获取状态栏高度

方法一:
/**
 * 用于获取状态栏的高度。
 
 * @return 返回状态栏高度的像素值。
 */
private int getStatusBarHeight() {
        int statusBarHeight = 0;
        try {
            Class<?> c = Class.forName("com.android.internal.R$dimen");
            Object o = c.newInstance();
            Field field = c.getField("status_bar_height");
            int x = (Integer) field.get(o);
            statusBarHeight = getResources().getDimensionPixelSize(x);
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
            Rect frame = new Rect();
            getWindow().getDecorView().getWindowVisibleDisplayFrame(frame);
            statusBarHeight = frame.top;
        }
        return statusBarHeight;
}

方法二:(推荐)
private int getStatusBarHeight() {
int result = 0;
      int resourceId = getResources().getIdentifier("status_bar_height""dimen""android");
      if (resourceId > 0) {
         result = res.getDimensionPixelSize(resourceId);
      }
      return result;
}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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