目录 谱聚类算法原理邻接矩阵或相似矩阵切图谱聚类算法思路谱聚类算法原理谱聚类(Spectral Clustering, SC)：是一种基于图论的聚类方法，通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类。即把所有的数据看做空间中的点，这些点之间可以用边连接起来。距离较远的两个点之间的边权重值较低，而距离较近的两个点之间的边权重值较高，通过对所有数据点组成的图进行切图，让切图后不同的子图间边
无监督学习的核心思想是构建出一个与待测样本最相近的“模板”与之比较，根据像素或特征的差异性实现缺陷得到检出与定位，根据维度不同，分为两种方法：（1）基于图像相似度的方法 该方法在图像像素层面进行比较，核心思想是重建出与输入样本最相近的正常图像，二者仅在缺陷区域有差别。生成图与输入图之间的差
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2024-07-08 18:55:38
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本篇文章是CVPR19年的文章，研究任务是去噪，motivation在于提升模型应用性，做到既不需要干净图像，也不像Noise2Noise那样需要噪声图像对，直接在噪声图像上训练。应用性可以，去噪效果上是不如N2N或完全有监督模型的。假设Method部分，在x=s+n即图像=信号+噪声的基础上，作者做出了几个重要假设：（1）干净图像的临近pixel是相关的，不独立，比较reasonable。（2）
医学图像进行数据增强（翻转、旋转）的方法总结使用深度学习执行图像分类任务时往往因为数据量不平衡或者数据量不足，需要进行数据增强，数据增强包括平移、旋转、裁剪、拉伸、缩放、水平翻转、垂直翻转、水平垂直、加噪声等等。而对于乳腺超声图像数据来说，拉伸、裁剪等操作会改变图像的形状信息，因此我使用水平翻转和旋转的方法进行数据扩充。一、水平翻转两种方法：分别是利用Opencv的DataAugment（）函数、
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2024-04-24 13:01:00
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1. 赛事介绍见官网2. 赛题——水下声学图像目标检测2.1 简介声呐图像数据经常伴随水深探测及底层探测数据一并获取，从而能够使我们观测海底浅层结构。2.2 比赛任务2.2.1 初赛任务声呐图像目标检测，即从给定的水下侧扫声呐或前视声呐图像中检测由特殊地形地貌、人造物等构成的特征目标，标注目标区域的位置和范围。比赛将使用mAP（mean Average Precision）作为客观性能指标。已知/
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2024-09-06 09:48:04
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Abstract不再像以前那样直接学习图像到图像的映射，而是在网络中引入中间照明，将输入与预期增强结果相关联，从而增强网络从专家修改的输入/输出图像对学习复杂的摄影调整的能力。提出了一个采用光照约束和先验的损失函数，建立了一个新的3000对曝光不足图像对的数据集，并训练网络有效地学习对不同光照条件的各种调整。通过这些方法，我们网络的增强结果能够恢复清晰的细节，鲜明的对比度，和自然的颜色。我们在Mi
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2024-09-11 20:46:04
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五 医学图像增强 为了改善视觉效果或便于人或机器对图像的分析理解，根据图像的特点、存在的问题或应用目的等，所采取的改善图像质量的方法，或加强图像某些特征的措施称为图像增强（image enhancement）1. 直方图增强法常用的修改直方图的方法主要有：灰度变换和直方图增强。灰度变换又称为对比度扩展与调整，它是一种逐像素点对图像进行变换的增强方法，一般是通过
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2023-10-26 06:37:38
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1、 matlab函数bwareaopen──删除小面积对象格式：BW2 = bwareaopen(BW,P,conn)作用：删除二值图像BW中面积小于P的对象，默认情况下使用8邻域。算法：(1)Determine the connected components.L = bwlabeln(BW, conn);(2)Compute the area of each component.S = re
ImageGear Medical控件使开发人员能够快速地创建快顶尖的医学图像处理控件，可以对DICOM文件进行浏览、创建、编辑，可以控制图像所有切面显示和打印，对图像进行注释，以及支持ISIS和TWAIN扫描和100多种图像文件格式，可用于32位和64位Windows、Linux操作系统，支持Silverlight.具体功能：DICOM：使用户可以创建和浏览DICOM文件提供了高水平的API，允
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2024-06-14 09:13:28
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医学图像的锐化和伪彩色处理一、实验目的了解图像的锐化和伪彩色处理的Matlab实现方法。熟悉医学图像的伪彩色处理的相关方法，体会图像彩色处理技术及其对图像处理的效果。掌握标准方法边缘提取函数的使用方法。二、实验要求1. 为了避免因为中文路径和文件名引起的程序运行错误，请在D盘根目录下新建一个“exp”文件夹，把所有实验文件保存到该文件夹中。2. 每个实验新建一个文件夹“exp60+序号”，例如，实
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2024-04-07 15:14:21
