2018. 07.27

函数指针:

指向函数的指针;格式:
类型说明符(*指针变量名)()

#include <stdio.h>

void print()
{
	printf("helloworld\n");
}

int add(int x, int y)
{
	return (x + y);
}

int main()
{
	void (*p)();  //函数指针 指向一个没有形参、没有返回值的函数
	p = print;
	p();

	int (*q)(int, int);//int,int是参数的类型
	q = add;
	q(1, 2);

	return 0;
}

指针函数:
返回值是指针的函数

格式:类型说明符 *函数名(形参)

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

char *Init()   //指针函数
{
	char *tmp = (char *)malloc(sizeof(char) * 10);

	return tmp;
}

int main()
{
	char *str;

	str = Init();  

	strcpy(str, "hello");
	return 0;
}

数组指针 :

int  (*a)[ ];

数组指针可以类比二维数组来理解:

a[0]=*(a+0)=*a      //"="是相等的意思不是c语言中的赋值符号,都表示第0行第0列元素的地址

a+1=&a[1]           //第一行的首地址,要打印第一行的元素直接pfintf("%d",a[1]);

//用数组指针实现多个字符串的遍历输出
#include <stdio.h>

int main()
{
    char a[3][64] = {"helloworld","hello china","I love chinse food"};
    char (*p)[64] = a;
    int i;
    
    for(i = 0; i < 3; i++)
    {
        printf("%s\n",p[i]);
    }

    return 0;
}

指针的指针:

#inlcude <stdio.h>
#include <string.h>
#include <stdlib.h>

void add(char **str)
{
    *str = (char *)malloc(sizeof(char) * 64);
}

int main()
{
    char *ptr = NULL; //定义一个空指针
    add(&ptr);                          
    strcpy(ptr,"helloworld");
    printf("%s",ptr);

    return 0;
}

将指针ptr的地址作为实参 传给add, 因为传输数据是指针的地址,所以子函数的形参就需要定义一个char **类型的指针来接受传输的数据,str存放的就是指针ptr的地址,*str = (char *)malloc(sizeof(char) * 64);就是给ptr开辟长度为64位的内存空间,那么就可以在内存空间中写入数据。

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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