优化图像教学在初中地理教学的实践探究

2016年教育部发布中考改革指导意见,2020年起广州市将地理纳入中考录取参考科目。文章根据初中地理的教学现状、地理学科特点和初中学生思维水平,分析优化图像教学的必要性,并结合教学实际,探究在课堂中优化图像教学的策略,以帮助学生理解、记忆、归纳、运用地理知识,从而提升学生的学科素养。

双能量CT非线性融合和噪声优化的虚拟单能量图像技术在喉鳞状细胞癌中的应用

目的:探讨双能量CT线性融合图像(linear blending imaging,LBI)、非线性融合图像(nonlinear blending image,NBI)和噪声优化的虚拟单能量图像(noise-optimized virtual monoenergetic image,VMI+)技术在喉鳞状细胞癌中的应用价值。方法:回顾性分析2019年6月至2022年3月61例经病理证实为喉鳞状细胞癌患者的双能量CT资料。双能量图像采用LBI[融合系数为1(80 kV)和0.6(M0.6)]、NBI和VMI+(40 keV、55 keV)技术重建。比较5组图像的客观图像质量[对比噪声比(contrast-tonoise ratio,CNR)、肿瘤CT值、噪声]和主观图像质量(肿瘤边界评分和整体图像质量评分)。结果:40 keV的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界评分均明显高于80 kV、M0.6、NBI和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的整体图像质量评分明显高于80 kV、M0.6、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。NBI的噪声明显低于80 kV、40 keV和55 keV,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论:在喉鳞状细胞癌的双能量CT中,采用VMI+技术(40 keV)能提供更好的CNR、肿瘤CT值和肿瘤边界,采用NBI技术能提供更低的噪声和更好的整体图像质量。

OLED屏下RGB图像优化算法

全面屏的流行对智能手机前置摄像头提出了屏下高质量拍摄的要求。目前用于屏下拍摄方案的有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)透明屏存在光衍射、折射等现象,导致拍摄的RGB图像易产生模糊和细节丢失等问题。针对上述问题,提出了一种OLED屏下RGB图像优化算法。针对目前屏下RGB图像优化数据集较少的问题,设计实现了一种基于智能手机的OLED透明屏屏下图像数据采集装置,采集并制作了由10000多组典型场景构成的屏下图像数据集。其次,提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Nets,GAN)的屏下RGB图像优化算法,其中生成器采用残差网络学习屏下图像细节信息,所设计的感知损失函数是颜色损失、对抗损失和内容损失三者的结合。实验结果表明,基于主观视觉和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)、结构相似性(Structural Similarity,SSIM)等定量评价指标,本文算法在自建数据集上的图像优化效果优于当前的DPED等方法的效果。

图像优化在红外热成像电机故障诊断中的应用

针对外界噪声造成红外图像不够清晰的问题,以红外热成像在电机故障诊断的应用为例,对采集的红外电机图片分别采用高斯滤波优化、中值滤波优化、TV正则法3种方法对原始图片进行优化,结果表明,3种方法都能很好地提高原始图片的清晰度,其中中值滤波的优化方法在提高清晰度上效果最佳。

像素级图像优化融合客观评价指标分析

文章对像素级图像融合的客观评价指标进行分析,设计了新的交互信息量指标,避免了信息的重载,并根据指标相关度和指标选取原则对图像融合的指标进行评价和选取,形成了一组有效的评价准则,使图像融合质量评价指标较为完备,实验验证了方法的有效性。

视频监控运动目标图像优化检测仿真

针对传统的ViBe检测算法在检测中出现鬼影、静止目标、阴影的缺陷,提出将像素值转化到小波域中进行分频,经过算法的优化设计,实现一种基于小波域中检测的新算法。针对ViBe算法中存在鬼影和静止目标的缺陷,将其背景更新策略设计成阶梯型更新,并赋予前景点也具备传播更新背景模型的特性,从而克服了ViBe算法中的鬼影和静止目标缺陷;接下来,利用小波分析的多尺度空间信息进行算法设计,从而达到去除阴影的目的;最后通过3组视频序列进行综合实验,用3个标准进行评价实验结果。实验结果表明,该算法实现了运动目标的有效检测,且优化了ViBe算法的缺陷。

基于图像优化局部保留投影的人脸表情识别

提出了一种基于图像优化局部保留投影的人脸表情识别方法。该算法在降维过程中将图像结构信息融入到LPP目标函数中,称之为GOLPP。与LPP不同,GOLPP通过降维处理,获得图像结构信息的同时将投影最优化,这样可从原始表情数据中提取更具判决性的表情信息。基于JAFFE和CED-WYU(1.0)两个表情数据库的识别结果表明,基于GOLPP的特征提取方法能有效地提高识别率。

