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使用 DCTEFRQI 方法的高级量子图像表示和压缩
近年来，量子图像处理在图像处理领域引起了广泛关注，因为它有机会将海量图像数据放入量子希尔伯特空间。希尔伯特空间或欧几里得空间具有无限维度，可以更快地定位和处理图像数据。此外，多种类型的研究表明，量子过程的计算时间比传统计算机更快。在量子域中编码和压缩图像仍然是一个具有挑战性的问题。从文献调查中，我们提出了一种 DCT-EFRQI（直接余弦变换量子图像的高效灵活表示）算法来有效地表示和压缩灰度图像，从而节省计算时间并最大限度地降低准备的复杂性。这项工作旨在使用 DCT（离散余弦变换）和 EFRQI（量子图像的高效灵活表示）方法在量子计算机中表示和压缩各种灰度图像大小。使用 Quirk 模拟工具设计相应的量子图像电路。由于量子比特数的限制，总共使用 16 个量子比特来表示灰度图像的系数及其位置。其中，8 个量子比特用于映射系数值，其余量子比特用于生成相应系数的 XY 坐标位置。理论分析和实验结果表明，与 DCT-GQIR、DWT-GQIR 和 DWT-EFRQI 相比，所提出的 DCT-EFRQI 方案在 PSNR（峰值信噪比）和比特率方面提供了更好的表示和压缩。
活细胞成像揭示 CTCF 和黏连蛋白介导的染色质环路动力学
* 通讯作者。leonid@mit.edu，zechner@mpi-cbg.de，ashansen@mit.edu。作者贡献：ASH 构思并启动了该项目。HBB、MG、SGH、LM、CZ、ASH 设计了该项目。ASH 进行了基因组编辑并生成了细胞系。GMD 克隆了质粒。MG、AJ、CC 和 ASH 表征并验证了细胞系。THSH 进行了 Micro-C。CC 进行了 ChIP-Seq。MG、AJ 和 HBB 使用来自 ASH 的输入优化了成像实验。MG 和 AJ 收集了图像数据。MG 和 AJ 进行了对照实验并表征了 AID 细胞系。HBB 开发了图像处理管道 CNN，并使用来自 ASH、SGH、MG 和 AJ 的输入分析了图像数据。HBB 使用来自 SGH 和 LM 的输入进行了聚合物模拟。MG、AJ、HBB 和 ASH 注释了轨迹数据。 SGH 和 CZ 在 HBB、LM 和 ASH 的帮助下设计了 BILD。SGH 开发并测试了 BILD，将 BILD 应用于轨迹数据，并在 HBB、LM、ASH 和 CZ 的帮助下开发了 MSD 分析。HBB 和 SGH 分析了聚合物模拟。ASH、LM 和 CZ 负责监督该项目。HBB、MG、SGH、AJ 和 ASH 起草了手稿和图表。所有作者都编辑了手稿和图表。+ 现地址：Illumina Inc.；美国加利福尼亚州圣地亚哥 92122 † 这些作者对这项工作的贡献相同，可以先列出自己的名字。
系统解决方案 - Latecoere
我们的景观摄像系统由一个模块组成，包括 2 个数字 4K 摄像机、光纤传输和机载计算机。这些摄像机安装在飞机机身下方。图像数据被传送到机上娱乐系统，该系统将高清视频直接传输和广播到乘客座位。Latécoère 景观摄像系统能够捕捉飞越区域的水平和垂直镜头，让您的乘客享受乘坐您的航空公司的全新体验。每位乘客都能享受不同的旅程视野。
扩散模型通过子空间聚类学习低维分布
（b）真实图像数据分布图4：通过U-NET的学习分布的相变。在（a）中，x轴是固有维度上的训练样本数量，而在（b）中，这是训练样本的总数。y轴是GL分数。我们使用（a）k = 2，n = 48和d k从3到6和（b）真实图像数据集CIFAR-10，celeba，ffhq和afhq的MOLRG分布产生的数据样本训练扩散模型。u-net记住训练数据时，GL分数很低，并且在学习基础分布时高。
AAC Clyde Space 为 Cyclops 地球观测星座赢得了首位客户 2024-07-09 AAC Clyde Space AB (publ) AAC Clyde Space 已赢得
AAC Clyde Space 率先开发的解决方案是为了响应 CivTech 9 的挑战。CivTech 是苏格兰政府的旗舰创新计划，它将公共部门的专业知识和私营部门的创新结合在一起，以解决实际问题并开发新产品。目前签订的预商用协议将侧重于对图像数据进行分析（包括自动化和集成），并将其纳入苏格兰林业的地理空间信息系统 (GIS) 和运营中。此外，根据这项预商用协议，Cyclops 星座预计将于 2025 年开始向客户提供数据。
探索各种域中图像处理
对数字图像处理方法的兴趣源于两个主要应用领域：改进人类解释的图形信息；以及用于存储，传输和自动机器感知表示的图像数据的处理。计算机数字图像技术是计算机应用程序纪律的非常重要的分支，其应用领域包括测量，计算机辅助设计，物理，三维模拟和其他行业。此外，随着计算机硬件性能的改善，图像处理算法改善了数字图像处理技术的应用。本评论文章重点介绍当前的数字图像处理技术及其在当今兴趣的医疗，森林保护和其他领域中的应用。
1 摘要 3 数据采集 4 处理工作流程 5 示例 ...
