多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

宫颈癌是严重危害妇女健康的恶性肿瘤，威胁着女性的生命，而通过基于图像处理的细胞学筛查是癌前筛查的最为广泛的检测方法。近年来，随着以深度学习为代表的机器学习理论的发展，卷积神经网络以其强有效的特征提取能力取得了图像识别领域的革命性突破，被广泛应用于宫颈异常细胞检测等医疗影像分析领域。但由于病理细胞图像具有分辨率高和尺寸大的特点，且其大多数局部区域内都不含有细胞簇，深度学习模型采用穷举候选框的方法进行异常细胞的定位和识别时，经过穷举候选框获得的子图大部分都不含有细胞簇。当子图数量逐渐增加时，大量不含细胞簇的图像作为目标检测网络输入会使图像分析过程存在冗余时长，严重减缓了超大尺寸病理图像分析时的检测速度。本文提出一种新的宫颈癌异常细胞检测策略，针对使用膜式法获得的病理细胞图像，通过基于深度学习的图像分类网络首先判断局部区域是否出现异常细胞，若出现则进一步使用单阶段的目标检测方法进行分析，从而快速对异常细胞进行精确定位和识别。实验表明，本文提出的方法可提高一倍的宫颈癌异常细胞检测速度

◼ 1、图像分割 ◼ 2、图像描述 8.1 图像分割 Image Segmentation ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、基于灰度的分割技术 ◼ 3、基于梯度的分割技术 ◼ 4、彩色图像分割技术 ◼ 5、分割评价 8.2 图像描述 Image Description ◼ 1、概述和分类 ◼ 2、链码描绘子 ◼ 3、傅立叶描绘子 ◼ 4、矩

在了解 Photoshop图像处理导论的相关知识之后,本章将介绍图像基础知 识、 Photoshop CS2处理图像的基本操作的使用方法,例如新建图像文件、打 开和保存图像、为图像添加注释、导入和导出图像等等。通过学习这些方法, 为以后进行图像处理打下坚实的基础

用户熟练的使用 Photoshop CS22提供了强大的图像修复工具,可以将图像 中感觉不满意的地方重新修改和修复使图像达到理想的画面效果,如擦除图 像中多余的部分、修正图像的锐化度改变图像的曝光度以及修复图像中出现 的瑕疵等

2.2.1 数字图像的基本描述 1.数字图像处理内容 2.数字图像表示方法 2.2.2 图像的数字化方法 2.2.3 常用图像处理方法 1.点处理 2.区域处理 3.帧处理 4.几何变换处理 2.2.4 图像文件格式

3.2.1插入图像 1.插入一般图像 (1)将光标放到要插入图像的位置。 (2)选择“插入”>“图像”命令,或单击“用子面板上的“图像”按钮,从下拉列表中选择“图像”,或按Ctrl+alt+I组合键。从弹出的“选择图像源”对话框中选择一幅图片

• 图像成像机理 • 图像成像模型 • 图像模型概述 • 图像的亮度模型 • 图像的彩色模型

◆4.0 概述 ◆4.1 图像的对比度增强 ◆4.2 图像的直方图修正 ◆4.3 图像平滑 ◆4.4 图形锐化 ◆4.5 图像的同态滤波 ◆4.6 图像的彩色增强