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World File Search System图像处理
CS4186：计算机视觉和图像处理
要使学生通过课程，必须获得至少30％的考试分数。学生将参加最终考试。期末考试将包括评估学生能力的问题1）确定不同计算机视觉和图像处理技术的重要特征； 2）对不同的计算机视觉和图像处理方法进行批判性评估； 3）评估学生确定不同计算机视觉和图像处理技术的重要特征的能力。
基于图像处理的Apple排序系统
摘要 - 这项研究阐明了农业行业的发展，并强调了生产领域的进步。作为关键质量参数的果实大小和形状的显着识别强调了研究的重要性。应对这一挑战，该研究介绍了旨在简化农业环境中苹果的专业图像处理技术，特别强调了准确的苹果宽度估计。设计了专用的机器，其中包含一个围栏，该机箱装有一个具有成本效益的摄像头，以及用于对Malus fomeflya bockh borkh and Apples进行分类的链条输送机。通过实施图像预处理，细分和测量技术来成功实现这些目标，以促进分类。所提出的方法将苹果分为三个不同的类别，在第1类中获得了94％的令人印象深刻的精度，在第2类中达到92％，在第3类中达到86％。这代表了苹果分类和尺寸估计的有效且经济的解决方案，有望大大提高分类过程并突破农业部门的自动化界限。关键字 - 农业，开源计算机视觉（OPENCV），苹果，排序，宽度估计
用于医学图像处理的稳健且可推广的人工智能
©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24
图像处理和增强中的AI
Adobe的Firefly AI直接在Photoshop和Lightroom内部工作。这使得对于那些熟悉这些应用程序的人都可以方便地使用。它易于使用，可以改善颗粒状的照片，使它们再次可用。在此示例中，我们选择将图像大小加倍。您可以看到，这将图像伸出并增加失真。现在，我们拥有想要它的大小的图像，我们需要使用Photoshop的AI神经过滤器之一来纠正这些扭曲，Photoshop还配备了其他经过特殊训练的神经过滤器，这些神经过滤器经过专门训练以增强特定增强需求的图像。谷仓本身的质量和细节最有所提高，天空也大大从文物中删除。
通过 FPGA 实现数字图像处理算法的开发
实时图像处理是实现 IR 4.0 的基本要素之一。数字图像处理技术的快速发展使得医疗保健、交通运输和制造业等领域的各种应用成为可能。人们正在寻求更高性能的图像处理，因为传统的图像处理已不再满足需求。基于 FPGA 的数字图像处理已成为公众的选择之一，因为它具有并行流水线功能，可以缩短处理时间并提高性能。该项目开发了几种数字图像处理算法，包括灰度变换、亮度控制、对比度调整、阈值和反转。它们是数字图像处理中最流行的算法。使用 Microsoft Paint 将彩色输入图像的格式转换为位图格式，然后使用 MATLAB 将其转换为十六进制文件，以便在 FPGA 中读取和写入。使用 ModelSim Altera 和 Intel Quartus II 等平台为数字图像处理算法编写 Verilog HDL。结果，从模拟中获得了五个十六进制文件。输出的十六进制文件在 MATLAB 中进一步处理以生成相应的图像。
“了解FPGA用于图像处理的功能
大学的名字：............................................................................................................................................................................................................................................................................................................................
用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪
推荐引用 推荐引用 G., Mohanapriya；Muthukumar S.；Santhosh Kumar S.；和 Shanmugapriya MM。“用于医学图像处理的卡尔曼布西滤波神经模糊图像去噪。”中智集合与系统 70, 1 (2024)。https://digitalrepository.unm.edu/nss_journal/vol70/iss1/19
图像处理研究 - 开放期刊系统
本研究使用复杂的图像处理技术来处理评估牛奶鱼的新鲜度的重要问题。通过RESNET-101培训的CNN分类方法的研究人员通过严格的评估过程进行了培训，其中包括GLCM功能提取，参数设置和彻底的混淆矩阵评估。在各种新鲜度水平上仔细分析了图像增强和图像分割技术对GLCM提取过程中纹理特征的影响，测量对比度，同质性，相关性和能量值。使用ADAM优化的训练，批量大小为16，学习率为0.0001和30个时代，建议的CNN配置为产生平衡的收敛期23分钟36秒。建议的方法在评估方面表现出色，在整个培训中达到了99.72％的出色精度。在测试阶段进行的其他测试证实了其有效性，因为所有指标（召回，精度和F1得分）保持在100％。这些结果突出了此特定图像处理工作中基于Resnet-101 CNN的弹性，并证明了其在正确分类牛奶新鲜度水平方面的有效性。
大麻识别的无人飞行器（UAV）的图像处理
1电子，国家研究与创新局（BRIN），万伦40135，印度尼西亚2电气工程和信息学学院，万伦技术研究所，班登40116，印度尼西亚3号，印度尼西亚3数据与信息科学研究中心，国家研究与创新机构（BRIN 40135印度尼西亚5研究中心，国家研究与创新局（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚6数据与信息中心，国家研究与创新局（BRIN），雅加达10340，印度尼西亚7研究中心7研究中心，人工智能和网络安全委员（BNN），雅加达，13630，印度尼西亚9局长研究机构，研究设施和科学技术园，（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚10号diponegoro University，Semarang 50275机械系，印度尼西亚50275，印度尼西亚11号研究中心，全国研究中心，国家研究中心（Innigia Interrication and Innigia Indernia andia ininnia andia andia ininnia andia andia ininnia）印度尼西亚萨拉巴亚60111年11月技术研究所，塞普卢（Sepuluh），13 13研究中心，水力动力学技术中心，国家研究与创新局（BRIN），苏拉巴亚60112，印度尼西亚14号印度尼西亚研究中心，工业和制造业技术研究中心，国家研究与创新机构，国家研究与创新机构（Brin
比较缺陷检测的图像处理技术
抽象缺陷检测是制造业中的一个关键质量控制过程，旨在在吸引客户之前识别和分类产品的缺陷或异常。传统的手动检查方法是耗时，劳动力密集的，容易出现人为错误。本文提供了基于图像的缺陷检测算法的全面概述，包括传统的图像处理技术，机器学习算法和深度学习模型。该研究分析了各种应用程序和数据集中每种方法的优势，局限性和性能。结果表明，尽管传统方法和机器学习算法提供可靠的缺陷检测，但深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN），但具有出色的准确性和鲁棒性。但是，深度学习模型需要大量的计算资源和大量的标记数据进行培训。本文强调了根据特定的应用要求，数据特征和计算约束选择最合适的方法的重要性。此外，它讨论了未来的研究机会，例如开发更健壮和广义的算法，利用多模式数据，改善模型的可解释性以及实现实时和边缘计算解决方案。