扩展欧几里得算法

//找到(ax+by==gcd(a,b)的一组解
void
gcd(int a,int b, int&d, int& x, int& y){ //d 返回最大公约数 if(!b){   d=a;   x=1;   y=0; } else {   gcd(b,a%b,d,y,x);   y-=x*(a/b); } }

注意以下结论: 

ax+by=c的一组整数解为x y,则他的任意整数解可以写成(x+kb',y-ka')  b'=b/gcd(a,b)  a'=gcd(a,b)

ax+by=c 若c 不是gcd(a,b)的整数倍则无整数解

 

递归的最后得到如下式子 gcd(a,b)*1+0*y=gcd(a,b)

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sfzyk/p/6549240.html

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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