北京激光祛斑后都要哪些事项需要注意?

  色斑的产生,让大家非常的自卑,很多人尝试过很多祛斑方法,不仅效果不佳,而且皮肤越来越差。最终选择了激光祛斑,却并不清楚激光祛斑后都要哪些事项需要注意,今天小编就为大家详细的解释一下。

激光祛斑方法是通过特定波长的激光,有针对性的击破皮肤中的黑色素,然后代谢排出体外来祛斑的,只有病变的细胞才吸收特定的激光,而正常的皮肤组织不受损伤,精确的做到只祛斑不伤皮肤。

1、术后可如常清洁面部,涂抹医用级专业术后修复产品,直至痂皮脱落,勿用其它药物及化妆品。

2、术后如果有红肿不适,可用冰敷。

3、术后治疗部位对阳光很敏感,3-6个月内应避免日晒。

4、痂皮脱落后,要加强补水防晒,防晒霜(SPF15以上)室内也要涂抹。

5、术后多补充维生素C,促进黑色素代谢。

以上就是激光祛斑后的注意事项,你都记住了吗?

转载于:https://my.oschina.net/u/3293722/blog/844773

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
### ENVI 中图像分类后的去斑处理方法 在遥感图像分析领域,ENVI 是一种功能强大的工具,支持多种图像分类和后处理技术。对于分类结果中的噪声去除(即所谓的“去斑”),可以采用以下几种常见的后处理技术和方法: #### 1. 多数滤波 (Majority Filter) 多数滤波是一种基于邻域统计的方法,用于平滑分类图并减少孤立像素的影响。该算法通过替换目标像素为其周围窗口内的大多数类别来实现降噪效果[^1]。 ```python import envi # 加载分类图像 classified_image = envi.open('path_to_classified_image.hdr') # 应用多数滤波 filtered_image = classified_image.apply_majority_filter(window_size=3) # 保存结果 filtered_image.save('majority_filtered_image') ``` #### 2. 条件均值滤波 (Conditional Mean Filtering) 条件均值滤波仅对属于特定类别的像素应用平滑操作,从而保留边界细节的同时降低内部噪声。这种方法适用于保持分类边界的清晰度[^2]。 #### 3. 形态学运算 (Morphological Operations) 形态学运算是另一种有效的去斑手段,主要包括膨胀、腐蚀及其组合开闭运算。这些操作能够移除小型不连贯区域或填充孔洞,增强分类结果的整体一致性[^3]。 ```python from scipy.ndimage import binary_opening, binary_closing # 转换为二值掩膜(假设只针对某一类) binary_mask = (classified_image == target_class_id).astype(int) # 执行形态学开运算 cleaned_mask = binary_opening(binary_mask, structure=np.ones((3, 3))) # 将清理后的掩膜重新映射回原始分类标签 final_result = np.where(cleaned_mask, target_class_id, classified_image) ``` #### 4. 对象导向分类后处理 (Object-Based Postprocessing) 对象导向方法将相邻具有相同属性的像素聚合成单个实体进行后续计算。此过程通常涉及分割参数调整以及规则集定义以优化最终输出质量[^4]。 以上提到的技术均可在 ENVI 的内置功能或者其扩展模块 IDL 编程环境中得以实现。具体选择取决于实际应用场景需求及数据特性等因素影响下的权衡考量。
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