PATA1064题解

//
//  main.cpp
//  PATA1064
//
//  Created by Phoenix on 2018/2/16.
//  Copyright © 2018年 Phoenix. All rights reserved.
//

#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstdlib>
#include <algorithm>
using namespace std;

const int maxn = 1010;
int n, num[maxn], in[maxn];

int bin[11] = {1, 2, 4, 8, 16, 32, 64, 128, 256, 512, 1024};
void level(int left, int right, int index) {
    if(index > n) return;
    int k = right - left + 1, t = -1;
    for(int i = 0; i < 11; i++){
        if(k < bin[i]){
            t = bin[i-1];
            break;
        }
    }
    int temp;
    if(k >= t && k < t + t / 2){
        temp = k - t / 2;
    }else{
        temp = t - 1;
    }
    in[index] = left + temp;
    level(left, left + temp - 1, 2 * index);
    level(left + temp + 1, right, 2 * index + 1);
}

int main(int argc, const char * argv[]) {
    scanf("%d", &n);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%d", &num[i]);
    }
    sort(num + 1, num + n + 1);
    level(1, n, 1);
    for(int i = 1; i <= n; i++) {
        printf("%d", num[in[i]]);
        if(i < n) printf(" ");
        else printf("\n");
    }
    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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值