简介：摘要：嵌入式系统是与电子器件相结合，它的优点是小型化、低耗电量、廉价。由于科学技术的不断进步,嵌入式系统在各方面都有普遍的应用。本论文从硬件架构、图像处理算法和应用实例三个方面对嵌入式图像处理技术进行了深入的探讨。

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：摘要：随着时代的进步，图像识别技术已变得十分普及。在人工智能的研究中，图像识别技术起到了举足轻重的作用，对人们的工作和生活产生了巨大的影响。随着科学技术的不断发展，图像识别技术也变得越来越复杂，它可以将人类的劳动解放出来，与计算机技术相结合，对各种类型的信息进行识别和处理，从而提高了信息处理的质量和效率。

简介：摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析，揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而，文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战，并探讨未来发展的趋势与方向，这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。

简介：摘要：计算机图像处理与模式识别技术是现代计算机科学领域中的一个重要分支，它涵盖了许多关键概念和方法，用于处理和分析数字图像以及识别其中的模式和特征。本文将深入探讨这一领域的核心概念和最新进展，以帮助读者更好地理解和应用图像处理与模式识别技术。

简介：【摘要】目的 分析儿童胸部DR摄片图像质量影响因素。方法 选择2021年7月至2022年12月间来我院进行胸部DR检查的500例儿童作为分析对象，对其摄影的图像质量进行分析，按正规医院标准（甲、乙、丙级片）评定图像质量。结果 摄影结束后，有甲级片448例，几率为89.60%，乙级片47例，几率为9.40%，丙级片5例，几率为1.0%。结论 结果表明，由于焦斑大小、患者身体习性及体位、机器本身性能等因素影响，使得甲级片比例降低。为提升图像质量，需分析影响因素后进行准确调节 。

简介：摘要：自然图像的模糊是由于图像采集过程中运动模糊、焦距问题或者图像传感器噪声等因素引起的。传统的图像去模糊方法在处理复杂模糊情况时存在一定的局限性。本研究基于深度生成模型，深入分析自然图像去模糊方法和技术，并通过实验验证方法的有效性和优越性。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：本文针对图像处理与分析领域中的问题，提出了基于深度学习的算法研究。通过深入研究深度学习算法在图像处理与分析中的应用，探讨了其在图像分类、目标检测和图像生成等方面的优势和挑战。实验结果表明，基于深度学习的图像处理与分析算法在准确性和鲁棒性方面具备良好的表现，能够广泛应用于各个领域。

简介：摘要：图像匹配算法主要是对结构、内容、关系、特征、灰度以及纹理等内容，执行一致性或是相似性的分析，以择选出相似影像目标的的一种方法。若将它应用于几何尺寸测量过程中，可从质量角度出发，减少在图像匹配环节的非人工缺陷。基于此本文结合实际思考，首先简要分析了图像匹配算法的工作机理，其次阐述了基于图像匹配算法的几何尺寸测量措施。以期对相关部门的工作有所帮助。

简介：摘要：随着水利工程规模不断扩大，工程质量检测逐渐成为现阶段最为紧要的任务之一，为解决水利工程质量检测方面所存在的检测手段单一、检测效率低以及检测结果不准确等问题，本文提出基于视觉图像技术运用的水利工程检测思路，对视觉图像技术原理进行研究，分析水利工程检测中视觉图像技术运用要点，进一步探讨视觉图像技术运用可行性。

简介：[摘要]目的：分析乳腺叶状肿瘤良恶性的超声图像特点。方法：本次对象为我院乳腺叶状肿瘤患者75例，纳入时间2021年11月-2023年1月，分析良恶性肿瘤的病理学表现，观察超声图像。结果：本组75例患者中，良性肿瘤32例，交界性肿瘤25例，恶性肿瘤18例。在超声图像上，三种肿瘤在肿瘤直径、形态、边缘光滑、后方回声增强上差异不明显（P>0.05），在边界清晰、内部回声均匀上差异明显（P

简介：[摘要]目的：分析乳腺叶状肿瘤良恶性的超声图像特点。方法：本次对象为我院乳腺叶状肿瘤患者75例，纳入时间2021年11月-2023年1月，分析良恶性肿瘤的病理学表现，观察超声图像。结果：本组75例患者中，良性肿瘤32例，交界性肿瘤25例，恶性肿瘤18例。在超声图像上，三种肿瘤在肿瘤直径、形态、边缘光滑、后方回声增强上差异不明显（P>0.05），在边界清晰、内部回声均匀上差异明显（P

简介：

简介：摘要：图像融合技术是将同一场景中多个来源的图像资料进行综合处理。图像融合技术是一种非常重要的技术，它能够很好地利用各种通道中的图像信息。本文首先介绍了图像融合的基本原理，然后简要地阐述了图像融合技术的发展，并对像素级别的图像进行了分析，并给出了一种新的基于Sobel的边缘提取算法。通过对比度调制融合、伪彩色融合、小波融合等多种融合技术，将红外与可见光融合在一起。本文对图像融合的效果进行了对比，提出了利用图像融合技术进行材料无损检测的方法。

简介：摘要：计算机信息技术具备良好的稳定性与极佳的高速性，尤其是在图像处理环节，其对相关资源的处理速度是常规人力方式无可比拟的。由此可见，计算机信息系统的大规模普及，将极大提高图像处理整体水平，流程不断简化，工作效率不断提升。

简介：摘要：信息时代背景下，图像识别技术是非常基础的技术，利用计算机完成物理信息、物理数据识别。过程主要就是获取信息，预处理信息、分类信息、设计决策。凭借着强大的功能，如今的信息处理技术已经深入地改变了人们生活和工作，比如人脸识别、指纹识别实际上都有用到图像识别这项技术。在科技发展、时代进步的同时，图像识别这种技术将会拥有更广阔的的使用前景，能够在医疗领域、信息搜集领域、质量控制领域、安全检查领域中发挥巨大的作用，其对推动经济发展、社会进步来说有极大的现实价值。 

简介：摘要

简介：摘要：随着人们生活水平的不断提高，对生活条件的要求提高。目前，自动驾驶汽车的越来越多，使自动驾驶的车能够准确的识别车道线成为了一个很重要的问题。通过调用OpenCV中的函数库中的Canny函数和霍夫变换等方法进行仿真实验，实验结果表明了该技术比传统的检测有更好的准确性。通过本文实验可以实现自动驾驶汽车对车道的检测。