1、常见的图像噪声模型 图像复原是将图像退化的过程加以估计,并补偿退化过程造成的失真,以便获得未经干扰退化的原始图像或原始图像的最优估值，从而改善图像质量的一种方法。 典型的图像复原方法是根据图像退化的先验知识建立一个退化模型，以此模型为基础，采用滤波等手段进行处理，使得复原后的图像符合一定的准则，达到改善图像质量的目的。 图像复原 沿着质量降低的逆过程来重现真实的原始图像。通过去模糊函数
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2024-05-27 23:35:52
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ART算法的简介大家好，半个多月之前，我介绍了Radon变换和直接反投影以及滤波反投影的算法，现在向大家介绍一下ART算法，这是另一种CT图像重建的算法，同时给出Python实现。下面先简单地介绍一下投影矩阵的生成和ART算法的数学基础。 投影矩阵是代数重建算法的基础，它将投影数据和断层图像联系了起来，投影矩阵的计算方法也将影响重建图像的质量，投影矩阵的模型可以分为以下几种：把射束看为是宽度为0，
应用篇在本节中，我们将强调二值重构以及灰度重构在图像分析领域的巨大潜力。1 Filtering by opening-reconstruction在二值情况下，我们用一个圆型结构化元素（或者其他形状的结构化元素）来滤除掉那些不能包含这个圆的像素点。二值图像 I 的开运算是那些可以完美包含圆形结构的点的并集。其表现为先腐蚀后膨胀。2 Use of top-hat by reconstruction
一、图像重建概述二、医学CT三维图像重建三、超分辨率图像重建
原创
2017-11-24 14:14:38
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滤波反投影重建算法实现及应用（matlab）1. 滤波反投影重建算法原理滤波反投影重建算法常用在CT成像重建中，背后的数学原理是傅立叶变换：对投影的一维傅立叶变换等效于对原图像进行二维的傅立叶变换
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2021-07-09 15:40:42
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单幅图像超分辨率：就是恢复高频信息单幅图像超分辨重建是指只有一幅低分辨率观测图像的情况下，结合图像的一些先验知识，恢复出图像获取时丢失的高频信息，重建出一幅高分辨宰的图像。对应的图像观测模型。单幅图像的超分辨率重建的概念最初由Harris和Goodman等提出[Harris，1964：Goodman，1968]。而后几十年来随着数字信号处理技术以及最优化理论的不断发展，产生了许多的算法，主要可分为
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2024-08-01 11:57:50
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一、卷积神经网络 – CNN，最擅长的就是图片的处理，它受到人类视觉神经系统的启发。目前 CNN 已经得到了广泛的应用，比如：人脸识别、自动驾驶、美图秀秀、安防等很多领域。在 CNN 出现之前，图像对于人工智能来说是一个难题，有2个原因：图像需要处理的数据量太大，导致成本很高，效率很低图像在数字化的过程中很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高而CNN的出现解决了上述问题，即 「将复杂问题简化
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2024-04-29 11:49:42
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CNN与FCN区别1 CNN从图像级别的分类 FCN像素级别的分类2 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，映射成固定长度的特征向量 FCN将传统CNN中的全连接层转化成一个个的卷积层3 FCN可以接受任意尺寸的输入图像CNN： 通常cnn网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（featur
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2024-04-26 16:10:01
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一、简介投影，在立体几何中我们学到过，是空间直线在某个方向上的投影，那么图像处理中也是这种投影思想。最简单的投影：水平方向投影，将图像数组进行列求和；垂直方向投影，
原创
2021-07-05 11:28:31
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【新智元导读】微软和京东最近出了一个黑科技：说一句话就能生成图片！在这项研究中，研究人员提出了一种新的机器学习框架——ObjGAN，可以通过关注文本描述中最相关的单词和预先生成的语义布局(semantic layout)来合成显著对象。不会PS还想做图？可以的！近期，由纽约州立大学奥尔巴尼分校、微软研究院和京东AI研究院合作的一篇文章就可以实现这个需求：只需要输入一句话，就可以生成图片！
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2024-08-13 16:02:42
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测试的是Cifar10数据集，采用VGG模型的网络参数是[32, 'M', 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 'M', 256, 256],准确度大概在90.6左右1、将输入图片分割为左右两部分，分别进行卷积运算，最后全连接层再将两部分结合在一起，最后观察准确度。准确度大概在88.8左右。开始时分析，这样只是中间的部分信息没有进行融合，后面再去思考的时候发现是&n
