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World File Search System图像处理
使用深度学习算法提高数字全息显微镜中 3D 轮廓质量的图像处理技术
摘要：数字全息显微镜（DHM）是一种广泛应用于生物、微电子和医学研究的3D成像技术。然而，3D成像过程中产生的噪声会影响医疗诊断的准确性。针对这一问题，提出了几种频域滤波算法。然而，所提出的滤波算法有一个局限性，即只有在直流（DC）频谱和边带之间的距离足够远时才能应用。针对这些限制，在提出的滤波算法中，HiVA算法和深度学习算法可以通过区分噪声和物体的详细信息来有效滤波，并且可用于实现与直流频谱和边带之间的距离无关的滤波。本文提出了一种深度学习技术与传统图像处理方法相结合的方法，旨在利用改进的去噪扩散概率模型（IDDPM）算法来降低3D轮廓成像中的噪声。
我们的项目旨在使用图像处理技术创建一个自动化的废物隔离系统。最终目标是隔离废物i
美国经济学家保罗·克鲁格曼（Paul Krugman），诺贝尔奖获得者，将外国就业定义为“从低薪国家迁移到高薪国家，这导致了资源和更高的生产力的重新分配”。v尼泊尔的劳动移民历史悠久，尼泊尔劳工在各种
8.-asiin_sar_cluster-d_space-engineering.pdf
根据决定号国际大学校长的333/QD-đ-TCHC。该部门负责为我们大学的其他部门教授所有物理学的基本课程。这些课程的建造是为学生提供基本知识以及实践技能，例如古典力学，热力学，电磁，光学，光学，量子物理学和物理实验室。2016年，国际大学根据决策号261/QD-inghqg，日期为2016年4月14日，VNU-HCM校长。太空工程计划培训工程师在适用SATELLITE技术的应用，包括信号处理和分析，卫星图像，遥感技术和卫星导航。se pro-gram的课程旨在为学生提供：（1）数学，（2）物理学，（3）空间工程师的科学，（4）技术解决方案的开发，信号和信息系统，图像处理，图像处理，图像处理，图像处理，地理信息系统（GIS）和卫星通信系统，（5）全局（5）全局（5）全局（5）卫星技术和业务，以及（7）在八个具有15个学分的实验室中实验，重点是分析和解释卫星信号。
无人机的最新应用程序概述...
摘要 - 带有传感器的无人飞机（UAV）是具有成本效益且强大的图像捕捉工具。政府，工业家，工人和研究人员在各个领域中广泛部署无人机来监视，映射和管理任务，以自动化运营，优化生产并降低成本。但是，由于处理问题，平台限制，几何形状和天气效果，捕获的图像可能具有模糊和嘈杂的影响，需要图像处理和分析。为了利用与图像处理技术集成的无人机的重要性，应用了人工智能（AI）技术，从而增强了它们的能力。这项工作努力对无人机的最新应用进行全面审查，重点是图像处理技术，高级机器学习（ML）算法和深度学习（DL）模型。从这个角度来看，介绍了无人机创新的元素限制。划定了数据收集，预处理和处理步骤以及ML算法的分类法的基本程序。探索了基于图像处理的无人机的应用，用于农业，环境，遥感和映射以及监视和执法应用程序。潜在的途径和实施方法的某些局限性。发现使用ML和DL模型验证了图像处理技术的实现，从而导致可靠，快速的结果，效率和自动化，最终促进无人机应用程序。这些结果有助于现有文献，并显着影响科学界。
用于表面裂缝检测的爬壁机器人设计......
