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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。
Terapixel图像处理的集成光子编码器
摘要（150个单词）现代镜头设计能够解决> 10吉像素，而相机框架速率和高光谱成像的进步使Terapixel/S数据获取成为了真正的可能性。阻止这种高数据率系统的主要瓶颈是功耗和数据存储。在这项工作中，我们表明模拟光子编码器可以应对这一挑战，从而可以使用比数字电子设备低的功率来实现高速图像压缩。我们的方法依赖于硅 - 光子学前端来压缩原始图像数据，预言了能量密集型图像调理并减少数据存储要求。压缩方案使用被动无序的光子结构来对原始图像数据进行内核型随机投影，其功耗最少和低潜伏期。后端神经网络可以以超过90％的结构相似性重建原始图像。此方案有可能使用小于100 FJ/Pixel处理Terapixel/S数据流，从而为超高分辨率数据和图像采集系统提供了途径。
使用图像处理和...的智能停车系统
摘要：停车引导和信息 (CPGI) 系统通过提供停车位占用情况的实时指示和节省时间，有可能减少拥挤区域的拥堵。如今，这些系统广泛应用于使用昂贵传感器方法的室内环境。因此，随着室外环境对 PGI 系统的需求不断增加，低成本的基于图像的检测方法已成为最近使用摄像头的研究和开发的中心。由于对卷积神经网络 (CNN) 在各种图像类别识别任务中的出色表现感兴趣，本研究提出了一个强大的停车位占用检测框架，使用深度 CNN 和二进制支持向量机 (SVM) 分类器从图像中发现室外停车位的占用情况。分类器由深度 CNN 从具有不同强度和天气条件的公共数据集 (PKLot) 中学习到的特征进行训练和测试。因此，我们评估了已建立技术在为本研究生成的停车数据集上的迁移学习性能（将结果简化为新数据集的能力），我们的系统将在通知用户之前提供。我们分别对公共数据集和我们的数据集进行了 99.7% 和 96.7% 的检测，这表明该技术具有为户外环境中的 CPGI 系统提供廉价且一致的解决方案的卓越能力。关键词—CPGI、基于图像的检测方法、CNN、稳健的停车位占用检测框架、SVM 分类器
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。
BIM集成与机器学习中的图像处理
1。上传包含裂缝的图像以及没有裂缝的图像。2。标记每个图像以指示哪些图像包含裂纹。3。一旦您上传并标记了足够的图像，就可以训练模型。4。单击自定义视觉网站上的“火车”按钮以训练分类器。5。培训完成后，评估模型的性能，以查看诸如准确性和召回等指标。6。如果性能很差，则可能需要上传更多图像并重新训练模型。
CSC 381：数字图像处理简介
每项作业都经过精心设计，以帮助您掌握班级研究的特定内容。但是，您可能需要自己研究/审查一些编程或实施详细信息。可以在网上使用外部资源来了解有关现有库的更多信息。但是，请确保您了解代码在做什么。在如何完成每项作业方面，将有一定程度的自由。但是，您将要求您根据班级的每周内容遵循给定的方法。在某些情况下，替代方法/算法可能会带来更好的结果。但是，请记住，主要目标是评估您对本课程所涵盖的内容的理解。从这个意义上讲，除非您首先与讲师交谈，否则任何与所要求的事情都大不相同的程序都会受到较大的分数罚款。除了所需的方法外，都应提供任何不同的方法，但绝不作为替代方法。
“了解FPGA用于图像处理的功能
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医学图像处理 II 计算机视觉和...
它是近年来计算机科学发展最快的领域之一，旨在使计算机能够像人类视觉系统一样理解和分析数字图像和视频。直到最近，计算机视觉还不具备很强的能力，但在许多领域取得巨大飞跃之后，计算机视觉的技术不断发展，在某些时候甚至超越了人类视觉的能力。计算机视觉具有多种任务，例如图像分析、图像处理和从图像中提取高维数据。因此，计算机视觉可用于许多应用，例如图像分类、对象识别、年龄估计、分析衰老对人脸的影响以及人脸验证等。
用于信号和图像处理的 VLSI 架构（...
硬件描述语言 (HDL)、Verilog 和 VHDL 在将这些算法转换为实时应用时起着至关重要的作用。在此阶段，必须将算法转换、综合并映射到给定的技术上。此外，还必须满足设计的面积、速度和功率约束要求。只有对数字电路设计有很好的理解，才有可能实现这一点。因此，本高端研讨会将介绍信号和图像处理领域中各种算法的 VLSI 架构。因此，本课程的目标是： 介绍信号和图像处理中使用的一些重要算法