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智能優(yōu)化算法?? ? ??神經(jīng)網(wǎng)絡預測?? ? ??雷達通信?? ? ?無線傳感器?? ? ? ?電力系統(tǒng)

信號處理?? ? ? ? ? ? ?圖像處理?? ? ? ? ? ? ??路徑規(guī)劃?? ? ??元胞自動機?? ? ? ?無人機

?? 內容介紹

在現(xiàn)代醫(yī)學診斷中，圖像融合技術在提高醫(yī)學圖像質量和準確性方面發(fā)揮著重要作用。醫(yī)學圖像融合是將來自不同模態(tài)或不同時間點的圖像進行融合，以提供更全面和準確的信息，從而幫助醫(yī)生做出更準確的診斷和治療計劃。在這篇博客文章中，我們將介紹一種基于高斯濾波器和PS搜索的像素融合方法，用于多模態(tài)醫(yī)學圖像和多次曝光圖像的融合。

首先，讓我們了解一下高斯濾波器的原理。高斯濾波器是一種線性平滑濾波器，常用于圖像處理中的平滑操作。它通過在圖像上進行卷積操作，將每個像素的值替換為其周圍像素的加權平均值。高斯濾波器的權重值由一個高斯函數(shù)決定，該函數(shù)在中心像素附近具有最大值，并隨著距離的增加而逐漸減小。這種權重分布使得高斯濾波器能夠有效地去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節(jié)。

接下來，我們將介紹PS搜索算法。PS搜索算法是一種基于像素相似性的圖像融合方法，它通過比較不同圖像之間的像素差異來確定最佳匹配。該算法首先選擇一個參考圖像，然后在其他圖像中搜索與參考圖像相似的像素塊。相似性度量通常使用像素之間的歐氏距離或相關系數(shù)來計算。一旦找到最佳匹配，就可以將像素塊從其他圖像復制到參考圖像中，從而實現(xiàn)圖像的融合。

現(xiàn)在，我們將高斯濾波器和PS搜索結合起來，用于多模態(tài)醫(yī)學圖像和多次曝光圖像的融合。首先，我們對每個輸入圖像應用高斯濾波器，以去除噪聲并平滑圖像。然后，我們選擇一個圖像作為參考圖像，并在其他圖像中使用PS搜索算法找到與參考圖像相似的像素塊。通過將這些像素塊從其他圖像復制到參考圖像中，我們可以將不同圖像的信息融合在一起，從而得到更全面和準確的圖像。

這種基于高斯濾波器和PS搜索的像素融合方法在醫(yī)學圖像處理中具有廣泛的應用。它可以用于多模態(tài)醫(yī)學圖像的融合，例如將MRI和CT圖像融合在一起，以提供更全面的解剖信息。此外，它還可以用于多次曝光圖像的融合，例如將多次曝光的X射線圖像融合在一起，以提高圖像質量和減少輻射劑量。

總結起來，像素融合是一種重要的圖像處理技術，在醫(yī)學診斷中具有廣泛的應用。基于高斯濾波器和PS搜索的像素融合方法能夠有效地將多模態(tài)醫(yī)學圖像和多次曝光圖像進行融合，從而提供更全面和準確的圖像信息。隨著醫(yī)學圖像處理技術的不斷發(fā)展，我們相信這種融合方法將在未來的醫(yī)學診斷中發(fā)揮更重要的作用。

?? 部分代碼

function [f]=mfiltw(images,k)% Gaussian of differences: a simple and efficient general image fusion method% Please cite this study as:% Kurban, R. Gaussian of Differences: A Simple and Efficient General Image Fusion Method. Entropy 2023, 25, 1215. https://doi.org/10.3390/e25081215kernelsize=2*k+1;sigma=(kernelsize-1)/6;h=fspecial('gaussian',kernelsize,sigma);[m,n,imagecount]=size(images);cc=zeros(m,n,imagecount);for i=1:imagecount ? ?[ir,ic]=edges_func(padarray(double(images(:,:,i)),[k k],'symmetric')); ? ?cc_temp=conv2(sqrt(ir+ic), h,'valid'); ? ?cc(:,:,i)=cc_temp+eps; endlowlim=(1/imagecount)*0.1;uplim=1-lowlim;sumcc=sum(cc,3);f=zeros(m,n);for i=1:imagecount ? ?fw=cc(:,:,i)./sumcc; ? ?fw(fw<lowlim)=lowlim; ? ?fw(fw>uplim)=uplim; ? ?fws(:,:,i)=fw; ? ?f = f + fw.*double(images(:,:,i));endfunction [yr,yc]=edges_func(x)yr=conv2(x,[0 1 -1]','same').^2;yc=conv2(x,[0 1 -1] ,'same').^2;

?? 運行結果

?? 參考文獻

Kurban, R. (2023). Gaussian of Differences: A Simple and Efficient General Image Fusion Method. Entropy, 25(8), 1215. https://doi.org/10.3390/e25081215

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1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用

生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化

2 機器學習和深度學習方面

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、LSTM、支持向量機（SVM）、最小二乘支持向量機（LSSVM）、極限學習機（ELM）、核極限學習機（KELM）、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷

2.圖像處理方面

圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知

3 路徑規(guī)劃方面

旅行商問題（TSP）、車輛路徑問題（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化

4 無人機應用方面

無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配、無人機安全通信軌跡在線優(yōu)化

5 無線傳感器定位及布局方面

傳感器部署優(yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化

6 信號處理方面

信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化

7 電力系統(tǒng)方面

微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置

8 元胞自動機方面

交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長

9 雷達方面

卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合