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2023-10-19 06:42:48
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预训练模型的微调过程。
上一节中，我们利用了预训练的VGG网络卷积基，来简单的提取了图像的特征，并用这些特征作为输入，训练了一个小分类器。这种方法好处在于简单粗暴，特征提取部分的卷积基不需要训练。但缺点在于，一是别人的模型是针对具体的任务训练的，里面提取到的特征不一定适合自己的任务；二是无法使用图像增强的方法进行端到端的训练。因此，更为常用的一种方法是预
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2024-04-21 19:09:26
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区域卷积神经网络R-CNN1、图像分割：图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。（1）现有的图像分割方法主要分以下几类： 基于阈值的分割方法、 基于区域的分割方法、 基于边缘的分割方法 基于特定理论的分割方法等。（2）按分割目的划分普通分割 将不同分属不同物体的像素区域分开。 如前景与后景分割开，狗的区域与猫的区域与背
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2024-05-31 10:17:20
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利用Tensorflow2构建CNN并用于图像分类本文将使用自下而上的方法，从讨论CNN的基本板块构建开始。然后将深入研究CNN的体系结构，并探索如何在TensorFlow中实现CNN。本文包含以下内容：一维和二维的卷积运算卷积神经网络结构的构建使用Tensorflow构建深度卷积神经网络利用数据扩充技术提高模型泛化性能实现一个基于人脸图像的CNN分类器来预测个人性别from IPython.di
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2024-07-19 13:44:34
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# PyTorch重建图像
在深度学习的领域中，图像重建是一个重要的研究方向。其目标是从某种形式的损坏或降噪图像中恢复真实图像。PyTorch是一个流行的深度学习框架，广泛应用于医学图像处理、自动驾驶和计算机视觉等领域。本文将介绍如何使用PyTorch进行图像重建，提供相关的代码示例，并探讨相关的理论背景。
## 图像重建概述
图像重建的基本理念是使用算法从不完整或低质量的图像中重建出高质量
图像三维重建技术简介广义上，三维重建是指对某些三维物体或者三维的场景的一种恢复和重构，重建出来的模型，方便计算机表示和处理。实际上，三维重建是对三位物体或者场景图像描述的一种逆过程，由二维的图像还原出三维的立体物体或者场景。因此三维重建技术是在计算机中建立表达客观世界的虚拟现实的关键技术。三维重建是指根据基于一个视图或者多个视图所获得的物体或者场景的图像重建三维模型的过程。由于单视图的信息很单一,
主要参考资料为 《医学图像重建入门》（曾更生，2009）1. 断层成像断层成像可以理解为 “根据射线穿透物体后的结果反推物体内部的影像”。其过程是一个数学问题。如下图1所示，投影的过程为，射线沿某个方向（如从左至右、从下到上）穿过物体，穿过各个元素后数值累加，则有:\[x_1 + x_2 = 5, \quad x_3 + x_4 = 4, \quad x_1 + x_3 = 7, \quad x_
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2023-09-08 09:04:52
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实验题：CT图像的代数重建问题（线性方程组的应用）X射线透视可以得到3维对象在2维平面上的投影，CT则通过不同角度的X射线得到3维对象的多个2维投影，并以此重建对象内部的3维图像。代数重建方法就是从这些2维投影出发，通过求解超定线性方程组，获得对象内部3维图像的方法。这里我们考虑一个更简单的模型，从2维图像的1维投影重建原先的2维图像。一个长方形图像可以用一个横竖均匀划分的离散网格来覆盖，每个网格
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2024-03-10 13:26:35
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理解 CNN注意：下面提到的图像指位图 目录理解 CNNCNN人类的视觉原理几个关键层卷积层(fliter、kernel)池化层 (pooling)激活层(activate)全连接层(Linear)pytorch实现TextCNN卷积传播图解不同视角看CNN参考 CNN卷积神经网络-CNN 最擅长的就是图片的处理。它受到人类视觉神经系统的启发。CNN的两大特点：能够有效的将大数据量的图片降维成小数
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2024-05-06 15:27:27
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FCN(Fully Convolutional Networks),U-Net(Biomedical Image Segmentation),Mask RCNN(Instan Segmentation by FCN Mask Layer)分析总结相关工作 我们知道，CNN有很出色的特征提取能力，避免了人工提取特征的局限性，这也意味着CNN有很好的分类性能，它解决了图像识别的一大难题。那这么强大的
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2024-03-22 16:00:46
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