Maximal Square

public class Solution {
    public int maximalSquare(char[][] matrix) {
        if (matrix == null || matrix.length == 0 || matrix[0].length == 0) {
            return 0;
        }
        int r = matrix.length, c = matrix[0].length;
        int[][] edges = new int[r][c];
        int max = 0;
        for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
            edges[i][0] = matrix[i][0] == '1' ? 1 : 0;
            max = Math.max(max, edges[i][0]);
        }
        for (int i = 0; i < matrix[0].length; i++) {
            edges[0][i] = matrix[0][i] == '1' ? 1 : 0;
            max = Math.max(max, edges[0][i]);
        }
        for (int i = 1; i < matrix.length; i++) {
            for (int j = 1; j < matrix[0].length; j++) {
                edges[i][j] = matrix[i][j] == '1' ? 1 : 0;
                if (edges[i][j] == 1) {
                    edges[i][j] = 1 + Math.min(edges[i-1][j-1], Math.min(edges[i-1][j], edges[i][j-1]));
                    max = Math.max(edges[i][j], max);
                }
            }
        }
        return max*max;
    }
}

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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