简介：【文章摘要】：本文提出了一种基于YOLOv5的地铁车厢内客流密度检测方法。为了缓解地铁站内候车区域的客流分布不均导致的拥堵情况，将YOLOv5目标检测模型应用于车厢内人群密度的检测，利用卷积神经网络在图像中识别人群的位置和数量，并根据目标检测结果计算客流密度，实时进行拥挤度状况反馈，引导乘客前往人数较少的车厢对应站台排队候车。此方法在客流密度检测任务上具有较高的检测精度和较快的检测速度，在得到人群数量后自动分为四个拥挤度，以图像形式显示，可以实现实时客流密度监测，对车站的运营管理策略方案提出了一些建议，并保障乘客出行的安全，提高了候车舒适度。

简介：摘要：本文讨论了弹性组织CT图像非刚性配准的影响因素和基本方法。阐述了弹性组织图像非刚性配准的意义，包括市场需求、应用前景和医学诊断的重要性。探讨了非刚性配准技术的最新进展和弹性组织CT图像配准的特点和挑战。在技术研究方面，提出了精度优化、效率优化、可重复性验证、鲁棒性验证以及比较和验证等方向。最后，指出当前研究存在的问题，并展望了未来的研究方向，包括对模型泛化能力和鲁棒性的更全面验证。

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。

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：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：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。

简介：摘要：本文针对图像司法鉴定中的信息安全问题展开研究。本文通过分析图像在司法鉴定中的信息安全问题，探讨了保障图像数据的完整性、可信度和隐私安全的关键技术和方法。通过案例研究，进一步验证了提出的解决方案的有效性和实用性。最后，总结了研究的主要发现，并提出了未来研究的方向和建议。

简介：摘要：本文探讨了图像司法鉴定中的信息安全问题。本文分析了图像数据可能面临的安全风险和挑战，包括数据篡改、伪造和隐私泄露，探讨了当前的信息安全技术在图像司法鉴定中的应用，并提出了一些解决方案和建议，包括数字水印技术、加密算法和访问控制等。最后，通过案例分析，展示了这些信息安全技术在图像司法鉴定中的实际应用效果。本文的研究对于提高图像司法鉴定的可靠性和保护图像数据的安全具有重要意义。

简介：摘要:针对传统船舶监测方法中存在工作量大易误判等问题，提出一种基于图像识别方法的船舶检测识别方法。通过深度学习中的Faster R-CNN模型对船舶进行检测识别。自制船舶数据集，对数据集进行扩充及标注，然后通过Faster R-CNN模型对数据进行训练、学习，最后通过验证集检测识别效果，最终船舶平均识别率达到80.1%，通过深度学习达到了使用少量样本获得较高识别率的效果。

简介：摘要:计算机视觉与图像处理应用是现代科学和工程领域中一个备受关注的研究领域。它涵盖了一系列技术和方法，旨在让计算机系统能够感知、理解和处理图像和视频数据。这个领域的发展已经在许多领域产生了深远的影响，包括医疗诊断、自动驾驶汽车、安全监控、媒体和娱乐等。本文将介绍计算机视觉和图像处理的基本概念，以及它们在各种应用中的重要性和实际应用。

简介：摘要：城市扩展是当今社会发展中的重要现象，对资源利用、环境保护和人口分布等方面都有深远的影响。本研究旨在利用卫星图像技术，分析城市扩展的模式，以期为城市规划和可持续发展提供有价值的信息。通过对多年来的卫星图像数据进行分析，揭示了城市扩展的趋势、驱动因素以及其对周边地区的影响。本研究的结果对城市规划师、政策制定者和研究人员具有重要的启发作用，有助于更好地理解和管理城市扩展。

简介：摘要

简介：摘要：基于内容的图像检索(CBIR)自90年代初期就已成为计算机视觉领域中一个具有挑战性的问题。其目的是根据查询图像的语义信息从具有海量图片的数据集中找到与查询图像在语义上相似的图像。CBIR方法可以分为两个不同的任务，即类别图像检索(CategorylevelImageRetrieval,CIR)和实例图像检索(InstancelevelImageRetrieval,IIR),也称为实例检索。CIR的任务是找到与查询目标相同类别的任意图像，而IIR的任务是找到与包含特定实例相同实例的查询图像。

简介：摘要：图像识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，涵盖了从图像分类到目标检测以及人脸识别等多个应用领域。传统的图像识别方法在处理复杂和大规模数据时面临一些局限性。然而，随着深度学习的兴起，图像识别取得了巨大的突破。深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，以其出色的性能和灵活性，引领了图像识别技术的发展。本文将深入探讨深度学习在图像识别中的应用，包括模型与架构、数据准备与预处理以及各种应用领域，以期为读者提供全面的了解和洞察。

简介：摘要：计算机图像处理与识别技术是近年来快速发展的技术领域，其在各个领域中得到了广泛的应用。本论文旨在探讨计算机图像处理与识别技术的应用领域及其对社会的影响，并重点关注其在医疗、安全和智能交通等领域的应用。

简介：摘要：无人机遥感是一种基于遥感平台进行低空监测和摄影测量的测量系统。该系统通过在无人机上设置相关遥感和摄影设备，借助无人机在指定路线飞行时进行地形测绘相比于遥感技术，无人机遥感摄影操作简单、技术完善，设备容易操作，容错率高；相对于常规全站仪、经纬仪等测量方式，无人机遥感摄影技术测量范围广，受天气和地形影响小。基于以上特点，无人机遥感技术在地形测量中得到广泛运用。

简介：摘要：计算机图像处理技术的应用范围十分广泛，以时代发展的趋势和人们对未来的预期来看，计算机图像处理技术还有这广阔的应用前景，一方面，计算机图像处理技术能够为各种研究项目带来特别的助力，它能够充当一种强而有力的工具，为人们解决相关问题，提高工作效率；另一方面，该技术的在实践中的应用同样也能够反作用于技术本身，通过不断的实践和运用，能够促进技术的进一步发展，新事物将从矛盾中诞生，在实践中所遇到的新问题，将会对计算机图像处理技术提出新的要求和发展途径。基于此，本文对进计算机图像处理技术进行了分析和探索，并提出了具体的应用方向及措施，以供参考。

简介：摘要：联合专利分类体系CPC作为现阶段全世界的主流分类体系，融合了其它分类体系的优势，分类准确、精细，更新及时，符合当今高速发展的图像通信领域的需求。本文介绍了图像通信领域CPC的特点和分类思想，结合审查实例论述了CPC分类体系在审查实践中的作用，展现了CPC对提高检索和审查效率的重要性。