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纹理分析及其在医学成像中的应用

1)基于图论的方法 图是点(节点)及其连接(边)的集合。在基于图的方法中,纹理特征是从图像上定义的对应图中提取的。...在[304]中,基于CNN的特征被用于从剪切波弹性成像(SWE)数据中自动提取特征,以对乳腺良恶性肿瘤进行分类。...在随后的工作[64]中,从GLCM、GLRLM、梯度矩阵、自回归模型和小波变换中提取了额外的纹理特征。这项研究表明,在多发性硬化分类中,综合特征评估比单一特征评估更有效。...在迁移学习中,CNN模型是从自然图像或不同医学领域的数据集预先训练出来的,用于新的学习任务。...纹理分析最大化了从生物医学图像中获得的信息,并显示了作为一种有价值的临床工具进一步发展的潜力。本文的第二部分讨论了在肿瘤和神经影像学方面的潜力。 不同的纹理分析方法在很大程度上应用于二维医学图像分析。

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Unity2D手册翻译(四)

Sprite Packer 在设计sprite图形时,每个角色一个单独的纹理文件比较方便。然而,通常认为,sprite纹理中图形元素间的空白空间,会浪费运行时显示内存。...为了优化性能,最好把多个sprite纹理紧密的打包到一起至一个地图集(atlas)。Unity提供了一个 Sprite Packer 工具从分散的sprite纹理里去自动化生成地图集。...地图集可以被选择性的打包在进入Play模式时,或者构建期间,并且一个sprite对象的图形可以从地图集一建立的时候就获得。...如果你在Project面板选择一个sprite,它也会在地图集里被高亮显示。其轮廓正好是渲染网格的轮廓,并且它也定义了紧密打包所用的区域。...如果你在用纹理空间效果或者想使用一个不同的网格去渲染Sprite,那么会非常有用。自定义策略可以覆盖这个并且代替使用紧密打包。

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    【Unity面试篇】Unity 面试题总结甄选 |Unity性能优化 | ❤️持续更新❤️

    注意:简单来说在一个Canvas下,需要相同的材质,相同的纹理以及相同的Z值。 例如Ul上的字体Texture使用的是字体的图集,往往和我们自己的UI图集不一样,因此无法合批。...有很多种方式,例如 压缩自带类库; 将暂时不用的以后还需要使用的物体隐藏起来而不 是直接Destroy掉; 释放AssetBundle占用的资源; 降低模型的片面数,降低模型的⻣骼数量,降低贴 图的大小...对于角色皮肤这种不是特别明显的效果,考虑使用预积分这种低成本的方案. 对于frag里的计算过程,如果可以抽出来放到CPU应用层、顶点阶段的优先放这里计算. 需要注意放到顶点阶段引起的平滑过渡问题....这种做法,其本质是从概率上尽可能降低单帧中UIPanel的重建开销。...,包体最小 纹理MipMap:逐级减低分辨率来保存纹理副本,相当于纹理LOD 内存变大1//3,通过Mipmap开启可以限制不同平台加载不同level层级的贴图 UI纹理图集 UI图集最大尺寸为1024

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    基础渲染系列(六)——凹凸

    在场景视图中找到一个好的视角,以便在四边形上可以有一些光差异。 ? ? (无环境光,只有主方向光) 我们如何使这个四边形看起来不平坦呢? 可以通过将阴影烘焙到反照率纹理中来伪造粗糙度。...每次绘制gizmos时,请从游戏对象的mesh filter中获取网格,然后使用它来显示其切线空间。当然,这仅在实际存在网格的情况下有效。抓住shadedMesh,而不是网格。...因此,当将它们应用于具有弯曲切线空间的对象时,与高度场相比,最终法线会变形。但这还好,因为大理石的确切外观无关紧要。 从5.3版本开始,Unity使用mikktspace。...由于切线空间环绕对象的表面,因此对象的确切形状无关紧要。你可以对其应用任何切线空间法线贴图。你也可以像我们一样平铺贴图。同样,当网格由于其动画而变形时,切线空间(以及法线贴图)也会随之变形。...因此它们无法平铺,不能应用于不同的形状,也不会随网格变形。此外,它们在纹理压缩方面也不起作用。 因此,我们有足够需要的理由去使用切线空间。