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# 医学图像增强与 Python 编程
医学图像是现代医疗的重要组成部分，它为医生提供了诊断和治疗的依据。随着医疗技术的发展，医学图像的质量越来越受到人们的重视。图像增强技术可以显著改善图像的可视化效果，帮助医生更好地识别病变。本篇文章将深入探讨医学图像增强的基本概念，并通过 Python 编程示例来展示如何实现这些增强技术。
## 什么是医学图像增强？
医学图像增强是指通过处理图像以改善其
原创
2024-10-13 05:22:40
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X光拍摄出的原始图像，一般都比较模糊不清，而在医学应用上，这些被模糊的细节又非常有用，因此，X光图像的增强一直是人们研究的重点。下面，给大家介绍一种非常有用的增强方法：Gauss Laplacian Pyramid算法关于该方法，已有不少文献对其进行了介绍和阐述，但一般都比较晦涩难懂，本人做了一个比较清晰的实现步骤，以此供大家参考。而关于分解的细节图像如何进行增强（后文会提到），不是本文介绍的
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2024-01-02 16:08:00
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来源：AL TIME 论道
本文约2000字，建议阅读5分钟
本文介绍了模型训练算法研究。弱监督问答场景下通常只有最终答案而没有中间推理方案的标注。然而，对于一个问题，可能存在许多逻辑错误但结果正确的推理方案；这些推理方案如果用于训练则将会误导模型。为了缓解这个问题，我们希望利用问题与推理方案之间的语义关联来筛选质量更高的推理方案用于训练，并相应地提出了一个基于互信息最大化的模型训练算法。实验表明
基于深度学习的图像理解方法的巨大进展为自主系统提供了新的高级感知功能。然而，现实世界的视觉应用通常需要模型，可以从大量未标记和未策划的数据中学习，只有少量标记样本，通常选择和注释成本很高。相比之下，典型的监督方法需要大量精心选择的标记数据，而在实际应用中很少满足这一条件。自监督学习(SSL)作为一种有前途的研究方向出现，通过使用从数据本身提取的各种监督信号训练模型，而不需要任何人工生成的标签，来缓
无监督图像分类技术1.基于深度学习参考论文：A survey on Semi-, Self- and Unsupervised Techniques in Image Classification1.1 目标leverage unlabeled data in numerous ways:semi-supervisedself-supervisedweakly-supervised or metr
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2024-03-06 08:06:29
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在深度学习领域中常常存在着图像数量不够，或者图像种类不丰富等情况，这一点在医学图像处理中尤其常见，根据我个人经验，使用良好的图像增广（Augmentation）往往能达到事半功倍，甚至是起到决定性的效果。另外，随着半监督、无监督等算法的新起，对图像增广，以及图像relabel的各种算法也开始出现，有必要在这里讨论下一些奇怪但有效的图像增广方法。Sample pairing 增广方法来自于奇文Dat
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2024-05-08 09:12:57
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数据增广计算机视觉有七类分类问题： 不同的视角，不同的大小，物体的形变问题，物体的遮挡问题，光照条件，背景复杂的问题，每一类中有多种形态的问题。 而数据增广的思路也就是解决这个问题。数据增广如何增广就要从实际的问题出发，比如医学的图片基本上拍摄的时候视角是固定的，所以就不需要不同视角的增广。木纹检测中视角是不固定的，就需要不同的视角，不同的大小的增广，还需要应不同的光照条件对数
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2024-05-01 11:32:16
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今天将给大家分享医学图像常见图像增强算法。
原创
2022-10-21 14:15:19
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【论文笔记】Unsupervised Deep Image Stitching: ReconstructingStitched Features to Images摘要一、介绍二、相关工作2.1 基于特征的图像拼接2.2 基于学习的图像拼接2.3 深度单应方案三、无监督粗图像对齐3.1 无监督单应性3.2 拼接空间变换层四、无监督粗图像重建4.1 低分辨率图像重建分支4.2 高分辨率图像重建分支
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2024-04-15 10:31:28
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参考文献链接：[2204.08610] Image Data Augmentation for Deep Learning: A Survey (arxiv.org)基本数据增强方法Image Manipulation（图像处理） 主要集中在图像变换上，例如旋转、翻转、增大或缩小图像比例、添加噪声、更改颜
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2024-04-08 09:18:47
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