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World File Search System数字图像处理
伊萨姆·穆塔西姆·贾扎尔
- 高级数据结构和算法、计算机建模和仿真、高性能计算、数值偏微分方程、计算线性代数、高级线性规划、数字图像处理、人工智能、数字图像处理1、计算机视觉：数字图像处理2、数值优化、随机过程（统计建模）和图像处理中的特殊主题。
用于图像处理的量子电路库 - Webthesis
如今，人们对模式识别和计算机视觉等应用的兴趣使得图像处理算法变得非常重要。然而，视觉信息量的快速增长对传统计算机目前可用的计算能力造成了压力。量子图像处理 (QImP) 专注于在量子计算领域提供传统图像处理策略的对应物，利用其固有的并行特性。多年来，已经提出了许多 QImP 算法来使用量子形式对图像进行编码和处理。尽管如此，在最先进的技术中，没有足够的空间对可用的技术进行直接和实际的比较。因此，当试图了解它们是否代表了相对于传统对应物的有效机会时，就会出现困难，尤其是考虑到当今量子硬件的局限性和非理想性时。本论文的目标是定义一个与 Qiskit（一种用于量子计算的开源软件开发工具包）兼容的 QImP 算法的 Python 软件库，使用户能够灵活地比较参考输入图像上的不同技术，并通过特定的性能系数分析它们的适用性。首先，对 QImP 的现有文献进行了初步研究，以确定最有前途的算法。然后，它们被实现为参数模块，并逐渐形成了库。Jupyter Notebooks 被认为是提供有意识地应用所提供算法的实用用户指南。支持技术的选择涵盖编码方法、基本处理工具、压缩和边缘检测算法，并考虑到量子硬件有限的计算资源和实际应用的可能性。所有实施的电路都进行了测试，既通过在经典计算机上进行模拟，也在真实的量子硬件上进行测试。考虑到几个用例，不同算法在应用中的优势和劣势已经得到证实。本论文为探索 QImP 场景奠定了基础，而由于其灵活性和模块化特性，实施的库提供了包含和描述新算法并将其与其他算法进行比较的可能性。
生物医学信号和图像处理 - 瓦拉纳西
学院简介：印度理工学院 (贝拿勒斯印度教大学) 的成立归功于印度宝藏之子玛哈曼纳·潘迪特·马丹·莫汉·马尔维亚，他创建了现代印度第一所寄宿制大学贝拿勒斯印度教大学。1968 年，BHU 的三所工程学院，即 BENCO、MINMET 和 TECHNO 合并，成立了理工学院 (IT-BHU)，旨在提供综合性的教育平台。为表彰其卓越成就，IT-BHU 于 2012 年 6 月 29 日根据国会法案更名为 IIT（BHU）。IIT（BHU）瓦拉纳西分校在全国排名中名列前茅。该学院提供四年制理工学士学位课程、五年制综合双学位课程以及各种研究生课程。院系简介：电子工程系成立于 1971 年，是电气工程系的一个分支。该部门与国家著名研发实验室、领先的软件公司和外国大学在无线通信、信号处理和微电子等关键领域保持着密切合作。关于研讨会：信号是携带有用信息的一个或多个变量的函数。如果信号是从生物系统记录下来的，则该信号被称为生物信号。这意味着生物医学信号是生物体生理活动的记录，范围从神经和心脏节律到组织和器官图像。心电图 (ECG)、脑电图 (EEG)、肌电图 (EMG) 和各种感觉诱发电位是此类生物电信号的几个例子。通常，信号是时间的函数，但在放射图像的情况下不一定如此。这意味着信号可以是单数或双数。
大麻识别的无人飞行器（UAV）的图像处理
1电子，国家研究与创新局（BRIN），万伦40135，印度尼西亚2电气工程和信息学学院，万伦技术研究所，班登40116，印度尼西亚3号，印度尼西亚3数据与信息科学研究中心，国家研究与创新机构（BRIN 40135印度尼西亚5研究中心，国家研究与创新局（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚6数据与信息中心，国家研究与创新局（BRIN），雅加达10340，印度尼西亚7研究中心7研究中心，人工智能和网络安全委员（BNN），雅加达，13630，印度尼西亚9局长研究机构，研究设施和科学技术园，（BRIN），Tangerang Selatan 15314，印度尼西亚10号diponegoro University，Semarang 50275机械系，印度尼西亚50275，印度尼西亚11号研究中心，全国研究中心，国家研究中心（Innigia Interrication and Innigia Indernia andia ininnia andia andia ininnia andia andia ininnia）印度尼西亚萨拉巴亚60111年11月技术研究所，塞普卢（Sepuluh），13 13研究中心，水力动力学技术中心，国家研究与创新局（BRIN），苏拉巴亚60112，印度尼西亚14号印度尼西亚研究中心，工业和制造业技术研究中心，国家研究与创新机构，国家研究与创新机构（Brin
使用数字图像处理技术在多个 T1 加权磁共振成像切片中进行脑提取
