虽然市场上有很多深度学习的相关图书,但是鲜有人工智能与医学图像相结合的作品,笔者由此萌生了写一本“使用深度学习方法解决医学图像处理问题”图书的想法。本书对医学图像的基础知识、深度学习方法进行了汇总,并以实际工作项目为例,对医疗数据处理到深度学习应用的每个细节展开讲解。 医学图像基础知识匮乏的读者,通过阅读...
由于无相干斑噪声影响的SAR图像是不可能得到的,所以相关学者分别采用合成数据和多视处理的真实SAR图像作为数据集,以尽可能地学习真实相干斑噪声的随机分布。学者基于这样的思路,在log域中提出了大量的相干斑噪声抑制的深度学习方法 [43-46] 。通过log转换,乘性相干斑噪声被转化为加性噪声。因此,大量针对自然图像的...
介绍图像处理技术,以及深度学习在图像领域中的应用;接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍,包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容;然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解;最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例,详细讲解深度学习在图像处理中的...
1.1 深度学习发展的介绍 在机器学习中,我们主要处理的分类问题,回归问题的模型都属于浅层结构的简单学习,通常只包含1到3层的非线性特征转换层,例如一些典型的浅层结构:逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)和多层感知器(MLP)等。这些浅层模型对复杂函数的表示能力有限,无法提取到更高维度的特征。比如在图像、语音的处理...
随着人工智能和机器学习的快速发展,深度学习已经在许多领域取得了显著的成就,特别是在图像处理领域。本文将重点讨论“图片深度学习、尺寸测量与图的深度计算”中的关键概念和技术。一、图片深度学习图片深度学习是一种机器学习方法,它利用深度神经网络对图像数据进行学习和理解。与传统的图像处理方法相比,图片深度学习能够...
前面谈到的传统图像处理方法是对深度学习网络进行改进,换句话说,以CNN网络作为特征提取、语义分割的主干架构是传统图像处理方法不能胜任的。 3.2.1 常规流 常规流可以是任何前馈CNN网络,如基于ResNet或基于VGG的语义分割网络。在原论文中,由于ResNets是最近最先进的语义分割网络,作者使用了类似resnet的架构,如用于常规...
《深度学习与医学图像处理》是一本2023年人民邮电出版社出版的图书，作者是梁隆恺、付鹤、陈峰蔚、刘亚欧、熊云云。内容简介 这是一本介绍“如何使用深度学习方法解决医学图像处理问题”的入门图书。本书先介绍医学图像的基础知识，包括医学图像数据、数据标注、医学数字图像处理和医学图像分类；其次介绍解决医学图像处理中...
本文将深入探讨如何处理这些图像数据,以便在相关应用中实现更好的性能。我们将重点介绍图像数据的采集、预处理、标注,以及如何利用图像数据理解与处理技术解决实际问题。一、图像数据基础图像数据是指由像素组成的二维数组,用于表达图像的视觉信息。在计算机视觉和深度学习中,图像数据可分为静态图像和动态图像两种类型。静态...
《数字图像处理与深度学习》是2023年清华大学出版社出版的图书，作者是汪红兵、李莉。内容简介 本书以机器视觉系统为研究背景，紧密结合实际工业应用案例，介绍传统数字图像处理方法和基于深度学习的数字图像处理方法。本书共8章，内容包括数字图像处理概述、基于传统方法的数字图像处理、基于深度学习的数字图像处理、工业字符...