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![arxiv：2503.09403v1 [cs.cv] 2025年3月12日](/simg/g:\will\search\icon\source\6\66d94d4e4d450610290325e5635779660833c4e1.webp)
arxiv：2503.09403v1 [cs.cv] 2025年3月12日
图像恢复（IR）由于现实世界中的复杂性而具有挑战性。虽然已经开发了许多专业和多合一的IR模型，但它们无法有效地处理复杂的混合降解。最新的方法可以修复和代理利用智能的，自主工作流以减轻此问题，但由于其资源密集型填充，他们的效果和效率低下，并且由于其资源密集型填充而遭受了较低的效率，以及无效的搜索和工具执行试验以实现令人满意的输出。在本文中，我们提出了Mair，这是一种新颖的方法来解决IR问题。我们提出了一个现实世界中的降级，将降解分为三种类型：（1）场景，（2）成像和（3）压缩，观察到这些压缩是在现实世界中依次发生的，并按照序列的顺序逆转它们。基于这个三阶段的恢复框架 - 梅尔（Mair）模仿了一个合作的人类专家团队，其中包括用于整体计划的“调度程序”和多个专门用于特定退化的“专家”。这种设计最大程度地减少了搜索空间和试验工作，改善了图像质量，同时降低了推理成本。此外，还引入了一种注册机制，以简化整合新工具。对合成和实地世界数据集进行的实验表明，提出的MAIR可以实现竞争性能，并提高了先前代理IR系统的效率。代码和型号将提供。
![arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4b7645e5b3c1864e446046fa02f2107577a4ac14.webp)
arxiv：2402.01509v1 [eess.iv] 2024年2月2日
有许多用于对MRI图像的大脑磁共振自动分析的算法，以帮助临床决策。然而，为脑肿瘤患者进行自动图像处理是一项挑战，因为许多算法旨在分析健康的大脑，并且可能无法有效地处理病变的图像。这种算法的例子包括大脑解剖学解析，组织分割和脑提取。我们提出，通过患病的脑扫描进行健康的脑部扫描可能会解决这一挑战，并且该问题被提出为3D涂上任务[1]。在计算机愿景中的一项基本任务中，多年来一直在进行重要的进步。其主要目标是在2D自然图像中实际填充缺失区域，从而实现各种应用，包括图像恢复，对象删除和图像完成。计算机视觉社区已经开发了许多复杂的算法，这些算法在二维图像的背景下应对挑战，取得了令人印象深刻的结果，并推动了该领域的最新艺术品。尽管在2D介绍中取得了显着的进展，但这些算法对3D领域的适应，尤其是在医学成像的背景下，仍然是一个开放的问题。本文旨在探讨与MRI扫描3D介入相关的挑战，并研究适应的可行性
去卷积实验衰变能谱
在核反应实验中，测量的衰变能谱可以洞悉衰变系统的壳结构。然而，由于探测器分辨率和接受效应，从测量中提取底层物理信息具有挑战性。Richardson-Lucy (RL) 算法是一种常用于光学的去模糊方法，已被证明是一种成功的图像恢复技术，该算法被应用于我们的实验核物理数据。该方法的唯一输入是观察到的能谱和探测器的响应矩阵（也称为传输矩阵）。我们证明该技术可以帮助从测量的衰变能谱中获取有关粒子非结合系统壳结构的信息，而这些信息无法通过卡方拟合等传统方法立即获取。出于类似的目的，我们开发了一个机器学习模型，该模型使用深度神经网络 (DNN) 分类器从测量的衰变能谱中识别共振状态。我们在模拟数据和实验测量中测试了这两种方法的性能。然后，我们将这两种算法应用于通过不变质谱测量的 26 O → 24 O + n + n 衰变能谱。使用 RL 算法对测量的衰变能谱进行去模糊处理后恢复的共振状态与 DNN 分类器发现的状态一致。去模糊处理和 DNN 方法均表明 26 O 的原始衰变能谱在约 0.15 MeV、1.50 MeV 和 5.00 MeV 处出现三个峰，半宽分别为 0.29 MeV、0.80 MeV 和 1.85 MeV。
提高MRI图像的清晰度和降噪...