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    unity drawcall怎么看_unity scrollview

    CPU进行的操作具体就是: 准备渲染对象,然后将渲染对象从硬盘加载到内存,然后从内存加载到显存,进而方便GPU高速处理 设置每个对象的渲染状态,也就是设置对象的材质、纹理、着色器等 输出渲染图元,然后向...所以说在实际运行中,每次都会为一个UIWidget绘制一个DrawCall,如果这时候连续的多个UIWidget使用的材质和纹理一致,就会公用一个DrawCall,下面给大家看下具体的情形: 这是使用不同材质和纹理的情况...这是使用相同的材质和纹理的情况​​​​​​ 所以并不是好多人的认知是只要同一个图集就会占用同一个DrawCall,通过上图分析发现不光是要使用同一个图集,还要使用同样的材质在同一个panel...所以说在对UI进行界面排布就需要对图集和层级做好规划,进而减少DrawCall次数。 2.关于批处理 批处理从字面意思就是一块处理多个物体的意思,但是是什么样的都可以进行批处理吗?...综上所述就是要对图集进行和层级处理要做好整体规划,尽量将材质纹理合并,对于灯光的根据当前情况做好相应处理。 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    马尔科夫随机场(MRF)在图像处理中的应用-图像分割、纹理迁移

    MRF应用 通过之前的探讨我们知道贝叶斯网络是有向图模型,而马尔科夫随机场是无向图模型,有向图模型的特点是序列之间有先后连续,前面的结果会对后面的结果产生影响,有向图模型通常应用于这些方面: 而我们的马尔科夫随机场则不同...而图像纹理合成则是对一张图片进行纹理迁移,给予一块(a),然后得到类似于(b)、(c)相关的图像: 知道大概什么是纹理合成,我们就可以了解到纹理合成应用的对象也是一个典型的马尔科夫随机场,在图像中,我们假设图像的纹理信息是一个...MRF,也就是说,图像中某一个像素点可能的概率值分布,只和这个像素点周围的空间像素点信息有关系,而和该图像中剩余的像素点关系,也就是这个像素点对除了它周围的像素点以外的该图像的其他像素点是独立的 我们具体说下利用马尔科夫随机场来实现纹理合成的算法流程...,可以看这里:GITHUB 后记 马尔科夫随机场在深度学习的中的应用有很多,在图像分割中deeplab-v2结合MRF取得了不错的效果,风格迁移中也有结合Gram矩阵和MRF进行纹理迁移,更好地抓取风格图像的局部特征信息...参考 《程序员的数学:概率统计》 《深度学习圣经》 《统计学习方法》 《计算机视觉-算法与应用》 从贝叶斯理论到图像马尔科夫随机场 A friendly introduction to Bayes Theorem

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    谷歌华人研究员发布MobileNeRF,渲染3D模型速度提升10倍

    )表示,其中多边形大致沿着场景表面排布,纹理图集存储不透明度和特征向量。...P×P×P的regular grid,通过为每个创建一个顶点来实例化V,通过为每个网格边缘创建一个连接四个相邻voxel顶点的四边形(两个三角形)来实例化。...训练阶段3:提取一个稀疏的多边形网格,将不透明度和特征烘焙成纹理图,并存储神经递延着色器的权重。...网格被存储为OBJ文件,纹理图被存储为PNG文件,而延迟着色器的权重则被存储在一个(小型)JSON文件中。...由于MobileNeRF只保留了可见的三角形,所以在最终的网格中大部分顶点/三角形被移除。 阴影网格(shading mesh)对比下,文中展示了提取的没有纹理的三角形网格。

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    Unity Mesh基础系列(一)生成网格(程序生成)