随着航空项目越来越大，UltraMap 的下一个版本现在可以处理更大的图像块。设计目标是轻松处理包含多达 50,000 张航空图像的数据集，并使操作员能够与如此大的数据集进行交互。例如，它允许缩放和平移图像数据，以及控制和与摄影测量参数交互，如外部方向、所涉及参数的质量以及可视化和编辑这些数据的工具。除了这些所谓的可视化分析工具之外，我们还简要概述了我们的 DSM 编辑工具，这确实可能为我们通过 UltraMap 软件包提供的工作流程带来非常具体的好处。
XdeCompo：卷积神经网络中的可解释分解方法用于肿瘤图像分类
摘要：在各种肿瘤类型中，大肠癌和脑肿瘤仍然被认为是世界上最严重和致命的疾病之一。因此，许多研究人员致力于提高诊断医学机器学习模型的准确性和可靠性。在计算机辅助诊断中，在处理具有不足数据注释的数据集时，自我监督学习已被证明是一个有效的解决方案。但是，医疗图像数据集经常患有数据违规性，使识别任务更具挑战性。班级分解方法通过简化数据集的类边界的学习，为这个具有挑战性的问题提供了强大的解决方案。在本文中，我们提出了一个称为XdeCompo的强大自我监督模型，以提高功能从借口任务到下游任务的可传递性。XdeCompo是基于基于基于繁殖的类别分解而设计的，以有效鼓励在下游任务中学习阶级边界。XdeCompo具有可解释的组成部分，可以突出重要的像素，这些像素有助于分类，并解释了类分解对改善提取特征专业的影响。我们还探讨了XdeCompo在处理不同医学数据集的典型性，例如用于大肠癌和脑肿瘤图像的组织病理学。定量结果表明，CRC和脑肿瘤图像的高精度分别为96.16％和94.30％的XdeCompo的鲁棒性。XdeCompo与其他模型相比，在不同的医学图像数据集中证明了其概括能力，并在不同的医学图像数据集中实现了高分类精度（无论是定量还是质量上）。已使用后可解释的方法来验证特征可传递性，并证明了高度准确的特征表示。
使用面向3D NNU -NET的[div>对人主动脉的分割...
计算机断层扫描血管造影（CTA）已成为心血管疾病的主要成像技术。在执行经导管主动脉瓣干预（TAVI）操作之前，将主动脉窦的图像和附近的心血管组织与增强的人心脏图像进行分割，对于辅助诊断和指导医生以制定治疗计划是必不可少的。本文提出了基于深度学习（DL）方法的NNU-NET（NONEN-NEW NET）框架，以分割心脏CTA图像中主动脉瓣附近的主动脉组织和心脏组织，并验证其准确性和有效性。总共使用了130套心脏CTA图像数据（88个训练集，22个验证集和20个测试组）。NNU-NET模型的优点是，它可以根据输入图像数据自动执行预处理和数据增强，可以动态调整网络结构和参数配置，并具有较高的模型泛化能力。实验结果表明，基于NNU-NET的DL方法可以准确有效地完成心脏CTA数据集对根附近的心主动脉和心脏组织的分割任务，并获得平均骰子相似性系数（DSC）为0.9698±0.0081。实际的推理分割效应基本上满足了诊所的术前需求。使用基于NNU-NET模型的DL方法解决了阈值分割的准确性低，对具有模糊边缘的器官的不良分割以及对不同患者心脏CTA图像的适应性差。NNU-NET将成为心脏CTA图像分割任务中的出色DL技术。