摘要：本研究重点设计一种爬墙机器人，用于桥梁、旧混凝土建筑、隧道和水坝等建筑结构的无损检测。机器人的主要目标是确定建筑结构上的表面裂缝。对于粘合机制，采用通用真空吸力机制，可爬过水平和垂直表面。图像处理用于分析使用相机捕获的图像。集成控制和相机固定模块的树莓派适用于系统的图像捕获和控制系统。图像应作为系列发送到计算机进行读取。图像处理算法应用于捕获的图像。应用图像预处理、分割、灰度转换、阈值和边缘检测等算法。使用不同的边缘检测算子，如 canny、sobel、roberts、prewitt 和 log 进行表面裂纹检测。使用图像处理算法估计裂纹参数，即分段裂纹的面积。并以像素值的形式获得输出，然后将其转换为相应的尺寸。关键词：攀爬机器人、气动机构、图像处理、裂纹检测。
通过胸部上的机器学习增强结核病检测
摘要：结核病（TB）是当今最致命的疾病之一，是由结核分枝杆菌引起的，主要影响肺部，通常会利用弱化的免疫系统。TB构成了重大威胁，如果未被发现，死亡率升级会升级。为了应对这一挑战，已经出现了各种计算机辅助的诊断方法，利用机器学习，尤其是图像处理中的深度学习。通过分析胸部X射线，这些技术旨在提供更准确，及时和可靠的诊断。最近的研究表明，基于机器学习的方法可以超越手动诊断，从而提供卓越的准确性。值得注意的是，数字图像处理（DIP）在生物医学研究中已获得突出。利用图像处理，支持向量机（SVM）模型可以有效地对指示结核的肺部异常分类。这项研究的主要重点是通过实施在胸部X射线图像上训练的机器学习模型来检测结核病。关键字 - 结核分枝杆菌，数字图像处理（DIP），机器学习，深度学习，支持向量机（SVM）
可编程逻辑控制器中计算机视觉算法的性能评估：工业案例研究
摘要：这项工作评估了Phoenix Contact的PLCNEXT生态系统的可编程逻辑控制器（PLC）作为图像处理平台。plcnext控制器提供了“经典”工业控制器的功能，但它们基于Linux操作系统，还允许使用通常与计算机关联的软件工具。使用OPENCV库中Python编程语言中的视觉处理应用程序在PLC中使用此功能实现。这项研究的重点是评估该PLC作为图像处理平台的使用，尤其是用于工业机器视觉应用。该方法基于使用标准图像处理算法将PLC与计算机的性能进行比较。此外，还提供了基于现实情况下的示范应用程序，以通过视觉检查进行质量控制。得出的结论是，尽管处理能力有重大限制，但同时将PLC用作工业控制器和图像处理平台对于低复杂性和不符合周期时间的应用是可行的，为对工业自动化和计算机视觉技术的融合感兴趣的科学社区提供了宝贵的见解和基准。
混沌图像加密：最新技术、生态系统和未来路线图
图像处理用于各种计算环境 [1、2]。图像处理技术利用不同的安全机制。在这些机制中，本文将重点关注加密，加密在图像处理 [3] 以及许多其他领域 [4-6] 中都至关重要。近年来，密码学研究界利用了不同技术和理论的进步，包括信息论 [7]、量子计算 [8]、神经计算 [9]、超大规模集成 (VLSI) 技术 [10]，尤其是混沌理论 [11]。所有上述理论都对图像加密产生了特别的影响。然而，在本文中，我们特别关注混沌理论在图像加密中的应用。混沌是指系统当前状态对先前状态（空间混沌）、初始条件（时间混沌）或两者（时空混沌）高度敏感的特性。这种敏感性使得混沌系统的输出或行为难以预测。混沌理论基于有序模式、结构化反馈回路、迭代重复、自组织、自相似、分形等，对混沌系统的明显无序性进行解释和公式化。混沌映射、吸引子和序列均指用于此公式化的数学结构。近年来，混沌系统、映射、吸引子和序列引起了研究界的极大兴趣 [ 12 , 13 ]。它们已用于从智能电网 [ 14 ] 到通信系统 [ 15 ] 等各种应用中的安全目的。特别是，混沌加密已用于加密除图像之外的各种内容类型 [ 1 , 2 ]。图 1 说明了图像加密如何与混沌理论在混沌图像加密中融合。图 1 首先介绍了我们将在本文其余部分使用的图标，以表示图像处理、加密、图像加密、混沌和混沌图像加密。此外，该图显示了图像处理如何加入加密，然后加入混沌理论，从而将混沌图像加密构建为一门科学分支和研究领域。
基础科学和应用科学研究所
Forsyth，D。A.和Ponce，J。（2012）。计算机视觉：一种现代方法。皮尔逊。Szeliski，R。（2010）。计算机视觉：算法和应用程序。Springer科学与商业媒体。Gonzalez，R。C.和Woods，R。E.（2017）。数字图像处理。皮尔逊。Burger，W。，＆Burge，M。J.（2016）。数字图像处理：使用Java的算法简介。Springer。Springer。