XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System边缘检测
边缘检测量子：...
量子图像处理是一个研究字段，探讨了量子计算和算法用于图像处理任务（例如图像编码和边缘检测）的使用。尽管经典的边缘检测算法的性能相当出色并且非常有效，但在具有高分辨率图像的大型数据集时，它们的距离越慢。量子计算有望在各个部门提供显着的性能提升和突破。量子Hadamard Edge检测（QHED）算法在恒定的时间复杂性下工作，因此比任何经典算法都快得多。但是，原始QHED算法设计用于量子概率图像编码（QPIE），主要用于二进制图像。本文通过结合编码量子图像（FRQI）的灵活表示和修改的QHED算法来提出新的方案。在这项工作中提出了一种改进的边缘轮廓方法，与传统的QHED算法相比，该工作使对象轮廓输出和更准确的边缘检测。
图像处理项目 2 过滤、边缘检测和...
高斯核由使用先前定义确定的权重组成。但是，还有另一种方法可以通过使用卷积来生成这些权重。实际上，如果我们使用标准向量 [1, 1] 并第一次对其自身应用卷积，然后对结果应用卷积，我们将得到牛顿二项式定理的系数。根据中心极限定理，随着迭代次数的增加，该定理可以很好地近似高斯分布。下图对此进行了说明。用于生成此结果的代码将在实施部分中介绍。结果已归一化，我们可以清楚地看到，即使经过几次迭代，它也会收敛到高斯分布。
元图启用量子边缘检测。
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
元图启用量子边缘检测
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
用MIE谐振介电元曲面的边缘检测
图4：模拟的角度分散。（a）在1570 nm的波长（电偶极共振模式）波长下，元表面的元表面透射率。（b）在1400 nm（磁模式）波长下具有相同的透射率。（c）磁模式的（b）子图中沿虚线的传输值以及数据的高斯拟合值。
使用边缘检测从 LiDAR 中提取建筑物
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
使用边缘检测从 LiDAR 中提取建筑物
图 1：激光扫描 ................................................................................................................ 7 图 2：LiDAR 多重回波 .......................................................................................................... 8 图 3：Sobel 边缘检测核 ................................................................................................ 11 图 4：拉普拉斯算子 ............................................................................................................. 11 图 5：高级方法 ............................................................................................................. 21 图 6：植被遮罩过程 ............................................................................................................. 23 图 7：DEM 差异 ............................................................................................................. 25 图 8：旋转最小/最大核 ............................................................................................................. 26 图 9：最小/最大 1 X 3 旋转核结果 ............................................................................. 27 图 10：使用植被遮罩从边缘检测结果中去除植被 ................................................................................................................ 28 图 11：足迹构建过程 ............................................................................................................. 30 图 12：二进制最小/最大栅格...........................................................
使用 YUV 颜色空间进行图像边缘检测
边缘检测是图像处理中备受关注的一个方面，因为它可以显著减少数据量并过滤掉图像中的无用信息。图像的边界通常以边缘为特征，而边缘又保留了图像中重要的结构属性。颜色是一种必不可少的属性，它简化了描述、对象识别和场景提取，从而使彩色图像边缘检测在彩色图像分割中得到广泛应用。本文回顾了 RGB 图像边缘检测方法，并对彩色图像边缘检测进行了改进，即从 RGB 颜色空间转换为 YUV 颜色空间，处理 YUV 图像的 Y 分量，并对处理后的图像进行直方图均衡变换。实验结果表明，与 RGB 图像检测相比，改进的方法提供了一种更快的彩色图像检测方法，同时保留了更多特征。
应用的改进的智慧边缘检测用于诊断人脑肿瘤的医学图像
医疗图像处理已成为诊断过程的关键要素之一，因为最近医疗成像的使用增加，而临床医生在诊断患者中对这种计算机处理的医学图像的依赖。由于传统的Canny Edge检测算法对噪声很敏感，因此在滤除噪声时会很容易丢失弱边缘信息，并且其固定参数的适应性差。建议的算法引入了图像块强度操作员的概念，以替换图像梯度。此外，建议的算法的计算速度相对较快，因为它可以通过块而不是像素来构图，而不是像素。提出了两种自适应阈值选择方法，一种基于图像梯度幅度的中值累积直方图，另一个基于两种类型的图像像素的标准偏差（一个具有较小的边缘信息，另一个带有丰富的边缘信息）。所提出的算法可以分为四个阶段：输入医学数字图像，将颜色的医学图像转换为灰度，应用改进的Canny Edge检测，然后计算MSE＆PSNR测量，此外，肿瘤学家进行了视觉问卷，以找出使医疗图像增强的方法清晰。