简介：摘要：图像信号处理在图像传感技术中扮演着至关重要的角色。它通过对图像信号进行采集、处理和分析，将物理世界的信息转化为可视化的图像。图像信号处理的主要目标是提高图像的质量和清晰度，使得观察者能够更好地理解图像所代表的信息。通过使用各种算法和技术，图像信号处理可以消除图像中的噪声、增强图像的细节，并提供更准确的图像分析结果。基于此，本文分析了基于图像传感技术的图像信号处理策略，以供参考。

简介：摘要：本文主要介绍图像处理软件在使用过程中的一些技巧及多方面应用。其中包括图像调整技巧、图像处理工具应用技巧、综合应用技巧等部分。

简介：摘要：设备故障常常表现为发热，长时间的发热可能会导致设备故障的进一步加深，最终威胁电力系统的稳定。利用红外成像技术不受电磁干扰、无需停电、安全可靠、判断准确等特点，可以采用红外成像仪对设备运行情况进行监测，并观测设备是否存在故障。然而实际运行中，红外图像的拍摄与处理均由运维人员人工完成，过程较为繁琐，且耗费大量时间成本。因此，本文基于现有的红外成像仪以及红外图像拍摄特点，提出一种基于图像识别技术的红外图像批量识别与归档方法，自动识别红外图像关键数据，并对图像按照设备位置进行归档，节省红外图像人工处理成本，为设备运维工作提供便利。

简介：摘要：针对图像领域的申请，从分类号和关键词的角度对如何实现高效检索进行初步研究。对于分类号，针对申请的特点，选择合适分类号，并通过查找合适分类号后检索实际案例展示了检索效率的效提高；对于关键词，通过实际案例对关键词的提取和扩展的重要性进行了验证。

简介：摘要:随着图像处理在各个领域的广泛应用，模糊图像的识别技术变得尤为重要。本文探讨了模糊图像识别技术的基本原理，以及提高图像处理精度的策略。深度学习在模糊图像识别中的应用、特征工程与图像增强以及多模态数据融合等方面的方法被详细讨论。通过这些策略的综合应用，可以有效地提高模糊图像的识别精度，为图像处理领域的进一步发展提供有力支持。

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简介：【摘要】视频网络监控和图像信息调查手段作为一种新的、独特的网络调查方式，具有数据资源海量、丰富、简单、方便、高效、移动互联、良好的直接证据提取等新特点。实现视频网络监控系统和图像网络调查系统的主要条件应该是：基本条件之一——大型视频图像监控和采集设备，第三个技术条件——大型视频监控计算机图像采集和处理应用技术，四个必要的工作条件——大型专业图像联合调查专业团队，是确保工作条件之一——完善视频监控网络图像联动调查机制。现阶段，我国视频监控和图像信息调查技术的难点主要体现在以下两个关键方面：一是现有视频信息监控应用基础设施的规划和建设存在突出困难，二是，现有视频信息监控和图像信息调查设备的应用还存在新的突出问题。

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简介：摘要：随着时代的不断进步，当代中国艺术评论家尚辉的新著《有意味的造型——图像时代造型艺术问题研究》（以下简称《有意味的造型》），书名借鉴了英国现代艺术评论家克莱夫·贝尔的名著《艺术》中提出的审美假设——“有意味的形式”。20世纪80年代，贝尔的“有意味的形式”在中国美学界和美术界影响很大，众多美学家都曾引用“有意味的形式”，并且在其中注入自身的实践美学理念。而尚辉的《有意味的造型》虽然也借鉴了贝尔的“有意味的形式”这个审美假说，但是他们的具体含义并不相同。

简介：摘要：

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：摘要：图像标注处理是一种连接图像和文本的处理方法。人眼可以看到图像上的信息，但对于计算机来说，图像只是像素值，而文本标签是字符串。两者之间的信息是不对称的，这意味着存在“语义鸿沟”。本文将使用卷积神经网络算法作为主要模型来解决这一“语义鸿沟”。然而，传统的卷积神经网络可能泛化能力较差，忽略了小对象特征。因此，该项目将添加去噪自动编解码模型（DAE），并引入空间金字塔池（SPP）来改进算法模型，抑制图像信息中一些不重要的数据特征。为了提高模型的泛化能力和鲁棒性，同时考虑全局和局部信息，Skip gram模型用于计算标签之间的相关性，过滤掉不合理的注释词，使预测的注释词更接近图像信息。

