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World File Search System图像融合
通过融合双极化增强土地利用分类...
摘要。研究了双极化合成孔径雷达 (SAR) 对光学数据对土地利用分类准确性的贡献。为此，实施了不同的图像融合算法，以在保留光谱信息的同时获得空间改进的图像。为了比较融合技术的性能，使用了微波 X 波段双极化 TerraSAR-X 数据和多光谱 (MS) 光学图像 RapidEye 数据。我们的测试地点 Gediz Basin 覆盖农田和人工建筑。在分类阶段之前，应用了四种数据融合方法：(1) 可调 SAR-MS 融合、(2) Ehlers 融合、(3) 高通滤波和 (4) 贝叶斯数据融合。使用统计分析评估了融合图像的质量。在这方面，我们采用了几种方法进行质量评估。然后，我们还使用支持向量机作为基于核的方法、随机森林作为集成学习方法、基本 k-最近邻和最大似然分类器方法对融合图像的分类性能进行了比较研究。实验为双极化 SAR 数据和光学数据在土地利用/覆盖测绘中的融合提供了有希望的结果。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 3.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.9.096054]
雷达系统中的生成AI
*（sevcan.cakan@outlook.com）摘要 - 在当代技术进步时代，将生成人工智能（AI）与雷达系统融为一体，已成为一种开创性的方法，以提高雷达数据的质量和清晰度。这种融合为数据准确性和解释的重大改善铺平了道路，并扩大了雷达技术在各个行业中的潜在应用；包括国防，气象，航空和自动驾驶汽车。生成的AI算法通过其从广泛的数据集中学习并生成高分辨率雷达图像的能力，彻底改变了雷达数据的处理和分析。本文对应用于雷达系统的当前最新生成的AI技术进行了全面调查，突出了关键的方法论，例如深度学习模型和神经网络，这些方法在实现这些进步方面具有重要作用。此外，它探讨了集成过程中面临的挑战，包括数据隐私问题，计算需求以及能够处理现实世界可变性的强大模型的需求。通过对最近的案例研究和实验结果的详细分析，这项调查强调了生成AI对增强雷达数据质量和清晰度的变革性影响，从而提供了对未来方向和现场潜在突破的见解。关键字 - 雷达，gan，vae，sar，sar，图像融合，信号产生
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。
智能医疗的人工智能和多模态数据融合：主题建模和文献计量学
摘要 人工智能 (AI) 的进步推动了广泛的研究，旨在为智能医疗开发多种多模态数据分析方法。基于定量方法的该领域文献大规模分析很少。本研究对 2002 年至 2022 年的 683 篇文章进行了文献计量和主题建模检查，重点关注研究主题和趋势、期刊、国家/地区、机构、作者和科学合作。结果表明，首先，文章数量从 2002 年的 1 篇增加到 2022 年的 220 篇，其中大多数发表在将医疗保健和医学研究与信息技术和人工智能联系起来的跨学科期刊上。其次，研究文章数量的显着增加可以归因于非英语国家/地区学者的贡献不断增加，以及美国和印度作者的显著贡献。第三，研究人员对各种研究问题表现出浓厚的兴趣，尤其是用于脑肿瘤分析的跨模态磁共振成像 (MRI)、通过多维数据分析进行癌症预测以及医疗保健中的人工智能辅助诊断和个性化，每个主题的研究兴趣都在显著增加。目前，一种新兴趋势是将生成对抗网络和对比学习应用于多模态医学图像融合和合成，并以数据为中心利用功能性 MRI 和脑电图的组合时空分辨率。这项研究有助于增强研究人员和从业者对基于多模态数据分析的人工智能智能医疗的当前焦点和未来发展轨迹的理解。
移动术中CT辅助无框立体定向活检在7例患者样本中实现了单米轨轨迹的精确度，以实现深处的脑损伤
抽象背景：大脑活检是至关重要的诊断干预措施，为治疗和预后提供了宝贵的信息，但很大程度上取决于高精度和精度。我们假设，通过使用移动单元的术中CT检查，通过基于神经验证的无框架立体定位和MRI引导的轨迹计划的组合，可以实现无缝集成的方法，得出最佳目标准确性。方法：我们分析了7个立体定向活检轨迹，用于各种深处的位置和不同的患者位置。在刚性固定后，使用计划MRI图像进行自动图像融合，使用移动CT单元进行术中术前扫描，并使用原位进行活检套管进行验证，以验证确定的目标位置。然后，我们评估了径向轨迹误差。结果：术中扫描，手术，MRI和CT图像的计算机化合并以及轨迹计划是可行的，在所有情况下都没有困难且安全。我们在60±12.3 mm的轨迹长度下达到了0.97±0.39 mm的径向轨迹偏差（平均值±标准偏差）。不需要因目标不准确而重新定位活检套管。结论：使用移动CT单元与无框神经验证指导的立体定位和基于术前MRI的轨迹计划结合使用的术中验证是可行的，安全且高度准确的。关键词：立体定向神经外科，图像指导，术中CT，脑活检该设置实现了深度脑损伤的单毫米精度和直接检测术中并发症的检测，并不依赖于专用的手术室，并且无缝地集成到常见的立体定位过程中。
2025年夏季主管的提议
