融合感知损失的生成式对抗超分辨率算法

目的 现有的基于深度学习的单帧图像超分辨率重建算法大多采用均方误差损失作为目标优化函数,以期获得较高的图像评价指标,然而重建出的图像高频信息丢失严重、纹理边缘模糊,难以满足主观视觉感受的需求。同时,现有的深度模型往往通过加深网络的方式来获得更好的重建效果,导致梯度消失问题的产生,训练难度增加。为了解决上述问题,本文提出融合感知损失的超分辨率重建算法,通过构建以生成对抗网络为主体框架的残差网络模型,提高了对低分率图像的特征重构能力,高度还原图像缺失的高频语义信息。方法 本文算法模型包含生成器子网络和判别器子网络两个模块。生成器模块主要由包含稠密残差块的特征金字塔构成,每个稠密残差块的卷积层滤波器大小均为3×3。通过递进式提取图像不同尺度的高频特征完成生成器模块的重建任务。判别器模块通过在多层前馈神经网络中引入微步幅卷积和全局平均池化,有效地学习到生成器重建图像的数据分布规律,进而判断生成图像的真实性,并将判别结果反馈给生成器。最后,算法对融合了感知损失的目标函数进行优化,完成网络参数的更新。结果 本文利用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）两个指标作为客观评价标准,在Set5和Set14数据集上测得4倍重建后的峰值信噪比分别为31.72 dB和28.34 dB,结构相似度分别为0.892 4和0.785 6,与其他方法相比提升明显。结论 结合感知损失的生成式对抗超分辨率重建算法准确恢复了图像的纹理细节,能够重建出视觉上舒适的高分辨率图像。     

自适应残差图像的分数阶全变分去噪算法

目的 全变分（TV）去噪模型具有较好的去噪效果,但对于图像的弱边缘和纹理细节的保持不够理想。自适应分数阶全变分（AFTV）模型根据图像局部信息,区分图像的纹理区域和非纹理区域,自适应计算投影算法中的软阈值,可较好地保持图像的弱边缘和纹理细节,但该方法当噪声增大时“阶梯”效应比较明显,弱边缘和纹理细节保持效果不够理想。针对该问题,提出一种改进的分数阶全变分去噪算法。方法 该算法在计算残差图像时,用分数阶全变分模型替代整数一阶全变分模型,并根据较精确的残差图像的局部方差区分图像纹理区域和平坦区域,使保真项参数的自适应选取更加合理,提高了算法的去噪性能。结果 针对3种不同类型的噪声图像,将本文模型与TV模型和AFTV模型进行对比实验,并采用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）评定去噪效果和纹理保持能力。对于高斯噪声图像,本文算法在PSNR方面比TV模型和AFTV模型分别可平均提高2.72 dB和1.38 dB,SSIM分别可平均提高0.047和0.020。对于椒盐噪声图像,本文算法结合中值滤波算法在PSNR和SSIM方面比传统中值滤波算法分别可平均提高1.308 dB和0.011。对于泊松噪声图像,本文算法在PSNR、SSIM方面与AFTV较接近,比TV分别可提高1.59 dB和0.005。结论 通过对添加不同类型的噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与TV和AFTV相比均有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与AFTV的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。且本文算法普适性较好,能有效去除多种典型类型的噪声。     

基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法

针对现有网络仅解决单一类型的噪声和计算效率低的问题,提出一种基于轻量深度残差网络的图像多类型噪声去除算法.该算法采用改进的残差模块和级联训练的方式提高去噪网络在多类型噪声去除过程中的精确度,通过设计一个边缘感知损失函数来保证恢复图像中具有更多的边缘细节和更高的感知质量.实验结果表明,该算法的整体性能要优于其他算法,在有效增加边缘细节的同时,计算效率也有极大的改善.     

区域级通道注意力融合高频损失的图像超分辨率重建

目的 通道注意力机制在图像超分辨率中已经得到了广泛应用,但是当前多数算法只能在通道层面选择感兴趣的特征图而忽略了空间层面的信息,使得特征图中局部空间层面上的信息不能合理利用。针对此问题,提出了区域级通道注意力下的图像超分辨率算法。方法 设计了非局部残差密集网络作为网络的主体结构,包括非局部模块和残差密集注意力模块。非局部模块提取非局部相似信息并传到后续网络中,残差密集注意力模块在残差密集块结构的基础上添加了区域级通道注意力机制,可以给不同空间区域上的通道分配不同的注意力,使空间上的信息也能得到充分利用。同时针对当前普遍使用的L1和L2损失函数容易造成生成结果平滑的问题,提出了高频关注损失,该损失函数提高了图像高频细节位置上损失的权重,从而在后期微调过程中使网络更好地关注到图像的高频细节部分。结果 在4个标准测试集Set5、Set14、BSD100（Berkeley segmentation dataset）和Urban100上进行4倍放大实验,相比较于插值方法和SRCNN（image super-resolution using deep convolutional networks）算法,本文方法的PSNR（peak signal to noise ratio）均值分别提升约3.15 dB和1.58 dB。结论 区域级通道注意力下的图像超分辨率算法通过使用区域级通道注意力机制自适应调整网络对不同空间区域上通道的关注程度,同时结合高频关注损失加强对图像高频细节部分的关注程度,使生成的高分辨率图像具有更好的视觉效果。     

