日复一日的人像临摹练习使得画家能够仅凭几个关键特征画出完整的人脸。同样地，我们希望机器能够通过低清图像有限的图像信息，推断出图像对应的高清细节，这就需要算法能够像画家一样“理解”图像内容。至此，传统的规则算法不堪重负，新兴的深度学习照耀着图像超清化的星空。  图1. 最新的Pixel递归网络在图像超清化上的应用。左图为低清图像，右图为其对应的高清图像，中间为算法生成结果。这是4...

深度学习图像去噪发展概述由于深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）在图像识别等领域取得了较好的成果，近年来，基于深度学习的图像去噪方法也被提出并得到了发展。2008年，Viren Jain等提出用CNN处理自然图像的去噪问题[21]，得到了与常规方法（如小波变换和马尔可夫随机场）相近或更优的结果。并说明了特定形式的CNN可以被视为图像去噪的马尔可夫模型推断的结果的一种近似，但是神经网络模型可以..

https://www.leiphone.com/news/201706/xwSoWmhNgkn34iGS.htmlhttps://www.leiphone.com/news/201706/UvZxrlbedfT7Meid.htmlhttps://www.leiphone.com/news/201707/Sm39kRgkg28iwv9s.html近年来，深度学习技术一直都处...

CT三维重建主要有六种基本后处理方法 多层面重建（MPR）最大密度投影（MIP）表面阴影遮盖（SSD）容积漫游技术（VRT）曲面重建（CPR）虚拟内镜技术（VE）多层面重建（MPR）多层面重建是最基本的“三维”重建成像方法，是二维的图像序列，和我们最熟悉的轴位图像是一个“家族”的。MPR适用于任一平面的结构成像，...

由于审稿人要求，需要在图示中加入MTF附加图注来说明成像系统的提升，本来没有计算过MTF，一直以为MTF只有用专业的鉴别率板测量不同周期的对比度来表征，没想到只要有点物或者阶跃物品，利用刀边法就可以得到成像系统的MTF，实际上我个人觉得有些像测量CTF与OTF。由于本人使用共焦显微镜测量的图像，所以这类扫描显微程序装置还涉及到采样规律的问题，当时没有考虑到，实际上在计算MTF刀边法的时候，应当考虑

参考文献：An Empirical Bayesian Strategy for Solving the Simultaneous Sparse Approximation Problem传统图像恢复，例如用Gaussian 噪声模型+TV正则，使用的是固定参数，且对整个图像参数一致。在压缩感知领域也是如此，（在图像恢复方面有正逆之分，例如稀疏采样MRI CT，利用压缩感知原理恢复出理想图像...

交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers，ADMM）是一种求解优化问题的计算框架, 适用于求解分布式凸优化问题，特别是统计学习问题。 ADMM 通过分解协调（Decomposition-Coordination）过程，将大的全局问题分解为多个较小、较容易求解的局部子问题，并通过协调子问题的解而得到大的全局问题的解。ADMM 最早分别由.

对水瓶水位的标定，主要运用二值化与检查对比度的方法：Matlab程序：clc;clear allI=imread('D:\14.jpg');G=rgb2gray(I);[a,b]=size(G);G1=histeq(G);imwrite((G),'14.1.bmp');%%%%%%%%%%%读取直方图向量H=imhist(G);%自编写直方图均衡化H=H./(a*b);HH...

1.原始GAN1.GAN的原理：GAN的主要灵感来源于博弈论中零和博弈的思想，应用到深度学习神经网络上来说，就是通过生成网络G（Generator）和判别网络D（Discriminator）不断博弈，进而使G学习到数据的分布，如果用到图片生成上，则训练完成后，G可以从一段随机数中生成逼真的图像。G， D的主要功能是：●  G是一个生成式的网络，它接收一个随机的噪声z（随机数），通过这个噪声生成图像

 霍夫变换(Hough)是一个非常重要的检测间断点边界形状的方法。它通过将图像坐标空间变换到参数空间，来实现直线与曲线的拟合。参数空间可以表示为(a,b,r)，图像坐标空间中的一个圆对应参数空间中的一个点。                                           A(a,b,r)。计算过程是让a,b在取值范围内增加，解出满足上式的r值，每计算出一个(a,...