摘要 — 大脑是文献中多项研究的来源，主要是因为它对于预测和分析某些疾病或状况都很重要。从患者图像中提取大脑进行医学分析可能会提供有用的预后信息。为此，数字图像处理算法已应用于医学领域，重点是大脑的识别。这项工作提出了一个基于三个主要步骤的大脑提取框架：1）数据采集；2）预处理；3）最大连通分量提取。我们的数据是按照 OASIS 协议获取的。应用预处理步骤是为了增强对比度并消除 T1 加权 MRI 中的可能噪音。最大连通分量提取是通过首先检测图像中的最大元素（即大脑）然后通过数学形态学运算符提取它来执行的。无监督框架无需调整即可提取不同轴向切片中的大脑。这项工作的主要贡献是自动识别大脑。它使用不同脑切片中的大脑和数字处理算法。我们采用了五个指标来评估我们的结果：特异性、召回率、准确率、F 测量值和精确度。在我们的第一次实验中，两个指标的效率超过 90%（特异性和精确度），其中两个指标超过 80%（F 测量值和准确度），灵敏度超过 70%。我们的第二个实验将我们的工作与文献中的相关工作进行了比较，在灵敏度方面排名第 5，在特异性方面排名第 2
使用深度学习算法提高数字全息显微镜中 3D 轮廓质量的图像处理技术
摘要：数字全息显微镜（DHM）是一种广泛应用于生物、微电子和医学研究的3D成像技术。然而，3D成像过程中产生的噪声会影响医疗诊断的准确性。针对这一问题，提出了几种频域滤波算法。然而，所提出的滤波算法有一个局限性，即只有在直流（DC）频谱和边带之间的距离足够远时才能应用。针对这些限制，在提出的滤波算法中，HiVA算法和深度学习算法可以通过区分噪声和物体的详细信息来有效滤波，并且可用于实现与直流频谱和边带之间的距离无关的滤波。本文提出了一种深度学习技术与传统图像处理方法相结合的方法，旨在利用改进的去噪扩散概率模型（IDDPM）算法来降低3D轮廓成像中的噪声。
用于医学图像处理的稳健且可推广的人工智能
©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24©Emir Konuk©Emir Konuk，Kevin Smith，论文A©Emir Konuk，Christos Matsoukas，Moein Sorkhei，Phitchapha Lertsiravarameth，Kevin Smith，Paper B©Filip Christiansen，Emir Konuk，Emir Konuk，Emithya Raju Ganeshan，Robert welse，rane narane，rane g Bert Fruscio，Adrius Gaurilcikas，Dorella Franchi，Daniela Fischerova，Elisa Mor，Luca Savelli，Maria Angela Pascual，Marek Kudla，Stefano Guerriero，Francesca Buonomo Pangilinan。 24
使用人工智能神经网络和图像处理的手写识别
由于数字技术在各个领域的使用增加以及几乎全天的日常活动以存储和传递信息，手写角色识别已成为研究的流行主题。手写仍然相关，但是人们仍然希望将笔迹副本转换为可以通过电子方式传达和存储的电子副本。手写字符识别是指计算机从手写来源（例如触摸屏，照片，纸质文档和其他来源）检测和解释可理解的手写输入的能力。手写字符仍然很复杂，因为不同的个人具有不同的手写样式。本文旨在报告开发手写字符识别系统，该系统将用于阅读学生和讲座笔记。该发展基于人工神经网络，该网络是人工智能研究领域。不同的技术和方法用于开发手写字符识别系统。但是，很少有人专注于神经网络。与其他计算技术相比，使用神经网络识别手写字符更有效，更健壮。本文还概述了手写字符识别系统以及系统开发的测试和结果的方法，设计和架构。目的是证明神经网络对手写性格识别的有效性。
图像处理和计算机视觉中的深度学习
深度学习已被广泛应用于各个研究领域，并在许多应用中发挥了至关重要的作用。通过手写角色识别，图像分类和检索，对象检测和细分，动作识别，视频分析和3D场景理解的实现，已经清楚地证明了深度学习的成功和成就。在过去的十年中，研究界见证了深度学习的迅速发展，许多高级体系结构和学习算法已经开发并应用于解决复杂和现实世界中的问题。本期特刊旨在促进深度学习领域，重点是用于图像处理和计算机视觉的深度学习技术。研究领域可能包括（但不限于）以下主题： - 图像识别； - 对象检测； - 图像和对象分割； - 行动检测和认可； - 视频分析； -3D视觉（场景理解，点云分析）； - 图像和视频综合； - 图像处理/基于计算机视觉的
使用图像处理的智能车辆停车管理系统
术语停车管理系统通常是指建筑物和购物中心安装的自定义构建硬件密集型系统。但是，由于各种原因，在许多地方无法安装这种昂贵的解决方案，例如成本和紧急/临时设置要求。该项目的重点是基于图像处理开发停车管理系统，以检测未安装自动化系统的区域中的空置停车位。停车区的相机图像受到图像处理算法的约束，该算法标记该区域中的虚拟插槽，并提取占用信息，以指导传入的驱动程序有关可用性和空置空间位置的位置。该应用程序由两个接口组成：一个界面：用于传入驱动程序的指导，另一个用于管理员。后来的接口还通知管理员是否在虚拟插槽中未正确停放汽车。此停车系统将减少与停车场相关的压力和时间浪费，并使该地区的管理降低成本降低。