结合感知损失与双重对抗网络的低剂量CT图像去噪

低剂量计算机断层扫描（LDCT）成像技术在医学诊断中得到广泛应用,但其斑纹噪声和非平稳条纹伪影复杂,目前多数算法仅依靠推断条件后验概率来实现图像去噪,无法应对LDCT图像噪声复杂、数据量少、先验知识缺乏的问题。提出一种结合感知损失的双重对抗网络去噪算法,以实现LDCT图像复原。该算法包含一个去噪器和一个生成器,分别从图像去噪和噪声生成2个角度来建模干净-噪声图像对的联合分布,通过联合学习使得去噪器和生成器相互指导,从而充分学习数据中的噪声信息和清晰图像信息,且学习到的去噪器可以直接用于LDCT图像修复。考虑到通过感知损失学习语义特征差异可以使去噪结果保留更多的细节和边缘信息,提出一种掩膜自监督方法,针对CT图像域训练一个语义特征提取网络用于计算感知损失。实验结果表明,与BM3D、RED-CNN、WGAN-VGG等主流去噪算法相比,该算法可以有效抑制噪声并去除伪影,最大程度地保留边缘轮廓和纹理细节,产生更符合人眼视觉特性的去噪效果,与当下LDCT图像去噪性能较好的SACNN算法相比,所提算法的PSNR和SSIM指标分别提升1.26 dB和1.8%。     

改进的曲率滤波强噪声图像去噪方法

目的 医学影像获取和视频监控过程中会出现一些恶劣环境,导致图像有许多强噪声斑点,质量较差。在处理强噪声图像时,传统的基于变分模型的算法,因需要计算高阶偏微分方程,计算复杂且收敛较慢;而隐式使用图像曲率信息的曲率滤波模型,在处理强噪声图像时,又存在去噪不完全的缺陷。为了克服这些缺陷,在保持图像边缘和细节特征的同时去除图像的强噪声,实现快速去噪,提出了一种改进的曲率滤波算法。方法 本文算法在隐式计算曲率时,通过半窗三角切平面和最小三角切平面的组合,用投影算子代替传统曲率滤波的最小三角切平面投影算子,并根据强噪声图像存在强噪声斑点的特征,修正正则能量函数,增添局部方差的正则能量,使得正则项的约束更加合理,提高了算法的去噪性能,从而达到增强去噪能力和保护图像边缘与细节的目的。结果 针对多种不同强度的混合噪声图像对本文算法性能进行测试,并与传统的基于变分法的去噪算法（ROF）和曲率滤波去噪等算法进行去噪效果对比,同时使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为滤波算法性能的客观评价指标。本文算法在对强噪声图像去噪处理时,能够有效地保持图像的边缘和细节特征,具备较好的PSNR和SSIM,在PSNR上比ROF模型和曲率滤波算法分别平均提高1.67 dB和2.93 dB,SSIM分别平均提高0.29和0.26。由于采用了隐式计算图像曲率,算法的处理速度与曲率滤波算法相近。结论 根据强噪声图像噪声特征对曲率滤波算法进行优化,改进投影算子和能量函数正则项,使得曲率滤波算法能够更好地适用于强噪声图像,实验结果表明,该方法与传统的变分法相比,对强噪声图像去噪效果显著。     

联合多任务学习的人脸超分辨率重建

目的 人脸超分辨率重建是特定应用领域的超分辨率问题,为了充分利用面部先验知识,提出一种基于多任务联合学习的深度人脸超分辨率重建算法。方法 首先使用残差学习和对称式跨层连接网络提取低分辨率人脸的多层次特征,根据不同任务的学习难易程度设置损失权重和损失阈值,对网络进行多属性联合学习训练。然后使用感知损失函数衡量HR（high-resolution）图像与SR（super-resolution）图像在语义层面的差距,并论证感知损失在提高人脸语义信息重建效果方面的有效性。最后对人脸属性数据集进行增强,在此基础上进行联合多任务学习,以获得视觉感知效果更加真实的超分辨率结果。结果 使用峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）两个客观评价标准对实验结果进行评价,并与其他主流方法进行对比。实验结果显示,在人脸属性数据集（CelebA）上,在放大8倍时,与通用超分辨率MemNet（persistent memory network）算法和人脸超分辨率FSRNet（end-to-end learning face super-resolution network）算法相比,本文算法的PSNR分别提升约2.15 dB和1.2 dB。结论 实验数据与效果图表明本文算法可以更好地利用人脸先验知识,产生在视觉感知上更加真实和清晰的人脸边缘和纹理细节。     