McGill电子邮件：Alexandre.reynaud@mcgill.ca提案（A或B）：项目标题（1行）：视觉假设/研究问题（1-4行）中双眼组合的动力学（1-4行）：要在3个维度上查看，大脑必须整合来自2眼的信息。这种整合得到了求和和抑制机制的支持，在这种机制中，眼睛看到的共同元素是概括的，而不同的元素则被抑制。在这项研究中，我们将评估这些抑制机制的动力学。特定目的（最多12行）：大脑结合了从双眼到感知深度的视觉信息。双眼组合是将视网膜略有不同图像融合到单个统一图像的过程。这是通过两种机制发生的：总结，其中左眼和右眼的输入添加在一起，并抑制，其中一只眼睛抑制另一眼的输入。但是，该研究项目评估了时间整合在双眼组合中的作用。初步发现表明，当简短显示刺激时，几乎没有抑制。当前的研究将这项研究扩展到更长的刺激持续时间，以确定抑制和总和的动力学。将使用无源3D屏幕进行基于计算机的实验，以测量不同刺激持续时间的对比度检测阈值。将使用MATLAB分析数据。学生的角色（最多12行）：在研究生的监督和指导下，夏季学生将进行基于计算机的行为实验。学生将从正常视力的参与者和被诊断患有弱视的参与者那里收集数据。同时，他们将使用MATLAB学习实验设计，数据分析和数据可视化的基础知识背后的背景和理由。他们将有机会利用用于研究的最新3D屏幕来学习心理物理学和行为测试的基础。
在Bbox之外思考：无约束的生成对象合成
生成的AI模型和社交媒体的兴起引发了图像编辑技术的广泛兴趣。现实且可控的图像编辑现在对于内容创建，营销和娱乐等应用是必不可少的。在大多数编辑过程中的一个关键步骤是图像合成，无缝地将前景对象与背景图像集成。然而，图像构成的挑战带来了许多挑战，包括结合新的阴影或反射，照明错位，不自然的前景对象边界，并确保对象的姿势，位置和刻度在语义上是连贯的。以前关于图像合成的作品[5,30,32,59,61]专注于特定的子任务，例如图像融合，协调，对象放置或阴影一代。更多的方法[9,36,50,62]表明，可以使用扩散模型同时处理一些单独的组合方面（即，颜色协调，重新定位，对象几何调整和阴影/反射生成）[18,46]。这种方法通常以自我监督的方式进行训练，掩盖地面真相图像中的对象，并将蒙版的图像用作输入[9,62]，或者在反向扩散过程中仅在掩模区域内deno [9,50]。因此，在本文中，我们提出了一个生成图像合成模型，该模型超出了掩码，甚至使用空掩码，在这种情况下，模型将自然位置在适合尺度的自然位置中自动合成对象。我们的模型是图像合成的第一个端到端解决方案，同时解决了图像合成的所有子任务，包括对象放置。因此，在推理过程中需要掩模作为输入，导致了几个限制：（i）对普通用户进行精确掩码可能是不乏味的，并且可能会导致不自然的复合图像，具体取决于输入蒙版的位置，规模和形状； （ii）掩模区域限制了生成，其训练数据不考虑对象效应，从而限制了合成适当效果的能力，例如长阴影和反射； （iii）物体附近的背景区域往往与原始背景不一致，因为该模型在面具覆盖的情况下不会看到这些区域。为了实现此目的，我们首先使用图像介绍来创建包括图像三重态的训练数据（前景对象，完整的背景图像和
Boris X. Vintimilla Burgos博士 - 技术杂志-ESPOL div div>
▪G。Bastidas，博士学位（继续）。“用于多模式图像融合的深度学习架构”。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。 “使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。 ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。 “基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪R。Rivadeneira，博士（2023）。 “使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪L。Chuquimarca，博士学位（继续）。“使用计算智能方法对收获后水果的外部质量检查”。ESPOL大学，厄瓜多尔▪J.Charco，博士（2023）。“基于多视图环境的深度学习技术中的3D人姿势估计”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪R。Rivadeneira，博士（2023）。“使用深卷积网络增强了远红外光谱图像”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪P。Suarez，博士（2020）。 “使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。 共同参议员。 ESPOL大学，厄瓜多尔。 ▪M。Realpe，PhD（2016）。 “城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。 共同参议员。 澳大利亚格里菲斯大学。 ▪D。Ochoa，PhD（2011）。 “模型生物的生物图像分析”。 共同参议员。 比利时根特大学。 主论文▪P。Suarez，博士（2020）。“使用深度学习技术对多光谱图像进行处理和表示”。共同参议员。ESPOL大学，厄瓜多尔。▪M。Realpe，PhD（2016）。“城市自动驾驶汽车的可容忍感知”。共同参议员。澳大利亚格里菲斯大学。▪D。Ochoa，PhD（2011）。“模型生物的生物图像分析”。共同参议员。比利时根特大学。 主论文比利时根特大学。主论文