    在本教程中,我们将创建一个由顶点和三角形组成的简单网格。...生成的网格将由单位长度的方形Tiled(四边形)组成。 创建一个新的C#脚本,并将其转换为具有水平和垂直大小的网格组件。 ?...为了在整个网格中获得零到一之间的正确坐标,我们必须确保我们使用的是浮点数。 ? 纹理现在投射到整个mesh上了。由于我们已经将网格的大小设置为10乘5,纹理会显示为水平拉伸。...(正确的UV坐标, tiling 1,1 vs. 2,1.) 另一种向表面添加更明显细节的方法是使用法线纹理。这个纹理上包含以颜色编码的法线向量。将它们应用到表面会产生比单用顶点法线更详细的光效应。...(凹凸不平的表面,使金属产生戏剧性的效果) 但只将这种材质球应用到我们的网格中会产生凸起,是不正确的。我们需要在网格中添加切线向量来正确地定位它们。 切线是如何作用的? 法线映射是在切线空间中定义的。

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    四边形网格

    原文链接 四边形网格定义 四边形网格,顾名思义,它的每个网格面片是一个四边形。有时候,四边形网格里会掺杂一些三角形面片,我们把这类网格也都叫做四边形网格。...这主要是因为点云或者三角形网格转成四边形网格有一定的难度,特别是高质量的四边形网格。...---- 四边形网格的优缺点 与三角形网格相比,四边形网格有一些优点: 特征边对齐:四边形网格的边可以很自然的与特征边进行对齐,边走向也可以很自然的与模型的几何特征走向对齐。...样条曲面和细分曲面:样条曲面和Catmull-Clark细分曲面常见的定义域就是四边形 纹理贴图:半正则的四边形网格,每个正则片可以很好的与图片对齐,有利于图片的采样精确性 同时四边形网格也有一些缺点:...后续可以应用一些四边形网格优化的方法 参数化方法 Morse-Smale complex 方法 网格分割后,分片参数化的方法 ---- 四边形网格的处理 网格简化 几何优化 高阶曲面拟合,细分曲面拟合

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    综艺后期狂喜:编辑一帧,整个视频跟着变!比LNA渲染快5倍,Adobe联合出品

    Adobe Research和英属哥伦比亚大学的研究人员发现,使用INVE(交互式神经视频编辑),只需在单帧上“画笔涂鸦”,就能自动应用改动到整个视频中。...不仅可以编辑视频中的对象并保留空间和光影关系,甚至可以编辑移动对象的纹理色彩。 网友惊呼:太牛了!...经过相同数量的迭代训练,团队模型的重建、流场损失都比LNA更快地收敛。 此外,为实现点跟踪,团队选择逆映射的方法,允许添加跟踪单个/少数点的刚性纹理。...分层编辑支持多种类型的编辑,包括画笔涂鸦、局部调整、纹理编辑。 比如画笔涂鸦,就可以直接使用画笔工具草图涂鸦。 比如纹理编辑,可以导入外部图形,跟踪和变形的运动对象。...论文地址已贴,感兴趣的可以去看看。

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    一句话一张图秒变3D动画,4K级超清画质!英伟达祭出新作,游戏生成世界成真

    然后进行等值面提取和随后的网格后处理,以获得网格几何。放大的ControlNet用于提高纹理分辨率,对网格光栅化进行调节以生成高分辨率多视图RGB图像,然后将其反向投影到纹理贴图上。...使用四个视图的图像进行训练的模型 使用八个视图的图像进行训练的模型 重建模型 从图像观测中提取3D结构通常被称为摄影测量,该技术已被广泛应用于许多3D重建任务中。...研究者使用基于Transformer的重建模型从多视图图像中生成3D网格几何形状、纹理图和材质图。...图像到3D生成结果 Edify 3D生成的资产以四边形网格的形式呈现,拓扑结构组织良好,如下图所示。这些结构化网格便于操作和精确调整,非常适合各种下游编辑任务和渲染应用。...这使它们能够无缝集成到需要视觉真实性和灵活性的3D工作流程中。 四边形网格拓扑 总的来说,Edify 3D是一种针对高质量3D资产生成的解决方案。

