简介：一、物理图像选择问题（一）用图像表示选择题选项的物理题，可称之为“选图题”，这类题目要求学生对有关的物理图像有清晰的认识．能根据题意，从现成的图像作出正确的选择．

简介：

简介：1概述80年代以来,X线成像、X-CT、同位素扫描、磁共振成像(MRI)、超声诊断(US)、核医学成像(NM),数字减影技术(DSA)等的发展和应用,其他种类的成像技术,包括显微技术、红外线、内窥镜、人体组织的电阻抗成像等,在临床诊断、治疗以及研究方面起着非常重要的作用,这些图像反映组织器官形态、功能和病变信息,它具有直观、形象、便于观测等特点,在现代医学中占有不可取代的地位.

简介：在深入研究现有指纹分类算法的基础上，提出了一种利用细化后指纹图像的纹织全局模式进行指纹分类的方法。该方法检测细化后指纹图像的全局模式，并且结合指纹图像的方向流信息，将指纹分为六类：拱型、尖拱型、左环、右环、涡型和学生型。实验结果表明，在对低质量的指纹图像进行有效增强处理以后，该方法可以快速、准确的对指纹进行分类。

简介：摘要：随着社会的发展，深度学习在计算机中的地位越来越重要，其相对于其它传统的机器学习方法的优越性也越来越突出。传统的影像分类方法，在面对海量影像资料时，都会出现一些不足之处，导致影像的正确率不高，且不能保证更高的运算速度，而以深度学习为基础的影像分类方法，则有效地解决了这一问题，并成为现今影像分类中的佼佼者。本项目将重点关注基于深度学习的影像分类方法，希望能对相关领域有一些借鉴意义。

简介：图像题是以坐标曲线为载体,考查学生提炼信息及处理问题的能力,近年来备受中考化学命题者的青睐.教师将中考中涉及到的图像问题分为溶解度曲线类、酸碱中和曲线类、金属溶解曲线类三大类,帮助学生对此类问题进行归纳整理并做好总结,提高课堂教学效率.

简介：在图像分类技术中,图像的特征提取是其重要一环。为了实现图像的正确、快速分类,需要寻找一组可靠、独立且具辨别力的特征量。本文针对人工场景,提出了一种基于形状特征场景分类算法,其在通用的场景分类特征组中增加了形状分类特征。实验研究结果表明该算法是有效的。

简介：摘要：随着社会的不断发展，深度学习在计算机领域的作用日益显著，比其他传统机器学习技术的优势更加明显，而图像分类问题是研究的焦点内容。传统的图像分类方法存在一定弊端，在处理庞大图像数据的过程中难度较高，致使图像分类精度较差，也无法保障较快的速度，而基于深度学习的图像分类方法有效解决了此问题，成为目前图像分类的佼佼者。本文主要围绕深度学习在图像分类中的应用进行研究，以期为该领域提供一定参考。

简介：摘要：本文采用DCGAN加强的方法，以garbage classify为例，探讨了DCGAN在城市生活废物中的应用。首先对DCGAN的网络进行了优化，将该网络的初始培训集合导入网络，再将该网络中产生的图象和原有的训练集合进行合并，从而形成一个新的训练集合。本法能够对数据进行高效的扩展，可以将其应用于生活垃圾的数据强化。从而实现了对垃圾的自动分类。

简介：本文梳理了汉代墓葬中的龙虎图像组合资料,从"空间性"及组合关系的角度出发,尝试拓宽取材标准,并结合这些材料的地域分布、表现形式及空间位置等,对其进行分类。分析了龙虎图像组合的功能,并以此作为切入点,探寻其所反映出的汉代人的生死观和宇宙观。

简介：针对分形图像压缩编码时间长的问题,提出基于块分类的分形图像压缩算法,实验结果表明,该方法相对于经典的Jacquin分形图像压缩算法,压缩比得到提高,压缩时间提高近100倍.

简介：

简介：摘要：高光谱图像的波段多、维度高，图像中蕴含着丰富的信息，在军事、农业、食品和医学等领域具有重要的应用价值。高光谱图像分类是高光谱领域的研究热点，对于促进经济发展和改善民生福祉具有重要意义。然而，由于高光谱图像存在数据冗余性大和标记样本数量不足等问题，严重影响分类精度的进一步提高。因此，为了充分提取高光谱图像中的判别性特征，在有限的标签样本和较低的计算成本下取得较好的分类结果，本文的主要研究了针对高光谱图像的判别性特征提取难度大以及计算冗余的问题，提出了一种基于密集非对称卷积与空洞卷积空闲块网络的高光谱图像分类算法。

简介：摘要大数据环境下肿瘤病例为肿瘤的临床诊断提供了庞大的数据资源，同时人工智能技术的发展促进深度学习应用水平不断提升，推动肿瘤MRI图像的快速、精准分类进入深度学习时代。本文主要分为以下四个部分，第一部分针对目前主流的深度学习MRI图像分类模型：卷积神经网络、深度信念网络、深度残差网络、Vision Transformer展开综述。首先，阐述了各模型的历史沿袭、最初针对的问题及主要思想；其次，概括了模型的网络架构并探讨其在MRI图像分类上的最新应用；然后，分析了模型的特点、目前存在的局限及各自发展趋势。第二部分论述了一些影响分类性能的关键因素；第三部分提出了一些广泛使用的性能增强技术；文章最后讨论了深度学习分类MRI图像在临床实践中面临的主要限制，并对未来研究方向进行展望。本文的结果可为研究人员提供一个全面的比较，以及各种深度学习模型的有效性，有望促进脑肿瘤研究的进展。

简介：不同类型的地物具有不同的反射光谱,在多维光谱空间中构成不同的特征向量,这便是我们利用多光谱图像区分地物的物理依据.多光谱图像分类的精度受到多种因素的影响,如模式样本集的数据结构、分类特征的提取、距离测度、分类准则、分类数目等.本文引入光谱匹配识别中的典型方法--光谱角度匹配法(SAM法),通过与欧氏距离的比较分析与综合,提出一种可以兼顾到光谱亮度与光谱向量方向(近似为光谱形状)的距离测度,并应用于K-均值动态聚类中,通过与传统分类方法的比较,证明这种方法的有效性.

简介：摘 要

简介：摘要:高光谱图像分类一直是遥感领域的研究热点。由于高精度光谱特征的遥感对象图像富含深层次特征的光谱信息和空间信息,以及待捕捉特征的光谱信息与高精度光谱遥感数据采集对象之间的非线性空间关系,这些传统分类方法无法对特征进行准确分类,如何利用这些光谱信息对深层次特征进行准确分类识别,如何准确提取地物的深层特征并使其更容易分类,是高精度光谱遥感图像特征分类领域下一步技术研究的热点。目前,卷积神经网络模型作为工业深度学习的主要技术模型,已经发展成为工业图像分析处理的重要技术应用。深度机器学习特征方法系统作为一种强大的特征提取器,广泛应用于高精度光谱度的图像特征分类和分析任务。如何针对具体问题搭建网络,也是深度学习的研究内容之一。

简介：摘要：Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度神经网络，这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到细粒度图像分类任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能，因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Transformer的原理与其各个组成部分；其次，文章从细粒度图像分类的角度介绍相应Transformer的应用；最后本文将介绍Transformer在应用到CV领域时依然存在的不足以及未来可能的研究方向。

简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

简介：摘要：本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取与学习，提高了图像分类的准确性和效率。其次，引入了多尺度和多模态数据融合技术，进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能，具有较强的实用性与推广价值。