简介：摘要：本次课题的目的，是对现在主流的图像去雨算法进行一个对比，并通过对比，通过具体的案例，来分析出不同的算法间的优略。在本次课题中，主要对两个算法进行，分别是基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨。对于基于滤波去雨算法和暗通道先验算法去雨的优略而言，基于滤波去雨算法更加适合雨水相较不那么密集的图像，面对雨水密集的图像时，它处理的结果一般。但它算法简单，易于实现；对于暗通道先验算法去雨而言，它对于雨水是否密集无太大的要求，都能有较好的效果，缺点在于运算量较大，且需要构建不少函数来支撑算法的实现，最后的结果如果不进行图像融合，呈现出灰色的图像。对于它们二者的结果，用MATLAB进行了复现。

简介：摘要：在当前的时代背景下，图像在人们的生活发挥了不可替代的作用。在这个庞大的图像世界中，图像的生产、消费、传播等成为了社会文化生活的一部分。很多艺术家都将图像融入到了自身的创作表达中，这给油画创作带来了新的机遇，也使其面临着新的挑战。在传统油画创作中，绘画素材的积累主要是通过艺术家亲临自然和深入社会生活这两种方式实现的，在图像时代，很多创作者在搜集素材的时候会直接使用相机拍照来代替亲临写生，图像的运用丰富了油画创作的信息，也形成了新的油画创作方法。基于此，文章针对当代油画创作对图像的运用进行分析。

简介：摘要：在通信行业飞速发展的过程中，图像通信技术也迎来了广泛的发展机遇，出现了新的发展趋势。本文通过分析现有图像通信技术及在各领域的应用，发现数字图像传技术等技术在多个领域有广泛应用，包括应急救援、公共安全、工业生产、航天航空等。最后在此基础上分析当前图像通信技术的发展趋势，主要是AI技术的融入、提高自适应传输能力、降低传输延迟速度。

简介：摘要

简介：摘要目的通过基于卷积神经网络深度学习方法从增强CT合成平扫CT图像，临床主观和客观评估合成平扫CT图像(DL-SNCT)与金标准平扫CT图像的相似性，探讨其潜在临床价值。方法同时行常规平扫和增强CT扫描的患者34例，通过深度学习模型将增强CT图像合成DL-SNCT图像，以平扫CT图像为金标准，主观评价DL-SNCT的图像质量(评价指标包括解剖结构清晰度、伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形，均采用4分制)；利用配对t检验比较DL-SNCT与金标准平扫CT图像不同血供特点的解剖部位(主动脉、肾脏、肝实质、臀大肌)以及不同强化模式的肝脏病变(肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤、肝囊肿)的CT值。结果主观评价上，DL-SNCT图像在伪影、噪声、图像结构完整性、图像变形方面评分都达到4分，与平扫CT图像评分相一致(P>0.05)；在解剖结构清晰度方面评分略低于平扫CT图像[(3.59±0.70)分vs. 4分)]，差异有统计学意义(Z＝－2.89，P <0.05)。对于不同解剖部位而言，DL-SNCT图像主动脉、肾脏的CT值显著高于平扫CT图像(t＝－12.89、－9.58，P <0.05)，而肝实质、臀大肌CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。对于不同强化模式肝脏病变而言，DL-SNCT图像肝癌、肝血管瘤、肝转移瘤的CT值显著高于平扫CT图像(t＝－10.84、－3.42、－3.98，P <0.05)，而肝囊肿CT值与平扫CT图像差异无统计学意义(P>0.05)。结论DL-SNCT在图像质量上以及一些强化方式比较单一的解剖部位的CT值已接近金标准平扫CT，但对于强化程度变化大的解剖部位，以及有着不同强化模式的肝脏病变，DL-SNCT在临床应用前还有很大的改进空间。

简介：摘要：函数、不等式等是高中数学教学的重要内容之一，有关试题形式多样，层出不穷，本文拟从图像平移的角度，来探讨题目背后的数学问题本质。引导学生善用图像平移，提高学生数学核心素养。

简介：摘要：伴随我国现代职业教育不断发展，专业课程的教学改革日益深化，当前以培养学生实践能力为根本的课堂教学逐渐朝着将学生作为主体和以发展学生本身个性特征作为出发点开展的分组教学发展。现代高职院校招生规模持续扩大，导致学生在基础水平以及求知态度、理解能力与学习动力等方面存在明显差异，使传统课堂教学模式无法有效满足现代高职院校学生在知识和技能方面需求。探寻合适现代高职院校学生发展的高质量专业课堂教育教学模式，促使所有学生都能在原本基础上取得一定发展，已经成为现代高职院校专业课程教师必须要进行深入研究的课题。

简介：摘要：在数字图像的采集过程中，由于环境光的影响，输出的数字图像会存在一定程度的噪声。实现数字图像中噪声的精确估计，对于图像处理有着重要意义，如模板匹配中参数的自适应、图像去噪、边缘保持的图像增强等。本文提出了一种适用于复杂纹理背景的图像噪声估计方法，基于噪声的二阶敏感特性，完成噪声参数的初始估计，基于二值化阈值迭代，完成噪声的精确估计。