第３９卷第１期２０００９－２月复旦学报（自然科学版）Ｊｏｕｒｎａ］ｏｆＦｕｄａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｖ０１．３９Ｎｏ．１Ｆｅｂ．２０００文章编号：０４２７７１ｒ】｜Ｉｚ（）ＯＯ）Ｏｔ００２６Ｏｑ不适定逆成像问题的多准则正则化求解方法戴伟辉，高汝熹（管理学院）搐要：不适定性（ｉｌｌｐｏｓｅｄｎｅｓｓ）是图像重建（ｘ射线ＣＴ的投影重建、心电ＥＣＧ厦脑电ＥＥＧ信号的逆成像...

基于深度学习的图像识别算法深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，近年来在图像识别领域取得了巨大的突破。基于深度学习的图像识别算法以其优异的性能，在人脸识别、物体检测、图像分割等应用中得到广泛应用。本文将从深度学习的基本原理、常用的图像识别网络架构以及优化策略三个方面来探讨基于深度学习的图像识别算法。深度学习的基本原理是通过构建多层神经网络，在大规模数据集上进行训练来获得高效的模型。常见的图像识...

图像分割方法应用于施工现场物体的识别林庆达;陈敏;禤亮;吴舟舟【摘 要】复杂场景中的图像分割是当前图像分割中的一个难点,给分割算法带来了更大的挑战.基于深度学习的算法基于统计学理论,相比传统的神经网络,深度学习能够进行更深层次的学习,因此准确率大大提升,本文研究了一种深度信念网模型,加入drop out策略,并且进行改进,最后把模型应用于施工现场勾机的图像分割与识别.实验证明,改进的深度信念网模型...

yolo实例分割训练YOLO（You Only Look Once）是一种先进的目标检测算法，而YOLO实例分割则是在目标检测的基础上进行的进一步研究和应用。本文将介绍YOLO实例分割的训练过程和相关的技术细节。YOLO实例分割是一种将图像中的每个像素与其所属的目标实例进行关联的任务。与传统的目标检测算法不同，YOLO实例分割不仅能够检测目标的位置和类别，还能够准确地分割出目标的轮廓。这使得YOL...

基于深度学习的图像识别算法的研究与优化第一章 前言图像识别技术是计算机视觉领域中的重要研究方向。随着深度学习技术的发展，图像识别技术得到了极大的提升。本文将围绕基于深度学习的图像识别算法进行研究与优化展开。第二章 深度学习图像识别算法2.1 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中应用最为广泛的一种图像识别算法，其结构和数据处理方式与...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902826 A(43)申请公布日 2022.01.07正则化网络(21)申请号 CN202111225241.2(22)申请日 2021.10.21(71)申请人 天津科技大学    地址 300457 天津市滨海新区经济技术开发区第十三大街9号(72)发明人 陈晓艳 王子辰 张新宇 付...

基于卷积神经网络的图像去雾算法研究近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，图像处理成为了一个热门的研究领域。其中之一的问题是图像去雾，即去除由于大气散射引起的图像模糊和降低对比度的问题。为了解决这个问题，研究人员提出了许多算法。本文将重点研究基于卷积神经网络的图像去雾算法。卷积神经网络（CNN）是一种广泛应用于图像处理领域的深度学习算法。它通过多层的卷积和池化操作，有效地提取图像的特征。在图像去雾任...

一种基于图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法摘 要：本文提出一种结合图像融合和卷积神经网络的相位恢复方法。传统的相位恢复方法主要分为基于解析信号与基于正则化的方法。然而这些方法大多数都依赖于对待恢复图像的先验知识，并且存在一定的局限性。因此本文提出的方法可克服这些局限性。该方法首先针对微弱信号的干扰，使用离散小波变换进行噪声去除。同时提出一种基于大量图像集的图像融合技术，以弥补传统方法图像信息不足...

基于深度学习的图像识别算法的优化与实现第一章：简介深度学习已经成为图像处理技术上最重要的一种方法之一，目前已经被广泛应用在图像识别领域。利用深度学习的特点，可以从海量的图片中学习出一些抽象而有效的特征，从而实现对图像中各种物体和场景的准确识别。虽然深度学习已经被广泛接受和应用，但是深度学习的算法还需要不断的改进和优化，以达到更好的识别效果和更高的准确度。第二章：深度学习的图像识别算法深度学习的图像...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 107169954 A(43)申请公布日 2017.09.15(21)申请号 CN201710253255.2(22)申请日 2017.04.18(71)申请人 华南理工大学    地址 510640 广东省广州市天河区五山路381号(72)发明人 王伟凝 肖纯 师婷婷 赵明权 (74)专利代理...

