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卫星图像处理中的人工智能＆...
卫星图像处理是管理我们星球资源的强大工具之一。最近，它在应对全球挑战（例如资源管理，可持续性，气候变化，灾难管理和响应，作物监测等）等全球挑战方面非常重要。图像处理中AI技术的演变已成为处理卫星图像的动力。通过提供高级工具进行分析。FDP旨在深入了解AI在卫星图像处理及其应用中的范围和影响。
图像处理及计算机视觉 -CUHK CSE
课程：ENGG5104课程ID：011157 AFF日期：2024-07-01 CRSE状态：主动批准。状态：批准的[新课程]图像处理和计算机视觉图像处理及计算机视觉本课程将涵盖图像处理和计算机视觉中的基本知识和高级主题，包括特征检测，细分，运动估算，全景构建，3D重建，场景检测和分类，颜色图像处理和恢复。还将引入计算机图形中的应用程序，包括图像转换和摄像机校准。将讨论相关算法和数学背景的基本概念。
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
图像处理和计算机视觉中的深度学习
深度学习已被广泛应用于各个研究领域，并在许多应用中发挥了至关重要的作用。通过手写角色识别，图像分类和检索，对象检测和细分，动作识别，视频分析和3D场景理解的实现，已经清楚地证明了深度学习的成功和成就。在过去的十年中，研究界见证了深度学习的迅速发展，许多高级体系结构和学习算法已经开发并应用于解决复杂和现实世界中的问题。本期特刊旨在促进深度学习领域，重点是用于图像处理和计算机视觉的深度学习技术。研究领域可能包括（但不限于）以下主题： - 图像识别； - 对象检测； - 图像和对象分割； - 行动检测和认可； - 视频分析； -3D视觉（场景理解，点云分析）； - 图像和视频综合； - 图像处理/基于计算机视觉的
组合技术和相关图像处理，用于弹性体中包含物的定量统计表征
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法，以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害（大于几µm）的夹杂物，并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较：数字光学显微镜（OM），与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜（SEM）和X射线微计算机层析成像（µ-CT）。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外，突出显示了三种非典型夹杂物，从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比，开发了一个相关的图像分析过程，以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面，最准确的方法。此外，可以使用反向散射电子（SEM-BSE）或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程（混合，注射和固化）1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色（CB）或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物，良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外，夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如，疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此，重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确，这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量，优化过程参数，并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术，以分析橡胶材料中成分（基本上是CB）的微或宏分散因素：•通过透射光学显微镜（OM）5,6的材料（厚度上的几微米至几千微米）观察材料的材料（厚度几英尺）的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物，并在切割过程中脱离了聚集体；该方法在1960年代被用作标准（ASTM D-2663方法B）。
开发计算图像处理方法，用于定量分析从HS-AFM（AFMNANOQ）获得的纳米孔结构
摘要。高速原子力显微镜（HS-AFM）可实现具有特殊空间（X-Y平面中1 nm的生物结构的纳米级成像； z方向〜0.1 nm）和时间分辨率（每帧〜20 ms）。hs-afm在二维（2d）的前进中编码三维（3D）信息，其中结构的横向尺寸（x，y）与图像中的空间姿势相对应，而高度（z）信息则嵌入到像素强度中。这种独特的数据结构在分割和形态分析中提出了重大挑战，需要专门的计算方法。为了克服这些局限性，我们开发了“ AFMNANOQ”，这是一个由特征驱动的组合框架，用于分割HS-AFM数据的分割和形态测量。我们的方法独立于标记的培训数据，使数据稀缺性可靠，同时又是为未来深入学习应用程序提供高质量标记的数据集的强大工具。我们使用合成和实验性AFM/HS-AFM DATASET来验证AFMNANOQ，包括对α-蛋白素（αHl）的构象和动力学的半自动分析，一种β-桶孔形成孔（PFT），由葡萄球菌分泌的expaph-ylococcus a ylococcus a a paph-ylococcus a nurus。我们的方法通过深度学习模型实现竞争性能，同时保持各种HS-AFM数据集的卓越适应性。作为未来的观点，我们计划将其进一步开发或将其与深度学习模型相结合，以增强分割性能并从实验性AFM图像中重建3D结构。这将利用本研究中产生的构象文库，从而实现两种甲基化合物之间的交叉验证，并最终在AFM图像分析中弥合特征驱动和数据驱动的AP之间的差距。
数字图像处理的扩展概述
数字图像处理涉及使用数字计算机操纵数字图像。这是系统和信号的区域，特别强调图片。计算机的开发是DIP的主要目标。系统具有处理图像的能力。由许多图片组成的图像称为数字图像。像素是元素的另一个名称，每个元素的强度或灰色水平都有有限的离散数量表示。这些是二维函数的输出，其空间坐标为输入，由x和y轴上的字母x和y表示。在开始图像处理之前，请先了解需要什么图像。图片的高度，广度和其他维度是其表示形式。此像素是图片上的一个位置，可获得一定的颜色，不透明度和阴影。在灰度图像中，像素是一个具有0到255之间的整数，其中0代表总黑度，而255代表整个白度。红色，绿色和蓝色的强度由构成像素的三个整数表示，该整数范围从0到255 [1]。数字图像处理是使用计算机算法处理数字图像的过程。与模拟图像处理相比，数字图像处理提供了许多好处。它可以防止处理过程中的噪声积累和信号失真等问题，并使更多的算法应用于输入数据。机器学习的领域相对较新。多维系统可用于描述数字图像处理，因为图像是在二维中定义的，即使不是更多[4]。随着该领域的研究变得更加深入，机器学习的使用范围正在增长。然而，随着科学和技术的提高，图像已成为传输信息的重要手段，并且图像处理技术同样正在迅速扩展。解释了每个图像处理技术的局限性，以及当今最广泛使用的图像处理系统的详细比较。
使用卷积神经网络通过图像处理和分类中的水稻作物检测
人工智能（AI）今天占据了中心排名，尤其是在技术进步无处不在的情况下。在最有影响力的工具中，深度学习已经在专业和学术领域中建立了自己。本文着重于卷积神经网络在检测与大米竞争的杂草方面的有效性。为了实现这一目标，将预训练的Inception_V3模型的扩展用于图像分类，而Mobilenet则用于图像处理。这种创新的方法在大米和杂草之间有挑战性的稻田上进行了测试，这是AI领域的重大进步。然而，两种模型的训练都揭示了局限性：Inception_V3在第10次迭代后表现出过度拟合，而Mobilenet在第一次迭代中表现出较高的波动性和过度拟合。尽管面临这些挑战，但Inception_V3还是以其出色的准确性而脱颖而出。