多通道递归残差网络的图像超分辨率重建

目的 基于神经网络的图像超分辨率重建技术主要是通过单一网络非线性映射学习得到高低分辨率之间特征信息关系来进行重建,在此过程中较浅网络的图像特征信息很容易丢失,加深网络深度又会增加网络训练时间和训练难度。针对此过程出现的训练时间长、重建结果细节信息较模糊等问题,提出一种多通道递归残差学习机制,以提高网络训练效率和图像重建质量。方法 设计一种多通道递归残差网络模型,该模型首先利用递归方法将残差网络块进行复用,形成32层递归网络,来减少网络参数、增加网络深度,以加速网络收敛并获取更丰富的特征信息。然后采集不同卷积核下的特征信息,输入到各通道对应的递归残差网络后再一起输入到共用的重建网络中,提高对细节信息的重建能力。最后引入一种交叉学习机制,将通道1、2、3两两排列组合交叉相连,进一步加速不同通道特征信息融合、促进参数传递、提高网络重建性能。结果 本文模型使用DIV2K （DIVerse 2K）数据集进行训练,在Set5、Set14、BSD100和Urban100数据集上进行测试,并与Bicubic、SRCNN （super-resolution convolutional neural network）、VDSR （super-resolution using very deep convolutional network）、LapSRN （deep Laplacian pyramid networks for fast and accurate super-resolution）和EDSR_baseline （enhanced deep residual networks for single image super-resolution_baseline）等方法的实验结果进行对比,结果显示前者获取细节特征信息能力提高,图像有了更清晰丰富的细节信息;客观数据方面,本文算法的数据有明显的提升,尤其在细节信息较多的Urban100数据集中PSNR （peak signal-to-noise ratio）平均分别提升了3.87 dB、1.93 dB、1.00 dB、1.12 dB和0.48 dB,网络训练效率相较非递归残差网络提升30%。结论 本文模型可获得更好的视觉效果和客观质量评价,而且相较非递归残差网络训练过程耗时更短,可用于复杂场景下图像的超分辨率重建。     

边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

目的 针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在边缘信息丢失、易产生视觉伪影等问题,提出一种基于边缘增强的深层网络模型用于图像的超分辨率重建。方法 本文算法首先利用预处理网络提取输入低分辨率图像的低级特征,然后将其分别输入到两路网络,其中一路网络通过卷积层级联的卷积网络得到高级特征,另一路网络通过卷积网络和与卷积网络成镜像结构的反卷积网络的级联实现图像边缘的重建。最后,利用支路连接将两路网络的结果进行融合,并将其结果通过一个卷积层从而得到最终重建的具有边缘增强效果的高分辨率图像。结果 以峰值信噪比（PSNR）和结构相似度（SSIM）作为评价指标来评价算法性能,在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大3倍情况下进行实验,并且PSNR/SSIM指标分别取得了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.852 1和28.45 dB/0.787 3的结果,相比其他方法有很大提升。结论 定量与定性的实验结果表明,基于边缘增强的深层网络的图像超分辨重建算法所重建的高分辨率图像不仅在重建图像边缘信息方面有较好的改善,同时也在客观评价和主观视觉上都有很大提高。     

全局注意力门控残差记忆网络的图像超分重建

目的 随着深度卷积神经网络的兴起,图像超分重建算法在精度与速度方面均取得长足进展。然而,目前多数超分重建方法需要较深的网络才能取得良好性能,不仅训练难度大,而且到网络末端浅层特征信息容易丢失,难以充分捕获对超分重建起关键作用的高频细节信息。为此,本文融合多尺度特征充分挖掘超分重建所需的高频细节信息,提出了一种全局注意力门控残差记忆网络。方法 在网络前端特征提取部分,利用单层卷积提取浅层特征信息。在网络主体非线性映射部分,级联一组递归的残差记忆模块,每个模块融合多个递归的多尺度残差单元和一个全局注意力门控模块来输出具备多层级信息的特征表征。在网络末端,并联多尺度特征并通过像素重组机制实现高质量的图像放大。结果 本文分别在图像超分重建的5个基准测试数据集（Set5、Set14、B100、Urban100和Manga109）上进行评估,在评估指标峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）和结构相似性（structural similarity,SSIM）上相比当前先进的网络模型均获得更优性能,尤其在Manga109测试数据集上本文算法取得的PSNR结果达到39.19 dB,相比当前先进的轻量型算法AWSRN（adaptive weighted super-resolution network）提高0.32 dB。结论 本文网络模型在对低分图像进行超分重建时,能够联合学习网络多层级、多尺度特征,充分挖掘图像高频信息,获得高质量的重建结果。     

European Community policy and the market

Abstract This paper starts with some reflections on the policy considerations and priorities which are shaping European Commission (EC) research programmes. Then it attempts to position the current projects which seek to capitalise on information and communications technologies for learning in relation to these priorities and the apparent realities of the marketplace. It concludes that while there are grounds to be optimistic about the contribution EC programmes can make to the efficiency and standard of education and training, they are still too technology driven.     