收稿日期：2020年9月3日，修回日期：2020年10月20日基金项目：国家自然科学基金项目（编号：41461038）资助。作者简介：郑璐，女，硕士研究生，研究方向：图像处理及深度学习。王保云，男，博士，副教授，研究方向：机器学习及图像处理。∗1引言在这个信息大爆炸的时代，人类通过各种各样的信息感知世界，其中图像是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段［1］。近年来，利用某些技术手段对低质量图...

(19)中华人民共和国国家知识产权局正则化网络(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 114529470 A(43)申请公布日 2022.05.24(21)申请号 CN202210156295.6(22)申请日 2022.02.21(71)申请人 南通大学    地址 226019 江苏省南通市崇川区啬园路9号(72)发明人 胡彬 顾铭岑 李金航 王尧 (74)专利代理...

基于神经网络的图像识别与分类算法优化图像识别与分类技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它能够将图像中的对象或场景进行准确的识别和分类。近年来，随着人工智能技术的不断进步，基于神经网络的图像识别与分类算法得到了广泛应用和深入研究。本文将探讨基于神经网络的图像识别与分类算法的优化方法和相关技术。首先，我们需要了解神经网络的原理。神经网络是一种模仿人脑神经系统的计算模型，它由一系列相互连接的神经元组成。...

如何利用神经网络进行图像分割的技术指南神经网络在图像处理领域中扮演着重要的角，尤其是在图像分割方面。图像分割是指将一幅图像分割成多个独立的区域，每个区域具有相似的特征。利用神经网络进行图像分割可以实现自动化和高效率的处理，本文将为大家介绍如何利用神经网络进行图像分割的技术指南。1. 数据准备在进行图像分割之前，首先需要准备好训练数据。训练数据应包含原始图像和对应的标签图像。标签图像是一幅与原始图...

摘要图像在形成的过程中受到成像系统、成像设备等限制，导致图像的质量下降。成像系统和成像设备的好坏通常会影响图像清晰的程度，为了在提高图像清晰度的同时不增加硬件成本的投入，因此有了图像的超分辨率重建这一概念。图像超分辨率重建技术克服了高分辨率图像对成像硬件的依赖。图像的超分辨率重建是指通过数字信号处理的方法，由质量下降的低分辨率图像重建出高分辨率图像。自图像超分辨率的概念首次提出以来，在此后的三十多...

神经网络算法提高图像识别精度近年来，随着人工智能技术的不断发展，图像识别技术在各个领域中扮演着越来越重要的角。而神经网络算法作为一种应用广泛的算法，被广泛应用于图像识别领域，其通过模拟人脑神经元之间的连接方式来进行信息处理，可以有效地提高图像识别的精度。在本文中，将介绍神经网络算法在图像识别中的应用，并探讨如何通过优化神经网络算法来进一步提高图像识别的精度。首先，神经网络算法在图像识别中的应用十...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 104376533 A(43)申请公布日 2015.02.25(21)申请号 CN201410478976.X(22)申请日 2014.09.18(71)申请人 合肥工业大学    地址 230009 安徽省合肥市屯溪路193号合肥工业大学计算机与信息学院(72)发明人 汪萌 王婧 杨勋 洪日昌...

基于卷积神经网络的图像识别与分割技术研究摘要：随着人工智能和计算机视觉的快速发展，图像识别与分割技术在各个领域起到了重要的作用。本文主要讨论了基于卷积神经网络的图像识别与分割技术的研究进展，包括卷积神经网络原理、图像分类和图像分割算法的特点以及相关应用。通过研究现有的文献和算法，我们总结了一些常见的图像识别与分割方法，并探讨了它们的优缺点。此外，我们还介绍了一些最新的技术进展和挑战，并提出了未来研...

ESRGAN（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）是一种用于图像超分辨率的预训练模型，它能够提高图像的清晰度和质量，是计算机视觉领域的一项重要技术。在本文中，我们将详细介绍ESRGAN预训练模型的训练代码，以帮助读者了解如何使用该模型进行图像超分辨率的训练和应用。一、ESRGAN简介ESRGAN是一种基于生成对抗网络（...

2021574肺癌作为人类健康和生命威胁最大的恶性肿瘤之一[1]，在我国的发病率和死亡率增长最快。早期诊断是提高患者生存率的关键[2]，但是由于肺结节的直径小，早期的肺癌结节很难检测到。计算机断层扫描（CT）与其他医学诊断技术相比具有更高的准确性，因此被广泛用于检测肺结节。检查CT会花费医生的大量时间和精力，并且医生的诊断水平不一致，因此很容易出现误诊。为了提高诊断的准确性，目前已有计算机辅助诊断...

