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模式识别技术在图像处理中的运用探讨
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作者 简丽琼 《数字技术与应用》 2024年第12期98-100,共3页
图像处理是图像分析应用的重要前提,而模式识别则是一种高效的图像处理技术。因此,本文简单介绍了模式识别技术,论述了模式识别技术在图像处理中的应用流程,并对模式识别技术在图像处理中的应用验证进行了进一步探究,希望为图像模式识... 图像处理是图像分析应用的重要前提,而模式识别则是一种高效的图像处理技术。因此,本文简单介绍了模式识别技术,论述了模式识别技术在图像处理中的应用流程,并对模式识别技术在图像处理中的应用验证进行了进一步探究,希望为图像模式识别的实践推广提供一些参考。 展开更多
关键词 模式识别技术 图像处理 图像模式识别 图像分析 应用流程 运用探讨 应用验证
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深度卷积网络驱动的医学图像压缩与重建
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作者 简丽琼 《数字技术与应用》 2024年第11期140-142,共3页
随着医学影像技术的快速发展,医疗机构每天产生海量的高分辨率医学图像数据,给存储和传输带来了巨大挑战。近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了突破性进展。本文通过设计双向卷积神经网络结构,实现了高效的医学图像压缩和精确重建... 随着医学影像技术的快速发展,医疗机构每天产生海量的高分辨率医学图像数据,给存储和传输带来了巨大挑战。近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了突破性进展。本文通过设计双向卷积神经网络结构,实现了高效的医学图像压缩和精确重建。实验结果表明,该方法在压缩比为20∶1时,峰值信噪比(PSNR)达到38.5 dB,结构相似性(SSIM)为0.965,优于传统JPEG2000等方法。此外,重建图像质量评估显示,该方法能有效保留关键诊断信息,为解决医学大数据存储与传输难题提供了新的思路和可靠保障。 展开更多
关键词 卷积神经网络 深度卷积网络 图像质量评估 大数据存储 JPEG2000 医学图像压缩 医学影像技术 深度学习技术
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