简介：摘要：为了提升文本生成图像模型生成图像的质量，提出了利用语义和空间信息来增加全局和局部注意力的空间自注意力生成对抗网络模型。生成网络的输入除了句子文本特征和随机向量之外，还加入了单词级特征作为约束条件，为了让生成图像的整体布局更加清晰，引入了空间自注意力模块，利用其保留了语义标注的空间信息，使生成器在生成图像时更加关注图像的整体布局，规范了对象的整体位置，对生成器起正向优化作用。通过训练 SEAGAN模型最终模型能够通过文本描述生成具有细粒度的清晰的镜架图像，为项目减少了眼镜设计和拍摄图像中的成本，生成的镜框图像也达到了商品所需的清晰度，这也证明了模型在工业领域中的有效性。

简介：摘 要：本文通过对烟花等易燃物的特征参数提取，通过燃放时，燃放物的运动的物理规律、图像特征提取和色阶区别的特征数据提取算法，构建以粒子系统为模型的的烟花动态模型。该模型方便实际场景布置的调试和修改，具有实际应用价值。

简介：摘要：在现代技术支持下，数字图像处理技术被应用到各行业领域，其中以图像分割技术为代表性技术，可通过数字处理底层技术，能够准确识别不同模式。此次研究主要是探讨分析数字图像处理中的图像分割技术及其应用，希望能够对相关人员起到参考性价值。

简介：摘要随着社会的发展，企业对物体质量要求越来越高，基于图像处理的标签质量检测系统越来越被人们所看重。然而，标签在生产过程中，由于受到生产机器精度等因素的影响，生产出来的标签有很多质量问题，比如少印。因此标签缺陷检测越来越重要。本论文主要针对对标签视觉检测系统的软件算法设计，使检测图像与标准图像进行相减，从而提取出缺陷部分，解决标签少印的问题。整个少印缺陷的检测过程不需要人工进行费力的对比，此过程由软件自行处理，人们只需要对检测出的标签进行确认，实现人工与智能化的完美结合，保证标签质量的目的。本文使用VisualC++6.0开发工具进行软件代码编程，最后很好的完成了本论文少印的缺陷检测检测系统，在实验室中，我们对本系统稳定性，精确度进行了测试，测试结果表明本论文的缺陷检测系统能够满足要求。

简介：摘要：

简介：摘要：在无人机操作中，飞手更偏好可见光图像的视野，而热源探测则更适合使用红外图像。鉴于红外图像与可见光图像在信息表达上的差异，将两者融合能够赋予图像多样化的特性，从而提升图像的应用价值。因此本文提出了一种基于分数阶微分处理的红外图像与可见光的融合方法，在不过度干扰可见光图像的纹理和信息的情况下将红外图像融入其中。该方法既确保了融合图像既包含红外图像的关键信息，又保持了可见光图像的清晰度和细节。实验采用TNO数据集进行验证，结果显示，融合图像与原始可见光图像的结构相似性（SSIM）指数超过0.9，表明融合过程对可见光图像质量影响甚微；同时，与红外图像的结构相似性相比，也实现了0.1的提升。

简介：摘要：针对图像领域的申请，从分类号和关键词的角度对如何实现高效检索进行初步研究。对于分类号，针对申请的特点，选择合适分类号，并通过查找合适分类号后检索实际案例展示了检索效率的效提高；对于关键词，通过实际案例对关键词的提取和扩展的重要性进行了验证。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：多标签图像分类是一项允许单个图像同时属于多个类别的重要机器学习任务。与单标签分类不同，多标签图像分类面临着标签间相关性、数据不平衡以及高维数据处理等挑战。随着工业界的算力提升，许多研究人员利用深度学习的强大学习能力来应对多标签图像分类中遇到的挑战，然而专门针对多标签图像分类的综合研究仍然很少。本文系统地综述了多标签图像分类的近几年的进展，首先介绍了多标签图像分类的背景以及定义，接着讨论了多标签图像分类问题挑战，然后详细回顾多标签图像分类的最新进展，其中包括了其在深度学习方面的现有研究成果，如深度卷积神经网络、Transformer，最后总结了多标签图像分类的现状。希望本文的综述能为多标签图像分类领域的研究人员和实践者提供有价值的参考和指导。

简介：摘要：图像识别技术是计算机视觉的重要组成部分，其目标是使计算机能够自动识别和解释图像或视频中的内容。近年来，随着深度学习和计算能力的快速发展，图像识别在许多领域得到了广泛的应用，如自动驾驶、医学影像诊断、安防监控等。本文将从技术发展、主流方法、最新进展以及未来挑战等方面，对图像识别的前沿进行全面概述。

