【摘要】阐述了医学图像处理技术的发展动态，介绍了目前国内在三维医学图像的可视化和基于PACS 的医学图像压缩在医学图像处理方面的进展。在比较各种技术在相关领域中应用的基础上，提出了医学图像 处理技术发展所面临的相关问题及其发展方向。 关 键 词 医学图像处理; 可视化; 图像分割; 图像匹配; 图像融合; 图像存档通信系统

本文基于图像处理技术设计自动网络报警软件系统，即监控区域可通过摄像头获取图像信号，信号可经图像采集卡转化成计算机处理的型号，对所监控区域进行判断，以查看是否有可疑目标闯入所监控区域并决定是否报警。所设计的自动网络报警软件通过全景拍摄所监控区域，可避免对测量单一采集点时出现的噪声敏感性，最重要是降低了报警的漏报率和误报率。

叶病检测 使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1：python3 PRED_API.py 步骤2：CD前端 步骤3：npm i 第4步：启动npm，这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型

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