MRI图像质量评价指标及其图像优化

随着医用磁共振成像技术的迅速发展，磁共振已成为一种先进的医用检查设备并广泛应用于临床。MRI图像质量控制有多方面的因素。本文就MRI图像质控的几个主要方面，结合文献资料和本影像中心的实际情况进行简要的阐述。

拓扑梯度耦合FCMC的全自动图像修复优化算法

目的当前图像修复算法的损坏区域大都是依靠人工来确定,难以自动鉴定损坏区域,使其修复效率较低。此类算法通过利用像素缺失区域的间断边缘来完成填充,导致重构图像视觉间断,且都是依赖随机修复路径,增加了算法时耗。提出拓扑梯度最小重构路径耦合FCMC(Fuzzy C-mean Clustering)的全自动图像修复算法。方法基于图像损坏区域与完好区域之间的性质差异,引入模糊C均值(FCMC),通过损坏区域的聚类中心与各像素之间的距离来计算隶属度函数,设计基于FCMC的损坏区域自动鉴定算法,以自动识别待修复区域;再嵌入拓扑梯度,定义像素缺失区域的关键点选择规则,建立权重距离函数,得到像素缺失区域的连续轮廓,设计最低修复路径成本方案,完成图像重构;以PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)为评估指标,构造图像修复反馈机制,优化修复图像。结果仿真结果显示:与当前图像修复算法相比,该算法可自动鉴定图像像素缺失区域,能够提取像素缺失区域的连续轮廓。同时,具有更好的修复视觉效果与更高的修复效率,重构图像不存在模糊与视觉不连通。结论提出的算法能够实现图像的全自动修复,可提高修复图像质量与效率。

基于三维激光视觉技术的平面设计图像增强和优化研究

为避免图像失真,研究基于三维激光视觉技术的平面设计图像增强和优化方法。采集平面设计图像数据,将三维激光映射至平面设计图像表面形成信息图,利用该信息与局部复杂度加权处理,构建平面设计图像直方图,扫描以及灰度值变换,消除平面设计图像噪声,采用分块局部增强方法分割图像直方图,实现平面设计图像的增强优化。实验表明,不同噪声标准差下,研究方法的峰值信噪比的平均值为36.62 dB,结构相似度平均值为0.9526。且该方法去噪效果较好;可有效增强平面设计图像的视觉效果,增强人眼甄别平面设计图像信息的能力。

小儿头颈部CT检查的最佳扫描方式和图像质量优化的关键措施探讨

目的:探究小儿头颈部CT检查的最佳扫描方式以及图像质量优化的有效对策。方法:将2012年10月~2015年10月期间我院收治的80例疑似小儿头颈部血管病变患者分为两组,每组40例。全部患者都通过同步减影扫描技术实施CT扫描,且按照扫描方向及起点不同分为顺位扫描组与逆位扫描组,根据2组患者图像重建效果选择最佳的扫描方式。结果:对逆位扫描与顺位扫描的图像伪影分级进行分析比较,其中同一部位中顺位扫描图像伪影更为严重,逆位扫描图像伪影分级明显的比顺位扫描低,差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:逆位扫描能够有效克服头颈部制动性较差、扫描距离长及曝光时间短等因素导致的图像伪影,是小儿头颈部CT检查的最佳扫描方式。进行扫描的过程中,在稳定固定的前提下,依照患者的心率及体重等个体情况合理的对扫描条件及扫描参数进行设置,是一种提高诊断效能及优化图像质量的重要措施。

基于高光谱成像技术的彩色图像标签优化算法研究

针对常规算法对于图像标签的分类精度低下的问题,提出基于高光谱成像技术的彩色图像标签优化算法研究。利用相关函数,确定像素点与其相邻点之间的相关程度,去除冗余信息,采用插值表示图像所包含的信息量差异,选择合适的高光谱波段,分析各标签间的语义相关性,通过聚类算法,构建相似度矩阵,实现标签优化,完成基于高光谱成像技术的彩色图像标签优化算法研究。设计仿真实验,分析所提出算法与其他3种常规算法间的差异,结果表明,将高光谱成像技术应用到彩色图像标签优化算法当中,能够将图像标签的分类精度提高15%左右,有效改善了标签分类效果。

基于视觉传达技术的光照变化强烈图像优化处理研究

当前方法进行对光照变化强烈图像进行优化时,会造成一定程度的梯度变化,导致后续光照变化强烈图像识别率低,为此,提出了基于视觉传达技术的光照变化强烈图像优化处理方法。以多尺度理论分解强烈光照图像频率,异向扩散方程计算光影图像梯度,视觉传达技术建立反投影优化光照变化强烈图像。对比实验结果表明,相比其他三种传统方法,本方法对光照变化强烈图像的识别率更高、误识率更低,且识别效率更高。说明本方法的光照变化强烈图像优化效果优势明显。