简介：摘要：近年来无监督图像分类取得了显著进展，尤其是通过对比学习和自监督学习的应用，提升了在缺少标注数据情况下的分类性能。本文综述了无监督图像分类的基本概念、方法和最新进展，重点探讨了对比学习、自编码器、视觉变换器等技术在无监督图像分类中的应用。通过比较主流的无监督方法，如SimCLR、MoCo、MAE、DINO等，本文分析了不同方法的优势和局限，展望了无监督学习在大规模图像分类任务中的应用前景。无监督学习能够有效应对数据标注困难的挑战，具有较强的泛化能力，为图像分类领域提供了有力支持。

简介：摘要:分形理论在图像压缩和检索的应用依赖于图像局部的自相似性和特征分布性，本文以分形理论为基础，简介分形理论的发展过程和科学概念，深入探讨了基于分形图像的图像压缩编码与解码算法和基于分形图像的图像检索技术，从实际需求出发，实现高精度的图像压缩和图像检索，相较于传统的图像处理技术，性能更全面，适应图像处理技术的未来发展需求，并促进了分形理论的进一步发展和应用。

简介：摘要:随着图像处理在各个领域的广泛应用，模糊图像的识别技术变得尤为重要。本文探讨了模糊图像识别技术的基本原理，以及提高图像处理精度的策略。深度学习在模糊图像识别中的应用、特征工程与图像增强以及多模态数据融合等方面的方法被详细讨论。通过这些策略的综合应用，可以有效地提高模糊图像的识别精度，为图像处理领域的进一步发展提供有力支持。

简介：摘要：本文针对发电厂管道在运行过程中可能出现的缺陷和损伤问题，提出了一种基于散斑图像相关性分析的检测方法。通过对散斑图像的处理和分析，实现对管道缺陷的识别和定位。本文主要介绍了散斑图像相关性分析的基本原理、软件开发过程以及在实际应用中的效果评估。

简介：

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简介：摘要随着社会的发展，生活水平也在相应的提高，与此同时人们对于图像的质量有了更高的要求。目前，很多的报社都在采用比较专业的色彩管理系统，实力相对地下的报社还没有条件采用非常专业的色彩管理系统进行报纸图像的色彩控制。本文将报纸印刷的图像处理方法进行简要的探讨和分析。

简介：摘要：近年来，为了打击恐怖分子和犯罪分子的猖狂行动，我国逐渐加大了对机场、高铁、火车站等交通运输点的安检力度。基于x射线的安检技术与设备逐渐得到应用，所以本文将就x光图像的概念、特点、原理进行研究说明。

简介：摘要：“孝文化”是中华文化的根基，为了能够将“孝”文化更好的传承与发扬，我们将其“嵌入”到以石窟艺术为代表的大足石刻当中。佛教在最初传到中国的时候，我们仅有孝行，却没有孝道，而佛教中的孝文化在我国不断的发展壮大，同时佛教还吸收了我国有关儒家孝道的相关思想，因其哲学理念存在差异，因此在各个方面都会有所不同，比如：孝行的方式、对象、目的以及传播等等都各不相同，而这些有关“孝”文化的哲学理念在大足石刻的图像当中体现的尤为明显。作为中国晚期石窟艺术的代表，同时也是在9世纪到13世纪这一期间，世界石窟艺术的最后丰碑，大足石刻将现实与宗教进行融合。本文通过对大足石刻“孝”文化进行传播的意义和价值加以阐述，探究大足石刻“孝”文化中所蕴含的哲理，然后再对其中的代表作品《父母恩重经变相》加以分析，由此从多个角度探究大足石刻孝文化图像的理念与形式。

简介：摘 要：高速线材厂由于产线跨度大，故监控点多，操作人员在进行生产操作时需观察监控点位是否出现异常状况。因生产轧制速度快的特点，当产线出现异常时，如果发现、处理不及时，会导致产线故障扩大化，增大设备的损坏率。如无法第一时间发现产线异常，会增加从发现问题到解决问题的周期时间，从而影响生产效率。当调控产线异常画面时，需要联合监控系统查找异常发生时的画面录像，没有一个整体的异常录像存储数据库。采用图像识别预警系统，将传统视觉方法结合深度学习和小样本训练法，针对One-Shot目标检测和小目标检测算法，进行深度优化​，远程部署​、一键部署，解决问题。