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基于时空域滤波的视觉传达图像的微小细节增强方法
被引量：
6
1
作者
偰倩
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2022年第10期66-71,共6页
为了增强视觉传达图像中人眼不可视区域内隐藏的微小细节,提升图像分辨率,提出了基于时空域滤波的视觉传达图像微小细节增强方法。依据分层差分理论建立视觉传达图像分差表达模型,通过最大灰度级定义高频变化分量,获取视觉传达图像灰度...
为了增强视觉传达图像中人眼不可视区域内隐藏的微小细节,提升图像分辨率,提出了基于时空域滤波的视觉传达图像微小细节增强方法。依据分层差分理论建立视觉传达图像分差表达模型,通过最大灰度级定义高频变化分量,获取视觉传达图像灰度值;基于时空域滤波方法构造分类函数,扩大图像细节类间差异性,以此判断图像微小细节区间;根据高斯随机变量值构建多阶导数,利用其变量累积量和累积矩特性,求解细节特征的变量密度,完成图像微小细节推导,实现增强方法设计。以郁金香为增强图例进行实验,结果表明:所提方法处理后的图像主观感受较为舒服,郁金香花瓣的纹理更加明显,细节更加突出,具有较好的实际应用效果。
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关键词
时空域滤波
视觉传达图像
微小
细节
细节
增强
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职称材料
一种用于低剂量CT的微小细节保护CNN与Transformer融合去噪方法
2
作者
李晓增
王宝珠
+1 位作者
郭志涛
Shanaz Sharmin Jui
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024年第7期842-850,共9页
为解决低剂量CT图像因辐射剂量降低而引入大量噪声,导致图像质量下降,从而影响临床诊断准确性问题,构建一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer的网络模型,并在此模型中引入一种内部块特征提取模块,以更好地保护图像中的微小细节。此外...
为解决低剂量CT图像因辐射剂量降低而引入大量噪声,导致图像质量下降,从而影响临床诊断准确性问题,构建一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer的网络模型,并在此模型中引入一种内部块特征提取模块,以更好地保护图像中的微小细节。此外,为了解决应用Swin Transformer去噪时出现恢复错误纹理细节的问题,在自注意力部分并入一个多输入通道注意力模块,进而构建一种双重注意力Transformer。本研究在AAPM数据集上进行测试,实验结果表明,与现有的去噪算法相比,本文提出的算法在去噪方面表现出色,可以更好地保护图像的微小细节。
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关键词
低剂量CT
图像去噪
深度学习
微小
细节
保护
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职称材料
微小的细节
3
作者
彼得·沃森
《作文通讯（实用阅读版）》
2010年第11期52-52,共1页
在圣艾尔摩古镇拍摄时，虽然房子的其他部分同样有趣，我却把注意力放在了一扇窗户上。窗台上明艳的花朵与年久破败的建筑物产生的对比如此鲜明，让我觉得，古城的整体特色都已浓缩在了这里。
关键词
作文素材
课外阅读
教材
《
微小
的
细节
》
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职称材料
题名
基于时空域滤波的视觉传达图像的微小细节增强方法
被引量：
6
1
作者
偰倩
机构
安徽文达信息工程学院艺术设计学院
出处
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2022年第10期66-71,共6页
文摘
为了增强视觉传达图像中人眼不可视区域内隐藏的微小细节,提升图像分辨率,提出了基于时空域滤波的视觉传达图像微小细节增强方法。依据分层差分理论建立视觉传达图像分差表达模型,通过最大灰度级定义高频变化分量,获取视觉传达图像灰度值;基于时空域滤波方法构造分类函数,扩大图像细节类间差异性,以此判断图像微小细节区间;根据高斯随机变量值构建多阶导数,利用其变量累积量和累积矩特性,求解细节特征的变量密度,完成图像微小细节推导,实现增强方法设计。以郁金香为增强图例进行实验,结果表明:所提方法处理后的图像主观感受较为舒服,郁金香花瓣的纹理更加明显,细节更加突出,具有较好的实际应用效果。
关键词
时空域滤波
视觉传达图像
微小
细节
细节
增强
Keywords
time-space filtering
visual communication image
minute details
detail enhancement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种用于低剂量CT的微小细节保护CNN与Transformer融合去噪方法
2
作者
李晓增
王宝珠
郭志涛
Shanaz Sharmin Jui
机构
河北工业大学电子信息工程学院
河北工业大学创新研究院(石家庄)
出处
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024年第7期842-850,共9页
基金
河北省高等学校科学技术研究项目(ZD2022115)
河北工业大学创新研究院(石家庄)石家庄市科技合作专项基金(SJZZXB23005)。
文摘
为解决低剂量CT图像因辐射剂量降低而引入大量噪声,导致图像质量下降,从而影响临床诊断准确性问题,构建一种结合卷积神经网络(CNN)与Transformer的网络模型,并在此模型中引入一种内部块特征提取模块,以更好地保护图像中的微小细节。此外,为了解决应用Swin Transformer去噪时出现恢复错误纹理细节的问题,在自注意力部分并入一个多输入通道注意力模块,进而构建一种双重注意力Transformer。本研究在AAPM数据集上进行测试,实验结果表明,与现有的去噪算法相比,本文提出的算法在去噪方面表现出色,可以更好地保护图像的微小细节。
关键词
低剂量CT
图像去噪
深度学习
微小
细节
保护
Keywords
low-dose computed tomography
image denoising
deep learning
tiny detail preservation
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
微小的细节
3
作者
彼得·沃森
出处
《作文通讯（实用阅读版）》
2010年第11期52-52,共1页
文摘
在圣艾尔摩古镇拍摄时，虽然房子的其他部分同样有趣，我却把注意力放在了一扇窗户上。窗台上明艳的花朵与年久破败的建筑物产生的对比如此鲜明，让我觉得，古城的整体特色都已浓缩在了这里。
关键词
作文素材
课外阅读
教材
《
微小
的
细节
》
分类号
G633.34 [文化科学—教育学]
G633.33
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时空域滤波的视觉传达图像的微小细节增强方法
偰倩
《黑龙江工业学院学报（综合版）》
2022
6
下载PDF
职称材料
2
一种用于低剂量CT的微小细节保护CNN与Transformer融合去噪方法
李晓增
王宝珠
郭志涛
Shanaz Sharmin Jui
《中国医学物理学杂志》
CSCD
2024
0
下载PDF
职称材料
3
微小的细节
彼得·沃森
《作文通讯（实用阅读版）》
2010
0
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职称材料
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