Mandeep Kaur 1，Rahul Thour博士2 1研究学者部计算机科学与应用，Desh Bhagat University，Mandi Gobindgarh 2助理教授计算机科学和应用，德什·巴加特大学，曼迪·戈宾德加（Mandi Gobindgarh）摘要：脑部疾病是严重的疾病，不得不忽略，因为大脑失败会对整体健康构成重大威胁。早期检测和干预对于管理各种与大脑相关的疾病至关重要。检测脑肿瘤和其他神经系统问题的主要诊断方法之一是MRI成像。MRI是一种首选技术，由于其效率，实时成像功能和缺乏辐射。然而，诸如Speckle噪声，高斯噪声和其他工件之类的挑战继续损害MRI图像的质量。因此，提高图像质量对于准确的脑部疾病诊断至关重要。为了克服这些挑战，采用了各种成像技术来进行预处理，降低降噪和图像增强。从嘈杂的MRI数据中获得高质量图像的关键方法是图像恢复和增强。鉴于MRI的高频特性，脑部扫描中通常存在噪声。预处理通过应用过滤器消除噪声来改善图像质量中起着至关重要的作用。诸如Mean，Mentian，Wiener和其他过滤器之类的技术通常用于解决诸如Speckle，Salt和Pepper和Gaussian噪声之类的问题。关键字：大脑MRI成像，斑点噪声，高斯噪声，预处理，图像增强。这项研究提供了各种MRI图像预处理和增强技术的全面概述，概述了它们的目标和有效性。
会议
*截至 2024 年 1 月 21 日 旧金山机场凯悦酒店 • 加利福尼亚州伯林盖姆 2024 年 1 月 22 日星期一 会议：3D 成像与应用 会议：3D/4D 扫描与运动估计 I 上午 8:45 - 上午 10:10 / 房间：Grand Peninsula F 会议主席：Tyler Bell，爱荷华大学（美国） 上午 8:45 欢迎 上午 8:50 JIST-first：使用深度归一化标准的相机运动估计方法 (3DIA-100) Seok Lee，KOREATECH（韩国） 上午 9:10 用于远距离户外操作的具有多抽头像素的 VGA 光追踪飞行时间 CMOS 图像传感器 (3DIA-101) Kamel Mars 1、Yugo Nakatani 1、Seiya Ageishi 1、Masashi Hakamata 1 、 崎田智明 2、 井口大辅 2、 早川润一郎 2、 近藤隆 2、 安富庆太 1、 香川敬一郎 1、 川人正司 1； 1 静冈大学和 2 FUJIFILM（日本）上午 9:30 使用强度数据立体估计扩展激光雷达深度范围 (3DIA-102) Filip Taneski 1 、Tarek Al Abbas 2 和 Robert Henderson 1 ； 1 爱丁堡大学和 2 Ouster, Inc.（英国）上午 9:50 基于深度学习的光场图像压缩作为具有附加环路滤波的伪视频序列（3DIA-103）Soheib Takhtardeshir 1、Roger Olsson 1、Christine Guillemot 1,2 和 Mårten Sjöström 1； 1 中瑞典大学 (瑞典) 和 2 INRIA (法国) 会议：计算成像会议：生成即插即用 8:45 AM - 10:20 AM / 房间：大半岛 C 会议主席：Charles A. Bouman，普渡大学 (美国) 8:45 AM 欢迎 8:50 AM 主题演讲：通过直接迭代反演进行图像恢复 (InDI) (COIMG-117) Mauricio Delbracio 和 Peyman Milanfar，谷歌研究院 (美国) 9:20 AM 使用基于分数的生成先验的可证明概率成像 (COIMG-118) Yu Sun 1、Zihui Wu 1、Yifan Chen 2、Berthy T. Feng 1 和 Katherine L. Bouman 1； 1 加州理工学院和 2 库朗研究所（美国）上午 9:40 Transformers 用于侵袭性黑色素瘤显微镜幻灯片图像分割 (COIMG-119) Franklin Wang 1 、Michael Wang 2 、Avideh Zakhor¹ 和 Timothy McCalmont²；1 加州大学伯克利分校和
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
从运动模糊图像中识别模糊参数
