎参加有关人工智能和营销的NPTEL在线认证课程。现在我们将讨论模块26。因此，正如您从这张幻灯片中可以看到的那样，现在我们转到了第5章，该章正在使用AI建立强大的品牌，在模块26中，我们将讨论使用人工智能对品牌的标准化，个性化和关系。因此，让我们从模块26开始，此幻灯片显示模块概述。因此，我们将首先了解品牌是什么以及品牌如何工作。探索AI，探索AI在建立强烈品牌中的作用，然后研究不同类型的AI在标准化，个性化和品牌关系中的应用。然后，我们将研究AI的品牌限制，并探索AI质量与品牌关系之间的联系。那么，什么是品牌？ESPN是一个强大的品牌。ESPN是如何建立一个强大的全能体育频道的？如果您想到体育网络，ESPN肯定会首先进入列表。因此，这些都是它所进行的所有活动。喀拉拉邦旅游拥有自己的国家。喀拉拉邦旅游业已成功地将目的地的品牌名称，徽标和标语神自己的国家贴上了标签。所以，在探测全世界之后，约翰和尼古拉选择了天堂。所以，他们来到这里来到喀拉拉邦，这是上帝自己的国家。品牌是物理特征的组合。
脑肿瘤分割图像增强技术的比较分析：对比度、直方图和混合方法
摘要。本研究系统地研究了图像增强技术对基于卷积神经网络 (CNN) 的脑肿瘤分割的影响，重点关注直方图均衡化 (HE)、对比度限制自适应直方图均衡化 (CLAHE) 及其混合变体。该研究在 3064 张脑 MRI 图像的数据集上采用 U-Net 架构，深入研究了预处理步骤，包括调整大小和增强，以优化分割精度。对基于 CNN 的 U-Net 架构、训练和验证过程进行了详细分析。利用准确度、损失、MSE、IoU 和 DSC 等指标进行的比较分析表明，混合方法 CLAHE-HE 始终优于其他方法。结果突出了其卓越的准确度（训练、测试和验证分别为 0.9982、0.9939、0.9936）和强大的分割重叠，Jaccard 值为 0.9862、0.9847 和 0.9864，Dice 值为 0.993、0.9923 和 0.9932，强调了其在神经肿瘤学应用中的潜力。研究最后呼吁改进分割方法，以进一步提高神经肿瘤学的诊断精度和治疗计划。
PET和SPECT图像增强的人工智能
核医学成像诸如PET和SPECT之类的核医学成像被高噪声水平和低空间分辨率混淆，需要提高后建筑图像增强，以提高其质量和定量准确性。人工智能（AI）模型，例如卷积神经网络，U-NET和生成的对抗网络，在增强PET和SPECT图像方面表现出了令人鼓舞的结果。本评论文章对PET和SPECT图像增强的最先进的AI方法进行了全面调查，并试图确定该领域的新兴趋势。我们专注于基于AI的PET和SPECT Image DeNoising和Deblurring的最新突破。监督的深度学习模型在减少放射性示意剂剂量和扫描时间的情况下显示出很大的潜力，而无需牺牲图像质量和诊断精度。但是，这些方法的临床实用性通常受到它们对培训配对的清洁和损坏数据集的需求的限制。这激发了对无范围的替代方案的研究，这些替代方案可以通过仅依靠损坏的输入或未配对的数据集来培训模型来克服这一限制。这篇评论重点介绍了最近发表了针对基于AI的PET和SPECT图像增强的监督和无监督的努力。我们讨论了跨扫描仪和交叉协议培训工作，这可以极大地增强基于AI的图像增强工具的临床翻译性。我们还旨在解决一个迫在眉睫的问题，即AI模型产生的图像质量的改进是否导致了实际的临床收益。为此，我们讨论了针对任务特定的客观临床评估的作品，以对图像增强的AI模型或将临床指标纳入其损失功能，以指导图像生成过程。最后，我们讨论了新兴的研究方向，其中包括探索新颖的培训范式，更大的任务特定数据集的策展以及客观的临床评估，这将使未来这些模型的全部翻译潜力实现。