【摘 要】
：
针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方
论文部分内容阅读
针对当前大多数传统的多模态医学图像融合技术不能同时实现能量保存和细节提取而导致信息不足和细节模糊等问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)的医学图像融合算法。首先,从标准库里取出经过配准的四种不同类型的源图像进行非下采样剪切波(non-subsampled shearlet transform,NSST)分解,得到多尺度多方向的低频子带系数和一系列高频子带系数;接着,采用参数自适应PCNN对高频子带进行融合,增强后的高频子带绝
其他文献
乙烯是植物内源激素,作为信号分子对植物氨基酸、脂肪酸、酚类、糖类等物质代谢起调控作用。当植物受到如水分、温度、机械损伤等胁迫时,以甲硫氨酸为前体物质,诱导乙烯合成。文章对近年来乙烯对植物物质代谢的调控作用进行了综述。乙烯主要通过影响相关代谢中关键酶来实现对物质代谢的调控。最后,对乙烯在茶叶加工过程中可能产生的调控作用和应用前景进行了展望。
在固体材料表面黏附成膜是微藻细胞的一种生理特性。近些年基于微藻生物膜的生物过程,如生物膜贴壁培养和防附着技术受到了很多关注。微藻在固体材料表面的黏附受藻细胞与材料表面之间的相互作用的影响,建立黏附强度与材料表面性质参数间的关系对于通过材料选择来强化或控制微藻生物膜具有非常重要的意义。本工作的目的是揭示和明确材料亲疏水性对微藻黏附的影响,提出了一种双酚A环氧(EP)树脂表面亲疏水改性的方法。通过将亲
冷胁迫是限制植物生长、发育以及经济作物产量的主要非生物因素之一,因此研究植物在响应冷胁迫时的所表现出的抗冷机理及其预防机制,对培育耐冷作物、促进寒冷地区经济作物产量具有实际作用。谷胱甘肽-S-转移酶是一类在植物受到胁迫时可以保护植物细胞及蛋白活性,提高植物抗逆性的多功能蛋白酶。对谷胱甘肽-S-转移酶在玉米、薯类、水稻及其他植物抵抗冷胁迫中的作用机理进行综述,为进一步研究植物抵御冷胁迫的分子机制提供
为了提升多光谱图像语义分割的精度,提出了一种基于局部二值模式(LBP)特征增强的语义分割神经网络模型。该模型通过两个大小分别为3×3和5×5的LBP特征提取算子,对原始红外图像进行边缘信息提取,获得了边缘特征图。将原始RGB图像、红外图像和获得的LBP特征图输入到一个包含34层残差网络的模型中进行语义分割。实验结果表明,本文提出的基于LBP特征增强的神经网络模型,在RGB-Thermal数据集上取
为了进一步提高表情识别准确率,提出一种结合局部二值模式(LBP)和梯度特征的双通道卷积神经网络表情识别算法。首先对采集得到的图像进行预处理,生成对应的梯度图像和LBP图像。针对单一特征对人脸信息表征不全面的问题,将特征提取网络分为两个通道,通道一输入梯度图像,提取人脸结构特征,从而更好地对人脸的全局信息进行描述,且对光照变化具有良好的鲁棒性;通道二输入LBP图像,提取人脸纹理特征以保留对五官边缘、
针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Ret
记者观点将A丨技术引入到执法记录仪,九联科技并非首创,但却以AI之能将产品的稳定性和功能实战性发挥至最好。搭载了业界最强的AI芯,在端侧的超强计算能力让精准执法随时随地进行。同时结构化处理和识别能力也为该机增添不少亮点。当然,AI与执法记录仪的结合应用,未来是否在体验感方面还能有所增强,那就看各家所长了。
记者观点此次紫光微电子安检门产品其实就是当下广为应用的智能安检设备其中的一员。我们常说,场景是产品与技术的试金石,脱离场景的产品与技术,毫无价值。从行业趋势分析,智能安检设备精准、快速、高效的识别能力是最为关键之处。此次评测的该机在此之外还创新性将无感体验植入到安检行业之中,的确值得称赞。当然,无感体验在安检行业的市场作为如何,还需时曰检验,同时,对于体验感方面如何进一步增强和拓展其他场景化应用也
针对低照度条件下图像对比度不高、颜色失衡和存在噪声等问题,提出了一种基于多分支全卷积神经网络(MBACNN)的低照度图像增强模型。该模型是一个端到端的模型,包含特征提取模块(FEM)、增强模块(EM)、融合模块(FM)和噪声提取模块(NEM)。通过对合成的低照度和高清图像样本进行训练,根据验证集的损失值不断调整模型参数,以得到最优模型;然后对合成低照度图像和真实低照度图像进行测试。实验结果表明,与
鉴于近年来稀疏表示在人脸特征提取与降维领域的快速发展,为了解决原始的鉴别稀疏局部保持投影算法类内离散度奇异值的问题,提出了一种基于指数正则化鉴别稀疏局部保持投影的人脸特征提取算法。首先基于鉴别稀疏保持投影和正则化鉴别分析,对类内离散度矩阵进行正则化处理;其次对类内离散度矩阵和类间离散度矩阵进行指数化运算,将其投影到非线性空间,在求解特征方程时,引入零空间鉴别分析的思想,从而获取更多信息。在ORL库