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Computers, Materials & Continua | 图像处理的最新进展

在过去十年左右的时间里,以深度学习为代表的人工智能技术取得了显著的进步,尤其是在信号处理和计算机视觉领域。在这些领域,基于深度学习的方法正在以前所未有的速度迭代和商业化,极大地改变了人类的生活、学习和工作方式。近年来,图像和视频合成与生成、3D 视觉、视觉语言模型和多模态学习逐渐成为该领域的研究热点。本期特刊旨在突出图像和视频处理领域的最新突破和应用,并具有双重关注点。首先,它探讨了用于数据采集和可视化的尖端设备的新用途。其次,它深入研究了处理大规模数据集的新方法,利用现代模式识别和机器学习技术来推进图像分析的最新技术。

Computers, Materials & Continua | 图像处理的最新进展

在过去十年左右的时间里,以深度学习为代表的人工智能技术取得了显著的进步,尤其是在信号处理和计算机视觉领域。在这些领域,基于深度学习的方法正在以前所未有的速度迭代和商业化,极大地改变了人类的生活、学习和工作方式。近年来,图像和视频合成与生成、3D 视觉、视觉语言模型和多模态学习逐渐成为该领域的研究热点。本期特刊旨在突出图像和视频处理领域的最新突破和应用,并具有双重关注点。首先,它探讨了用于数据采集和可视化的尖端设备的新用途。其次,它深入研究了处理大规模数据集的新方法,利用现代模式识别和机器学习技术来推进图像分析的最新技术。

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Journal of Remote Sensing | 高光谱遥感研究进展:智能提取与应用

高光谱遥感技术具有诊断性高光谱分辨率,擅长捕捉材料连续和精细的反射特性,广泛应用于生态系统生态学、地质学、城市规划、精准农业、国防、湿地监测等领域。在人工智能飞速发展的时代,可以采用新颖的图像处理和信息提取技术来更智能地挖掘高光谱遥感数据特征。通过结合多源和多模态数据的互补特征,地球科学先验知识与人工智能的融合,使高光谱遥感技术能够实现对复杂地理过程和人类活动的更全面、更深入的理解。为了及时全面地捕捉高光谱遥感的最新进展,本特刊寻求从地块到卫星层面的尖端高光谱遥感应用方面的贡献。本特刊还寻求利用智能图像处理和信息提取技术更有效地利用高光谱数据立方体中包含的大量输入的贡献。

Journal of Remote Sensing | 高光谱遥感研究进展:智能提取与应用

高光谱遥感技术具有诊断性高光谱分辨率,擅长捕捉材料连续和精细的反射特性,广泛应用于生态系统生态学、地质学、城市规划、精准农业、国防、湿地监测等领域。在人工智能飞速发展的时代,可以采用新颖的图像处理和信息提取技术来更智能地挖掘高光谱遥感数据特征。通过结合多源和多模态数据的互补特征,地球科学先验知识与人工智能的融合,使高光谱遥感技术能够实现对复杂地理过程和人类活动的更全面、更深入的理解。为了及时全面地捕捉高光谱遥感的最新进展,本特刊寻求从地块到卫星层面的尖端高光谱遥感应用方面的贡献。本特刊还寻求利用智能图像处理和信息提取技术更有效地利用高光谱数据立方体中包含的大量输入的贡献。

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Array | 基于深度学习的图像着色研究进展及应用

图像着色是将灰度图像转换为具有自然感官和视觉质量的彩色图像的过程。图像着色任务是一个典型的计算机视觉问题,尤其是红外图像着色 它一直受到学者的广泛关注。红外图像是通过检测红外辐射获得的,广泛应用于军事、安防监控、医学和地质勘探等领域。但是,由于红外图像的特殊性质,它们缺乏颜色信息,因此对红外图像进行着色可以使观察者更容易理解和分析图像内容。近年来,图像着色技术在自然图像和红外图像领域取得了重要进展,特别是最新的基于深度学习的图像着色算法不断被提出,对许多应用领域具有重要意义,如医疗诊断、遥感、艺术创作、夜视等特殊应用领域。

Array | 基于深度学习的图像着色研究进展及应用

图像着色是将灰度图像转换为具有自然感官和视觉质量的彩色图像的过程。图像着色任务是一个典型的计算机视觉问题,尤其是红外图像着色 它一直受到学者的广泛关注。红外图像是通过检测红外辐射获得的,广泛应用于军事、安防监控、医学和地质勘探等领域。但是,由于红外图像的特殊性质,它们缺乏颜色信息,因此对红外图像进行着色可以使观察者更容易理解和分析图像内容。近年来,图像着色技术在自然图像和红外图像领域取得了重要进展,特别是最新的基于深度学习的图像着色算法不断被提出,对许多应用领域具有重要意义,如医疗诊断、遥感、艺术创作、夜视等特殊应用领域。

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