一种自适应子融合集成多分类器方法

融合集成方法已经广泛应用在模式识别领域,然而一些基分类器实时性能稳定性较差,导致多分类器融合性能差,针对上述问题本文提出了一种新的基于多分类器的子融合集成分类器系统。该方法考虑在度量层融合层次之上通过对各类基多分类器进行动态选择,票数最多的类别作为融合系统中对特征向量识别的类别,构成一种新的自适应子融合集成分类器方法。实验表明,该方法比传统的分类器以及分类融合方法识别准确率明显更高,具有更好的鲁棒性。     

基于QTE的蒙古文显示机制研究与实现

蒙古语言是中国蒙古族使用的通用语言,由于蒙古文区别于其他文字的书写方式和其自身变形机制等特点,在很多通用的文字处理引擎中都不被支持。在嵌入式产品开发与应用领域中Linux加QTE已经成为流行方式。该文给出了一种在QTE环境上实现基于标准Unicode的蒙古文点阵显示和变形算法, 并自定义了支持蒙古文的QTE组件,扩展了QTE功能,为在Linux加QTE方式的嵌入式体系结构中处理蒙古文提供了一种解决方法。     

基于AD9626的模拟信号采集存储卡设计

自然界的绝大部分信号都是以模拟的形式存在,因此模拟信号的采集转换存储在数字时代十分关键。文章讨论了在雷达信号处理领域基于AD9626的AD采集存储卡的设计原理、硬件结构和程序设计与芯片配置等问题,为今后相关领域的研究提供了可参考的方案。     

煤矿井下安全监控分站的设计及其仿真实现

为了设计一种具有低成本、低功耗、易操作、功能强且可靠性高的煤矿井下安全分站,针对煤矿安全生产实际,文章提出了采用MCS-51系列单片机为核心、具有CAN总线通信接口的煤矿井下安全监控分站的设计方案;首先给出煤矿井下安全监控分站的整体构架设计,然后着重阐述模拟量输入信号处理系统的设计过程,最后说明单片机最小系统及其键盘、显示、报警、通信等各个组成部分的设计;为验证设计方案的可行性与有效性,使用Proteus软件对设计内容进行仿真验证,设计的煤矿井下安全监控分站具有瓦斯、温度等模拟量参数超标报警功能和电机开停、风门开闭等开关量指示功能;仿真结果表明:设计的煤矿井下安全监控分站具有一定的实际应用价值.     

A human-computer interface for non-computer specialists

The COM teleconferencing system was designed to be easy to use for both beginners and people with much computer experience. A number of design choices in organizing the human-computer interface were considered very carefully. These design problems are not unique for teleconferencing applications, but will appear in many other developments of human-computer interfaces for non-computer specialists. This report discusses naming conventions, menu format, user commands, help facility and the treatment of ‘type ahead’ from the users.     

Explanation and prediction: an architecture for default and abductive reasoning

Although there are many arguments that logic is an appropriate tool for artificial intelligence, there has been a perceived problem with the monotonicity of classical logic. This paper elaborates on the idea that reasoning should be viewed as theory formation where logic tells us the consequences of our assumptions. The two activities of predicting what is expected to be true and explaining observations are considered in a simple theory formation framework. Properties of each activity are discussed, along with a number of proposals as to what should be predicted or accepted as reasonable explanations. An architecture is proposed to combine explanation and prediction into one coherent framework. Algorithms used to implement the system as well as examples from a running implementation are given.     

Call for papers Special issue on Modeling and control technologies for civil,energy,and power systems

正The control of civil,energy,and power systems presents significant new challenges for modeling and control theory.The purpose of this special issue is to provide a forum for researchers and practical engineers to discuss the recent advances in modeling and control technology development for civil,energy,and power systems.Prospective authors are invited to submit their original contributions with the focus on theory or applications of modeling,control     

Information for Authors

正http://www.zju.edu.cn/jzus http://www.springerlink.com Aim The Journals of Zhejiang University-SCIENCE(A/B/C)are edited by the international board of distinguished Chinese and foreign scientists,and are aimed to present the latest developments and achievements in scientific research in China and overseas to the world’s scientific circles,especially to stimulate and promote academic exchange between Chinese and foreign scientists everywhere.     

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