基于深度学习的CT图像伪影去除算法研究深度学习在医学影像处理领域表现出了巨大的潜力，并且在许多任务中取得了令人瞩目的成果。其中一项重要的任务是去除医学影像中的伪影，特别是在CT图像中由于各种原因产生的伪影。本文将针对基于深度学习的CT图像伪影去除算法进行研究，以提高影像的质量和准确性。首先，我们需要深入了解影响CT图像质量的主要因素和伪影的来源。CT图像中的伪影可能是由于不均匀的X射线穿透，散射，...

边缘区域约束引导的运动模糊图像复原第一章：引言- 介绍图像复原的重要性和背景- 说明边缘区域约束引导在图像复原中的作用- 阐述运动模糊图像复原的研究现状和存在问题第二章：边缘区域约束引导在图像复原中的应用- 介绍边缘检测的方法和技术- 阐述如何将边缘区域约束引导应用于图像复原中- 分析边缘区域约束引导在图像复原中的作用和效果第三章：运动模糊图像复原的基本原理正则化最小二乘问题- 介绍运动模糊的基本...

数字图像处理中的去噪技术研究第一章：引言数字图像处理是一门涉及将图像进行数字化和处理的学科，随着数字图像技术的迅速发展，我们越来越需要对图像进行去噪处理，以提高图像的质量。本文将围绕数字图像处理中的去噪技术展开研究。第二章：去噪技术的现状和意义2.1 去噪技术的现状随着数字图像处理技术的发展，各种去噪技术层出不穷。目前常用的去噪技术包括加权最小二乘法、小波变换、总变差正则化等。2.2 去噪技术的意...

如何利用计算机视觉技术处理模糊图像问题在计算机视觉领域，处理模糊图像是一个具有挑战性的问题。模糊图像通常由于摄像机晃动、主体运动或不当对焦等因素导致。通过运用计算机视觉技术，可以恢复模糊图像的清晰度，以提高图像的质量和可用性。本文将介绍一些常见的计算机视觉技术，以帮助处理模糊图像问题。1. 去模糊滤波器去模糊滤波器是一种常用的方法，通过在频域中估计和抵消图像的模糊效果，减少或消除图像的模糊程度。其...

相机响应函数定标的正则化方法王;谢蓄芬;邹念育【摘 要】相机响应函数是真实场景辐射量与图像灰度值之间的映射关系,对相机响应函数的标定具有重要的研究价值.根据相机的成像原理给出了相机响应函数的数学模型,分析了最小二乘法标定相机响应函数存在的病态问题.为了获得稳定、精确的相机响应函数,提出了一种正则化方法对相机响应函数进行标定,该方法在索波列夫空间中设置不同的正则算子.通过实验分别论证索波列夫参数...

正则化最小二乘问题1、为什么引入非线性激活函数如果不用激励函数，在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与没有隐藏层效果相当，这种情况就是最原始的感知机（Perceptron）了。正因为上面的原因，我们决定引入非线性函数作为激励函数，这样深层神经网络就有意义了（不再是输入的线性组合，可以逼近任意函数）。2、为什么使用ReLU激活函...

在计算机视觉领域，OpenCV是一个非常流行的开源库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。其中，最小二乘法是常用的数学工具，用于求解超定方程组，它在图像处理和计算机视觉中有着广泛的应用。在本篇文章中，我们将深入探讨opencv中最小二乘法的原理和应用。1. 最小二乘法简介最小二乘法是一种数学优化方法，用于寻一组参数，使得给定函数与实际数据之间的误差平方和最小。在opencv中，最小二乘法被广泛...

本 科 毕 业 论 文（设计）课题名称有约束最小二乘图像复原算法设计与实现 学    院机械与电气工程学院 专    业电气工程及其自动化 班级名称XXXX 学生姓名XXXX 学    号XXXX 指导教师XXXX完成日期 XXXXXXXXXXXX有约束最小二乘图像复原算法设计与实现摘要正则化图像复原方法是通过引入图像先验知识相关的正则项...

正则化(regularization)正则化(regularization)在线性代数理论中，不适定问题通常是由一组线性代数方程定义的，而且这组方程组通常来源于有着很大的条件数的不适定反问题。大条件数意味着舍入误差或其它误差会严重地影响问题的结果。反问题有两种形式。最普遍的形式是已知系统和输出求输入，另一种系统未知的情况通常也被视为反问题。许多反问题很难被解决，但是其他反问题却很容易得到答案。显然...

正则化方法在图像处理中的应用研究近年来，图像处理技术的发展日益迅猛，从而促进了各个领域的发展。与此同时，正则化方法也在逐渐成为图像处理的一个热门领域。正则化方法主要是为了在最小化目标函数时对模型进行约束，从而避免过度拟合，提高模型泛化能力，进而提高图像处理效果。一、正则化方法的概念正则化是指通过在目标函数中引入测度模型复杂度的项，使目标函数最小化的过程中加入一定的先验知识，从而避免过度拟合。正则化...