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World File Search System增强图像
基于物理的深度学习，通过像差进行成像
目前，采用光学相干检测的传感器的图像校正框架试图估计数据中的相位误差（如由像差引起的误差），并同时重建数字增强图像。实际上，这些框架很难解释散斑的影响。为了解决这一问题，我们开发了一种称为相干即插即用伪影去除 (CPnP-AR) 的新型图像校正框架，它将神经网络去散斑器与基于物理的测量模型结合在一起。我们还开发了定量评估相对于多个最先进框架的性能所需的实验协议。结果表明，CPnP-AR 可以为各种物体生成更高质量的图像和更准确的相位误差估计，特别是无需进行与物体相关的参数调整。整体稳健性的提高是将这种新型图像校正框架应用于众多感兴趣的应用的关键一步。
通过图像识别和机器学习的协助彩觉缺陷
摘要：这项研究通过开发一种机器学习系统来应对数百万人的挑战，该系统可以翻译图像，以便于具有红绿色颜色缺乏症（Deuteranopia）的个人更容易可视化。系统首先通过机器学习训练模仿氘化的视觉，然后逆转此过程以增强图像中的红色和绿色色调，从而使它们更独特，可以识别为色盲的个体。测试证实了系统在模拟正常颜色感知方面的有效性。除了科学之外，该项目强调同理心和包容性，旨在创造一个更容易获得的世界。它展示了机器学习在协助色盲视觉中的重要潜力，为未来的迭代铺平了道路，以解决更广泛的色盲形式，并使用较大的数据集进行进一步的细化。
症状和诊断 - 里士满脑瘤支持小组
传统的 X 光无法显示颅骨后面生长的肿瘤，因此需要使用特殊扫描来寻找肿瘤。计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 扫描均使用计算机图形来创建大脑图像。对于这两种扫描，患者都躺在滑入成像设备的桌子上。为了获得准确的图像，患者必须静静地躺着。如果患者无法静静地躺着，则可能需要镇静。通常会注射特殊造影剂来帮助增强图像。扫描可能非常嘈杂，并且时间长度不一。CT 和 MRI 只是可用的两种扫描类型。其他专门的扫描可以测量流向大脑的血流率、提供用于手术期间的大脑映射或测量神经细胞产生的磁场。扫描完成后，放射科医生将解释计算机图像并提供初步诊断。
使用光谱椭圆形对比度
＃＃电子邮件：sh315@cam.ac.uk，jaa59@cam.ac.uk抽象扭曲的双层石墨烯提供了一个理想的固态模型，可探索相关的材料属性和机会，用于各种光电应用程序，但可靠，可靠的快速，快速的扭曲角度表征仍然是一个挑战。在这里，我们引入光谱椭圆测量对比度显微镜（SECM），作为在光学共振的扭曲双层石墨烯中绘制扭曲角度障碍的工具。我们优化了椭圆角，以根据入射光的测量和计算的反射系数增强图像对比度。与Van Hove奇异性相关的光谐振与拉曼和角度分辨光电发射光谱良好相关，证实了SECM的准确性。结果强调了SECM的优势，这被证明是在大面积上表征扭曲的双层石墨烯，解锁过程，材料和设备筛选以及双层和多层材料的交叉相关测量潜力的快速，无破坏性方法。
detdiffusion：增强数据生成和感知的生成和感知模型
当前的感知模型在很大程度上取决于资源密集型数据集，从而促使需要创新。通过从各种注释中构造图像输入来利用综合数据的最新进展，证明对下游任务有益。虽然先前的方法已单独解决了生成和感知模型，但首次降低了两者的谐调，从而解决了为感知模型生成有效数据的挑战。通过感知模型增强图像发生，我们引入了感知感知损失（P.A.损失）通过细分，提高质量和可控性。为了提高特定感知模型的性能，我们的方法通过提取和利用感知意识来定制数据（P.A.attr）在一代中。对象检测任务的实验结果突出显示了detDiffusion的统治性能，建立了布局引导的新最新作品。此外，降低的图像合成可以有效地增强训练数据，从而显着增强下游检测性能。
微观斑点的二维氦原子衍射