MRI图像质量评价指标及其图像优化

随着医用磁共振成像技术的迅速发展，磁共振已成为一种先进的医用检查设备并广泛应用于临床。MRI图像质量控制有多方面的因素。本文就MRI图像质控的几个主要方面，结合文献资料和本影像中心的实际情况进行简要的阐述。

优化数字图像 提高“数转胶”影像质量

结合COM技术在实际应用中一些复杂图像转换后出现的质量问题进行研究和实验,找到一种有效的解决办法。研究的目的主要是针对图文混排的图像,如照片、图片、地图、各类图纸以及一些特殊的图像,采用图像优化技术实现各类图像在转移到缩微胶片上时,既能达到缩微胶片的密度标准,又能够使图像色阶平衡,图像信息与背景色分明,重点突出有用信息的再现等,达到真正意义上的提高工作效率和图像质量。

基于反卷积算法的超声图像优化方法

超声成像技术因其无侵入、低成本、快速、可便携化的特性,成为医学成像领域的一大研究热点.然而,受限于声波的传播特性、成像算法的弊端以及硬件发展,超声图像存在成像深度小、大量伪影、分辨率低等问题.针对超声图像中的目标混叠和分辨率低下问题,提出了一种基于信号处理的超声图像优化方法,通过反卷积算法对超声探头采集到的原始信号进行处理,再将处理后的信号按照延时求和成像算法重建为图像.提出的方法可以减轻信号间的混叠,最终减轻图像中的混叠,令图像中原本难以辨认的微小结构和细节信息得以展现.通过仿真和实验证明,经过处理后的信号所重建的图像质量优于原始信号所重建的图像,验证了提出的信号处理方法的有效性.

一种实时的基于振幅图的ToF深度优化方法

目前,ToF(Time of Flight)三维成像技术在人脸检测、3D目标识别、三维重建等视觉任务领域具有广阔的应用前景。然而,用ToF相机所获得的深度信息往往存在与像素、温度、深度畸变、多径干扰以及背景光相关的噪声干扰。现有的ToF优化算法耗时较大且很难保留目标的细节信息,这些问题严重影响了ToF相机的实际应用。针对以上问题,本文提出一种实时的基于振幅图的ToF深度图优化方法。首先通过ToF接收端采集的原始数据生成带有噪声的振幅图像。针对振幅图中的噪声,选用快速高效的双边网格滤波对振幅图进行去噪。然后,利用优化后的振幅图生成掩码以分割出深度图中前景和背景区域。同时,对深度图中的噪声以及误差像素用滤波的方式优化,最后将优化后的深度图和掩码融合生成最终的深度图。实验结果表明,本文所提算法可以实时有效地滤除深度图噪声,去除背景噪声的干扰,同时能很好地保留深度图中目标对象的细节信息。有助于ToF相机拥有更广泛的应用场景。

针对森林背景的去雾图像优化

森林雾天常导致采集的图像信息质量差,为得到更为清晰完整的森林去雾图像,从而为森林监测提供更好的数据支持和保障,该文利用自适应性算法初步确定森林雾气含量以及光线强度等环境状况,再用亮暗通道融合算法对全局大气光、透射率等大气模型的重要参数值进行优化,最后针对亮暗通道先验算法造成的晕轮效应进行高斯曲率滤波处理。基于自适应图像增强的亮暗通道融合去雾算法能有效改善森林图像的质量,得到细节丰富、视觉效果清晰的森林去雾图像。实验分别从主观标准和客观标准对图像效果进行科学性评价,所得到的融合改进算法对森林图像优化有良好的效果。

基于VR的视频图像处理效果优化仿真研究

针对单一化视频图像"毛刺"现象和压缩比率低等问题,在VR技术基础上提议出一种视频图像处理效果优化方法。根据六个主要运行模块构建出虚拟现实技术系统,从视频图像数据与颜色间关系判定角度出发,分为二进制图像、伪彩色图像以及灰度图像,通过笛卡尔坐标系计算,确定每个中心点的网格图像并量化处理,采用阈值的极值中值滤波算法,对滤波窗口的图像像素排序计算,得到适用于滤波处理的阈值强化图像效果。仿真结果表明,所提方法具有较高压缩比率,人眼视觉效果更优。

超分辨率卷积神经网络算法在高速摄影图像优化中的应用

针对高速摄影系统实时采集的图像几次局部放大后的优化问题,对超分辨率卷积神经网络算法(SRCNN)的非线性映射层进行调优,增大滤波器f2值,并与传统的双三次插值算法仿真处理后的结果进行比较。仿真结果表明:调优后的SRCNN算法具有更高的平均峰值信噪比PSNR。