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    深度学习之三维重建

    基于MVS的三维重建基础 三维信息表示方法 一般分为深度图/视差图、点云、网格。它们都是表达3D信息的一种方式,会根据实际应用场景不同来选取不同的方式来表示。...空间的一个点P,它到基线的距离Z称为深度。上图中的两条红线分别是两个相机不同的成像。p点和p'分别是点P在Ol和Or相机成像中的点。...视差的单位是像素,深度的单位是毫米(mm),转换公式为depth=bf/dis,这里b为双目相机的基线距离,这个是已知的,f表示归一化的焦距,也就是内参中的fx,这个也是已知的,dis就是视差值。...三维网格 由物体的邻接点云构成的多边形组成。 通常由三角形、四边形或者其他的简单凸多边形组成。 从上图可以看出,三维网格是点云的一种展现形式,它一般是不带颜色信息的。...纹理贴图模型 带有颜色信息的三维网格模型 所有颜色信息存储在一张纹理图上,显示时根据每个网格的纹理坐标和对应的纹理图进行渲染得到的高分辨率的彩色模型。 图像坐标系、相机坐标系、世界坐标系

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    从UGUI优化说起

    WeTest 导读 本文作者从自身多年的Unity项目UI开发及优化的经验出发,从UGUI,CPU,GPU以及unity特有资源等几个维度,介绍了unity手游性能优化的一些方法。...合理的分配图集 合理的分配图集可以降低drawcall和资源加载速度;具体细节如下: ● 同一个UI界面的图片尽可能放到一个图集中,这样可以尽可能的降低drawcall。...Canvas.BuildBatch主要功能是合并Canvas节点下所有UI元素的网格,合并后的网格会缓存起来,只有其下面的UI元素的网格发生改变时才会重新合并。...基于以上UGUI的网格更新原理,我们可以做以下优化: a. ...纹理资源 Cube测试报告的“纹理资源”,根据腾讯标准,是期望的,从下图可见,如果超出红色虚线,就说明纹理资源存在超标。 ?

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    Unity可编程渲染管线系列(十一)后处理(全屏特效)

    本文重点: 创建后处理栈资产 使用渲染纹理(render textures) 绘制全屏三角形 应用多步模糊效果和基于深度的条纹。...通过使用着色器渲染全屏四边形来完成此操作,该着色器根据其屏幕空间位置对纹理进行采样。通过检查帧调试器中的“Dynamic Draw”条目,可以看到一些提示。...(始终包括后处理着色器) 3.3 绘制 现在,我们可以通过调用CommandBuffer.DrawMesh而不是Blit来复制颜色纹理。至少,我们需要指定网格,转换矩阵和要使用的材质。...循环可以从任何强度开始做,在循环中执行两次模糊,直到最多保留两个通道。在该循环内,可以在使用临时纹理和原始颜色纹理作为渲染目标之间进行切换。 ? 在仅模糊一次的特殊情况下,我们可以避免获得临时纹理。...(带有堆栈的额外相机组件) 为了使这项工作有效,MyPipeline.Render现在必须从用于渲染的摄像机中获取MyPipelineCamera组件。

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    业界 | 谷歌和 OpenAI 强强联手找到了神经网络「黑盒子」的正确打开方式!

    尽管它们在各类问题上都取得了成功,但我们仍无法直观地理解它们是如何在内部做出决策的。随着人工智能系统被应用到更多重要的场景中,更好地了解其内部决策过程将有助于研究者能够及时发现其中的缺陷和错误。...神经网络已成为图像相关计算任务中的实际标准,目前已被部署在多种场景中:从自动标记图像库中的照片到自动驾驶系统,我们都能看到神经网络的身影。...它展示了网络用于对图像进行分类的许多视觉检测器,例如不同类型的水果状纹理,蜂窝图案和类似织物的纹理。...对于网格中的每个单元格,我们对位于其边界内的所有激活取均值,并使用特征可视化来创建图标表示。 ? 左:通过网络输入一组一百万张随机图像,每个图像收集一个随机空间激活图。...右:然后我们绘制一个网格,对一个单元格内的激活取均值,并对平均激活做特征转置。 下面我们可以看到仅一层神经网络的激活图集(请记住,这些分类模型可以有六个或更多层)。

