Quitar peso a una imagen

Presentación de la rmn: imágenes de difusión (49 de 56)

LEE, TSU-TIAN, et J. C. JUANG. “Optimal pole allocation and weighting matrix selection”. International Journal of Systems Science 17, no 2 (février 1986): 325-36. http://dx.doi.org/10.1080/00207728608926807.
Bashford, G. R., et J. L. Morse. “Circular ultrasound compounding by designed matrix weighting”. IEEE Transactions on Medical Imaging 25, no 6 (juin 2006): 732-41. http://dx.doi.org/10.1109/tmi.2006.873610.
Nekoui, Mohammad Ali, et Hassan Heidari Jame Bozorgi. “Weighting Matrix Selection Method for LQR Design Based on a Multi-Objective Evolutionary Algorithm”. Advanced Materials Research 383-390 (novembre 2011): 1047-54. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.383-390.1047.
Este trabajo presenta una aplicación del Algoritmo de Evolución Multiobjetivo (MOEA) para el diseño de las matrices de ponderación Q y R en los reguladores cuadráticos lineales (LQR). Considerando la dificultad de diseñar matrices de ponderación para un regulador cuadrático lineal, se propone un enfoque basado en un algoritmo evolutivo multiobjetivo. Las matrices de ponderación del LQR, la tasa de control de retroalimentación de estado y, en consecuencia, el controlador óptimo se obtienen mediante el establecimiento del modelo de optimización multiobjetivo de las matrices de ponderación del LQR y la aplicación del MOEA al mismo, lo que hace que el sistema de control cumpla con múltiples índices de rendimiento simultáneamente. El controlador del sistema de doble péndulo invertido se diseña utilizando el enfoque propuesto. Los resultados de la simulación muestran que tiene un tiempo de ajuste más corto y un menor valor de amplitud que se desvía del estado estacionario que un enfoque de diseño de matrices de ponderación del Algoritmo Genético de Ordenación No Dominante (NSGA- LQR).

Script de preprocesamiento ponderado de pixinsight – lo básico

Controlar los aspectos del cálculo de pesos.Ejemplosocolapsar todosCalcular pesos de diferencia de intensidad en escala de grises Abrir el script en vivoEste ejemplo segmenta un objeto en una imagen utilizando el método de marcha rápida usando pesos de diferencia de intensidad en escala de grises calculados a partir de los valores de intensidad en las ubicaciones de las semillas.Leer la imagen y mostrarla.I = imread(‘cameraman.tif’);
seedpointC = 67;Calcule la matriz de pesos de diferencia de intensidad en escala de grises para la imagen y muéstrela. El ejemplo hace una escala logarítmica de W para una mejor visualización.W = graydiffweight(I, seedpointC, seedpointR,’GrayDifferenceCutoff’,25);

Proceso de selección de subcuadros (más el cálculo de la escala de la imagen)

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Actas Volumen 10836, 2018 International Conference on Image and Video Processing, and Artificial Intelligence; https://doi.org/10.1117/12.2514800Event60U (2018) https://doi.org/10.1117/12.2514800Event: 2018 International Conference on Image, Video Processing and Artificial Intelligence, 2018, Shanghai, China
Se propone un algoritmo mejorado de filtro de medios no locales. El algoritmo NLM común solo considera la distancia euclidiana entre los valores de los píxeles como el estándar de cálculo de los pesos, descuida la relación de posición espacial de los píxeles y la similitud de los detalles de textura entre los bloques de la imagen, lo que resulta en la distorsión de la estructura de la imagen después del filtrado, y la información de los bordes está ausente. Para resolver este problema, el autor utiliza la posición espacial de los píxeles en la imagen para mejorar la distancia euclidiana. Al mismo tiempo, la medición del índice de similitud estructural (SSIM) se utiliza para medir la similitud de los bloques de imágenes vecinas para obtener el peso de la similitud, utilizando este peso, la distancia euclidiana del bloque de imagen se pondera de nuevo para reducir el peso de los bloques de imagen con baja similitud estructural. Al mismo tiempo, se aumenta el peso de los bloques de imágenes con alta similitud estructural para lograr la capacidad de mantener la información de los bordes. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto mantiene eficazmente el borde y el detalle de la imagen, y es superior al algoritmo NLM convencional en términos de indicadores PSNR y SSIM.

Ponderación de la distancia inversa para crear una superficie a partir de la muestra

El tipo de interés anual es esencialmente la media ponderada de los rendimientos medios anuales de los bonos del Tesoro plurianuales a 30 años (BTP) (23 ) (80 %), de los bonos del Tesoro plurianuales a 10 años (10 %) y de las letras del Tesoro ordinarias a 12 meses (BOT) (24 ) (10 %). eur-lex.europa.eu
creado por el Ministerio de Salud de Brasil y el Instituto do Memorial de Artes Gráficas do Brasil (IMAG-Brasil), como una forma de llegar a diferentes audiencias con mensajes sobre la prevención del VIH/SIDA, su tratamiento y los derechos humanos.
partes (deuda), introduciendo el tipo de interés de mercado de la deuda (algunas administraciones adoptan el valor contable del coste de la deuda) y la tasa de rentabilidad propia del mercado (tasa de mercado libre de riesgo más la tasa de riesgo-país), corregida por el factor Beta por la variabilidad de las cotizaciones de las empresas de comunicación en la bolsa.
terceros (deuda), introduciendo la tasa de interés de mercado para la deuda (algunas administraciones adoptan el valor contable del coste de la deuda) y la tasa de rentabilidad propia del mercado (tasa del mercado libre de riesgo más la tasa de riesgo-país) corregida por el factor Beta de variabilidad de los precios de las acciones de empresas de comunicaciones en el mercado de valores.