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现有的图像修复方法在处理大面积缺失或高度纹理化的图像时,通常会产生扭曲的结构或与周围区域不一致的模糊纹理,无法重建合理的图像结构。为此,提出了一种基于推理注意力机制的二阶段网络图像修复方法。首先通过边缘生成网络生成合理的幻觉边缘信息,然后在图像补全网络完成图像的重建工作。为了进一步生成视觉效果更逼真的图像,提高图像修复的精确度,在图像补全网络采用推理注意力机制,有效控制了生成特征的不一致性,从而生成更有效的信息。所提方法在多个数据集上进行了实验验证,结果表明该图像修复方法的结构相似性指数达到了88.9%,峰值信噪比达到了25.56 dB,与现有的图像修复方法相比,该方法具有更高的图像修复精确度,生成的图像更逼真。 相似文献
3.
在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。 相似文献
4.
5.
电路板在我们的日常生活中非常常见,这就使得印刷电路板的缺陷检测显得尤为重要。AOI作为新兴的检测PCB板缺陷的系统,在生产实际中正在被大家熟知并且应用。相较于传统的检测方式,AOI系统比较灵活,无论是在检测时间还是系统运算上,或者是对相关技术人员的要求相较于传统方式都比较有优势,本文就AOI系统在实际中的应用展开讨论,分析并且介绍了在实际应用中的具体细则。 相似文献
6.
为了探讨在安卓平台上构建医用图像采集系统的开发个案,分析通过以智能手机、平板电脑为核心安卓设备通过拍照获得化验单数据后进行文本识别并提交智慧医疗系统的解决方案。本文首先通过二值化算法形成低阈值图像数据,使用卷积神经元网络算法对文本进行逐一识别,使用K-means算法对识别后的单字文本进行字段记录值的整合并形成元数据库服务于其他智慧医疗系统模块。在使用9000组数据对神经元网络进行前期训练的前提下,该系统的识别准确率达到了99.5%以上。本系统具有一定的可行性,对未来智慧医疗的系统开发有实践意义。 相似文献
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8.
生物光声成像(Photoacoustic Imaging,PAI)是一种新型的无创复合功能成像方法.生物组织不均匀的声学特性会使超声波在组织界面处发生反射,导致重建图像中存在伪影和失真,降低图像质量和成像深度.文中综述了目前抑制PAI声反射伪影的主要方法,包括延迟相减法、基于杂波去相关理论的方法、短滞后空间相干法、基于深度学习的方法、光声引导聚焦超声法、基于超声平面波模型的方法和多波长激励的方法等,详细介绍各方法的原理,分析其优势和不足,并展望未来的研究趋势. 相似文献
9.
为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响,采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成,预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取,最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段,对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理,并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明,该方法与传统灰度重心法相比,在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel,15.12pixel和83.36pixel,时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度,且对噪声光斑具有较好鲁棒性,可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。 相似文献
10.
利用计算机实现自动、准确的秀丽隐杆线虫(C.elegans)的各项形态学参数分析,至关重要的是从显微图像上分割出线虫体态,但由于显微镜下的图像噪声较多,线虫边缘像素与周围环境相似,而且线虫的体态具有鞭毛和其他附着物需要分离,多方面因素导致设计一个鲁棒性的C.elegans分割算法仍然面临着挑战。针对这些问题,提出了一种基于深度学习的线虫分割方法,通过训练掩模区域卷积神经网络(Mask R-CNN)学习线虫形态特征实现自动分割。首先,通过改进多级特征池化将高级语义特征与低级边缘特征融合,结合大幅度软最大损失(LMSL)损失算法改进损失计算;然后,改进非极大值抑制;最后,引入全连接融合分支等方法对分割结果进行进一步优化。实验结果表明,相比原始的Mask R-CNN,该方法平均精确率(AP)提升了4.3个百分点,平均交并比(mIOU)提升了4个百分点。表明所提出的深度学习分割方法能够有效提高分割准确率,在显微图像中更加精确地分割出线虫体。 相似文献