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    什么是draw call_unity drawcall优化

    因此,如果你想要得到良好的批处理效果,你需要在程序中尽可能地复用材质和物体。 如果你的两个材质仅仅是纹理不同,那么你可以通过 纹理拼合 操作来将这两张纹理拼合成一张大的纹理。...Unity内置了Draw Call Batching技术,从名字就可以看出,它的主要目标就是在一次Draw Call中批量处理多个物体。...,即尽量共享材质,对于仅纹理不同的材质可以把纹理组合到一张更大的纹理中(称为Texture Atlasing)。...,并且这个优化并没有通过将现有的资源打包图集来实现,图集都是原有的图集,如果从全局的角度对图集再进行一次优化,那么DrawCall还可以再减少十几个 本次优化的重点包括:层级关系和特效 对于U3D,我是一个菜鸟...2D显示,那么可以使用Z轴来划分空间 打包图集 每个材质/纹理的渲染一定是会产生DrawCall的,这个DrawCall只能通过打包图集来进行优化 制作图集一般遵循几个规则: 从功能角度进行划分,例如

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    SIGGRAPH Asia 2023 | 利用形状引导扩散进行单张图像的3D人体数字化

    为了解决这个限制,我们提出了一种简单而有效的算法,可以从单一图像中创建一个3D一致纹理的人类,而无需依赖经过策划的2D服装人类数据集进行外观合成。...对于合成视图集 V_v 中的每个视图 V_v ,我们从 V_c 中渲染法线图 N_v^c 以及其颜色 C_v^c 。...在每次迭代中,我们从我们的合成视图集 \{V= \left.V_1, V_1, \ldots, V_N\right\} 中为每个视图 i 渲染UV纹理映射 T ,并最小化此渲染视图和合成视图之间的重建损失...一旦优化了纹理映射 T ,就可以从任意视点渲染带有纹理的网格。...结论 我们介绍了一种简单而高效的方法,可以从单张图像中生成具有完整纹理的3D人体网格。

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    webgl开发3D模型的优化

    合并网格 (Mesh):减少绘制调用 (Draw Call): 每次绘制一个物体都需要一次绘制调用,合并多个物体可以减少绘制调用次数,提高渲染效率。...使用 Instance Mesh (实例网格):渲染大量重复物体: 当需要渲染大量重复的物体时,例如树木、草地等,可以使用 Instance Mesh,只需一份几何体数据,通过矩阵变换来控制每个实例的位置...使用纹理图集 (Texture Atlas):将多个小纹理合并成一张大纹理: 可以减少绘制调用次数,提高渲染效率。...使用 Profiler 工具进行性能分析:Chrome DevTools 的 Performance 面板: 可以用来分析 WebGL 应用程序的性能瓶颈。...通过以上策略的合理运用,可以有效地提高 WebGL 应用程序的性能,提供更流畅、更逼真的 3D 展示体验。记住,使用性能分析工具找到瓶颈是优化的关键。

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    AI眼中的世界什么样?谷歌&OpenAI新研究打开AI视觉的黑箱

    该文介绍了一种新技术,旨在帮助我们解答这个问题:图像分类神经网络从图像中「看到」了什么?...它显示了网络用来给图像分类的很多视觉检测器,如水果状纹理、蜂窝图案和纤维状纹理。...对于网格中的每个单元格,我们将该单元格边界内的所有激活平均化,并使用特征可视化来创建图标表征(iconic representation)。 ?...右:然后绘制一个网格,将网格中每个单元格内的所有激活平均化,对平均后的激活进行特征反演(feature inversion)。...在 mixed4c 层中,这些概念变得更精细了,且被微分成较小的「半岛(peninsulas)」。 上面我们已经看到从层到层的全局结构演变了,但随着层层递进,这些概念开始变得越来越具体和复杂。

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    领券