在扫描氦显微镜 (SHeM) 中演示了一种以微米级空间分辨率测量氦原子衍射的方法，并将其应用于研究氟化锂 (LiF) 晶体 (100) 平面上的微米级斑点。观察到的衍射峰的位置提供了局部晶格间距的精确测量，而紧密耦合散射计算和蒙特卡罗射线追踪模拟的组合则重现了衍射强度的主要变化。随后，通过在倒易空间中的不同点进行测量，衍射结果可用于增强图像对比度。结果为使用氦微衍射表征小尺度上精细或电子敏感材料的形态开辟了可能性。这包括许多在基础和技术上重要的样品，这些样品无法在传统的原子散射仪器中进行研究，例如小晶粒尺寸的剥离二维材料、多晶样品和其他不表现出长程有序的表面。
SPIE的会议录
增强现实（AR）展示是多年来一直是一个热门话题，因为它们为高投资回报提供了潜力。在AR显示器和智能眼镜在市场上更加接受之前，有许多技术挑战将出现许多技术挑战。技术挑战之一是紧凑而轻巧的光学器件的光学设计，能够将增强图像投影到视力线上，并舒适。在波导技术中正在取得重大进步，以生产大型FOV和眼箱。同样，轻型发动机也被开发为较不笨重，更高效。在本文中，我们介绍了有关如何通过Trilite Technologies开发的下一代激光束扫描仪（LBS）的见解，可以与不同的组合器集成并为不同的AR显示器和智能眼镜架构实施。LBS的独特设计借出了自身，以不同的配置为不同的配置，如波导和组合器的不同设计和布局所决定的。此外，下一代磅的极低剖面使眼镜从字面上看聪明。关键字：激光束扫描，LBS，AR，XR，VR，HMD，Microdisplays
treeReard：通过树结构的反馈学习改进扩散模型
最近，在利用人类反馈来增强图像产生方面取得了重大进展，导致迅速发展的研究领域的出现。但是，当前的工作面临着几个关键挑战：i）数据数量不足； ii）粗略的反馈学习；为了应对这些挑战，我们提出了Treereward，这是一种新型的多维，细粒度和自适应馈回学习框架，旨在改善扩散模型的语义和审美方面。具体来说，为了解决细粒反馈数据的限制，我们首先以“ AI + Exper”方式设计有效的反馈数据构建管道，产生约220万个高质量的反馈数据集，其中包含六个细粒度的尺寸。构建的，我们将构建一个树结构奖励模型，以有效利用细粒度的反馈数据，并在反馈学习过程中提供量身定制的优化。对稳定扩散V1.5（SD1.5）和稳定扩散XL（SDXL）的广泛实验证明了我们方法在增强一般且细粒度
增值生物柴油用于腐蚀抑制
生物柴油是前瞻性燃料之一，可能能够取代石油燃料。然而，使用这种生物能源资源的系统比传统燃料容易腐蚀。在这里，已经通过减肥方法评估了用增值绿咖啡豆抑制剂在生物柴油中对铜金属的腐蚀，该方法产生了95.92％的抑制效率。理论上，通过人工智能评估腐蚀。使用CCD获得的表面图像被增强到699个图像样本。这些增强图像被馈送到基于反向传播的神经网络系统中，用于训练，验证和分类，以预测具有和没有抑制剂的生物柴油中铜的腐蚀行为。神经网络系统的培训，验证和测试预测精度分别为97.1％，96.2％和98.1％，总体准确度为97.1％。所提出的工具可用于实时动态评估腐蚀行为，以预测包括铜在内的各种金属的腐蚀行为。
T1 加权的自动分割和检测...
关于脑成像应用的研究有很多。马来西亚的统计数据显示，神经胶质瘤是脑瘤中最常见的疾病类型之一。神经胶质瘤脑瘤是脑组织内神经胶质细胞的异常生长，被称为脑组织。放射科医生通常使用磁共振成像 (MRI) 图像序列来诊断脑瘤。然而，放射科医生手动检查脑瘤诊断是一项困难且耗时的任务，因为肿瘤的形状和外观各不相同。他们还会注射钆造影剂来增强图像模态，这会给患者带来副作用。因此，本文提出了一种使用 Sobel 边缘检测和数学形态学操作对 MRI 脑图像进行自动分割和检测的方法。从脑瘤图像分割基准 (BRATS) 获得了总共 30 个神经胶质瘤 T1 加权 MRI 脑图像。使用区域重叠定量评估分割和检测的结果，准确率为 80.2%，表明所提出的方法很有前景。