基于近邻算法的GAN生成图像质量评价

GAN生成图像质量评价是指对GAN生成的图像进行评价,判断生成图像的失真度是否影响观察者的信息获取和主观感受.目前,GAN生成图像质量评价算法较少且算法运行效率不高.该文提出一种基于近邻算法的生成图像质量评价(Near-Neighbor based Generated Image Quality Assessment, NN-GIQA)算法,实现对GAN生成图像的自动、客观、高效评价.首先,基于ANN算法获取生成图像的近邻构成相似图像候选池,缩小生成图像对比范围;然后,基于KNN算法在相似图像候选池中获取与生成图像最相似的K个真实图像得到生成图像质量分数;最后,评价多个经典GAN模型在多个经典数据集上获取的生成图像的质量.实验结果表明本文方法有效提高了GAN生成图像质量评价的效率和准确性,运行时间仅为其他方法的1/9～1/28,其评价结果和人类主观评价结果的一致性达到80%以上,符合人类视觉感知.     

二维图形的图像化存储

基于VisualC++的编程环境,对各种解决方法的实现进行探讨和研究,图像的转换快速、高效实现矢量图形向光栅图像的转换?     

基于运动检测的基础力学实验可视化教学与实践

该文实现了基于运动检测的基础力学实验系统,并将实验过程与实验结果可视化动态显示,直接应用于教学中.实验结果表明,该方法简单、有效,且经济、廉价,教学效果得到了显著提高.     

一种基于流程片段的分布式工作流引擎设计模型

在分析了分布式工作流管理系统3种分布层次的基础上,提出了一种基于流程片段的可以实现第二层次分布的分布式工作流引擎设计模型,描述了模型的体系结构,设计了流程片断的划分算法,并给出了在J2EE开发平台下模型的实现方案．     

增强语义分割的网络模型PS-UNet

文章提出了一种提升上下文依赖关系的增强语义分割网络模型PS-UNet实现医学图像分割. PS-UNet将残差块、PCA模块和SPP模块融合到U-Net网络模型中，可获取更多的特征信息，从而提升分割效果.该模型既可以对器官轮廓粗分割又可以对视网膜血管和细胞精细分割.在公开的数据集上分别对肺部、视网膜血管和细胞分割进行了测试.实验结果表明，与当前先进网络模型相比，PS-UNet在所有实验中，性能均有所提升，其中肺部分割中准确率和灵敏度相对于U-Net网络模型分别提高了2.03%和2.24%,Dice相似系数达到了97.16%.     

基于注意力和最小可觉差的GAN生成图像质量评价

现有的客观图像质量评价方法用于GAN生成图像质量评价时，往往出现与人的主观评价不一致的情况.针对这个问题，提出了一种更符合人类视觉感知的GAN生成图像质量客观评价方法AJ-GIQA(attention and just noticeable difference based generated image quality assessment).首先，模拟人类视觉系统的失真敏感度特性，对GAN生成图像进行预处理，得到其最小可觉差图；然后，将注意力模块引入特征提取网络，模拟人类视觉系统的注意力机制，获取图像的显著性特征；最后，将图像特征输入结合语义信息的质量预测网络，基于图像内容综合评价GAN生成图像的质量.在GAN生成图像数据集上的实验结果表明，AJ-GIQA的评价结果与主观平均意见得分有更高的一致性；在图像质量排序一致性上的实验结果表明，AJ-GIQA的准确率在LGIQA-LSUN-cat数据集上达到了最优，和SFA方法相比性能提高了0.267;在泛化性能上的实验结果表明，与最先进的HyperIQA方法相比，AJ-GIQA在数据集PIPAL的Pearson线性相关系数提高了0.027...