浙工大15新生赛 数星座

#include <iostream>
#include <algorithm>
struct point {
	int x, y;
	int num;
};
point Lu[101][21];
char Hui, Yi[501][101];
int K;
int vis[101];
bool dfs(int a, int b) {
	int flag;
	for (int i = 1; i <= K; i++) {
		flag = 0;
		for (int j = 1; j <= Lu[i][1].num; j++) {
			if (vis[i])
				break;
			if (Yi[a + Lu[i][j].x][b + Lu[i][j].y] == '#')
				flag++;
		}
		if (flag == Lu[i][1].num) {
			vis[i] = 1;
			return true;
		}
	}
	return false;
}
using namespace std;
int main() {
	while (scanf("%d", &K) != EOF) {
		int H, W, q, r;
		memset(vis, 0, sizeof(vis));
		for (int i = 1; i <= K; i++) {
			q = 1, r = 1;
			int x, y;
			scanf("%d%d", &H, &W);
			for (int j = 1; j <= H; j++) {
				for (int k = 1; k <= W; k++) {
					cin >> Hui;
					if (Hui == '#' && !q) {
						Lu[i][r].x = j - x, Lu[i][r].y = k - y;
						Lu[i][1].num++;
						r++;
					}
					if (Hui == '#' && q) {
						x = j, y = k;
						q = 0;
					}
				}
			}
		}
		//for (int i = 1; i <= K; i++) {
			//for (int j = 1; j <= Lu[i][1].num; j++)
				//cout << Lu[i][j].x << ' ' << Lu[i][j].y << ' ';
			//cout << endl;
		//}
		cin >> H >> W;
		int maxn = 0;
		for (int i = 1; i <= H; i++)
			for (int j = 1; j <= W; j++)
				cin >> Yi[i][j];
		for (int i = 1; i <= H; i++)
			for (int j = 1; j <= W; j++)
				if (Yi[i][j] == '#')
					if (dfs(i, j))
						maxn++;
		printf("%d\n", maxn);
	}
	return 0;
}

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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