点物体模糊图像的模糊程度 恢复原始图像中相对运动模糊的图像的问题。提取相机和物体场景之间的运动模糊程度对于大量应用中的运动模糊识别具有重要意义。这里提出的解决方案是PSF。Cannon [1] 处理了均匀线性的情况，确定了表征运动模糊的重要参数，该参数由方脉冲PSF和模糊的点扩展函数（PSF）描述，仅给出模糊在谱域图像本身中利用其周期性零点的性质。这种识别方法基于模糊图像的概念。这些零点被强调，因为沿运动方向的图像特征是倒谱域的，并且模糊程度的估计不同于其他方向的特征。取决于测量零点之间的间隔。关于 PSF 形状、谱域中零点的均匀性和平滑性的假设不满足，模糊图像在运动方向上的零点间距大于在其他方向上的零点间距。此外，在这个方向上存在各种运动退化的情况，例如加速原始未模糊运动 [2, 3] 和低频振动 [4]。物体。通过过滤模糊图像，我们强调 PSF 特性，而忽略图像特性。这里提出的是最大似然图像和模糊识别方法 [5–7]。这些方法对原始图像、模糊的PSF进行建模，并评估其形状，这取决于模糊和噪声过程。原始图像被修改为二维自回归（AR）过程，PSF参数允许快速高分辨率恢复模糊图像。 1997 Academic Press 具有有限脉冲响应。最大似然估计用于识别图像和模糊参数。模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。1.介绍 模糊模型参数的识别被纳入恢复算法并重新进行模糊图像的恢复。成像系统的一个难题是性能下降需要大量计算。由运动引起的图像。当 Savakis 和 Trussell [8] 提出另一种模糊识别方法时，这个问题很常见。使用对原始图像平面的估计，即使相机由人手握住。功率谱（期望值），PSF 估计为 ，通常基于有关恢复残差功率和退化过程之间最佳匹配的信息的准确性。给定理想图像 f (x, y)，相应的候选 PSF 与真实 PSF 相似。分级图像 g (x, y) 通常建模为 在本文中，我们开发了一种从运动模糊图像本身识别模糊参数的新方法。g ( x , y ) � � � h ( x � x � , y � y � ) f ( x � , y � ) dx � dy � � n ( x , y ) 根据对运动模糊对图像影响的研究，从模糊图像中提取方向、程度 (1) 和形状估计等模糊特征。虽然模糊识别的动机通常是其中 h ( x , y ) 是线性平移不变 PSF（点扩散图像恢复，这里提出的方法不起作用）和 n ( x , y ) 是随机噪声。将识别过程与恢复过程联系起来。在运动模糊图像中，模糊程度参数是该方法解决一维模糊类型，这在运动退化的情况下很常见。模糊 1 电子邮件：itzik@newton.bgu.ac.il。2 电子邮件：kopeika@bguee.bgu.ac.il。效果被认为是线性的和空间不变的，并且
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
地球系统对二氧化碳去除的反应，以海洋碱度增强为例：权衡和滞后 在100年内用橄榄石沿海海洋碱化的区域潜力 海洋二氧化碳去除的观点和挑战 版权所有© 比较基于花粉的挑战... 在深海Meiobenthos * 的定量研究中采样偏差 1831 CE神秘爆发被确定为Simushir Island（Kurils）的Zavaritskii Caldera 厄尔尼诺 - 南方振荡是否是气候系统中的小费元素？ 利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取 GIA不确定性对气候模型评估的影响使用宽限期/宽限期 - 卫星重量表数据 表面应力和北极海洋旋转的驱动趋势
讨论了抽象的二氧化碳去除（CDR），以抵消残留的温室气体排放，甚至逆转气候变化。符合巴黎协定的“远低于2℃”的升温目标的政府间跨政府间小组的所有排放场景包括CDR。海洋碱度增强（OAE）可能是一种可能的CDR，其中人造碱度增加了海洋的碳吸收。在这里，我们研究了OAE对两个观察到的大型扰动参数集合中建模的碳储层和通量的影响。oae在技术上是成功的，并将其作为SSP5-3.4温度过冲场景中的额外CDR部署。涉及大气CO 2反馈的权衡导致碱度驱动的大气CO 2降低-0.35 [ - 0.37至-0.37至-0.33]摩尔碱度添加（技能加权平均值和68％C.I.）。已实现的大气CO 2降低以及相应的效率，比直接碱度驱动的海洋吸收的增强小两倍以上。碱度驱动的海洋碳吸收部分被从陆地生物圈中释放出来的碳和降低的海洋碳汇所抵消，以响应OAE下的大气中降低的大气CO 2。在第二步中，我们使用CO 2峰模拟中的Bern3D-LPX模型在理想化的情况下解决表面空气温度变化（∆ SAT）的滞后和时间滞后，其中∆ SAT增加到〜2°C，然后根据CDR的结果下降至〜1.5℃。∆ SAT滞后于18 [14-22]年的CO 2降低，这取决于各个集合成员的平衡气候灵敏度。这些折衷和滞后是地球系统对大气CO 2变化的响应的固有特征，因此对于其他CDR方法同样重要。
先进 3D 封装特性的新兴技术助力超摩尔时代
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