改进大气散射模型实现的图像去雾算法

传统大气散射模型在图像去雾的求解过程中通常假设场景入射光为全局常量,然而这种假设并不合理,为此提出一种基于改进大气散射模型的图像去雾算法.首先基于亮通道先验和模糊聚类对雾图进行场景分类,并估计出各个场景的入射光照;然后根据光学辐射特性估计出场景结构,并利用雾气浓度估计模型进一步获得透射率的表达式;最后通过改进大气散射模型恢复出无雾图像.大量对比实验结果表明,该算法能够恢复出细节丰富、清晰自然的无雾图像,计算速度相对较快,能满足一般工程的实时性要求.     

基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索

随着计算机视觉技术在海洋水产领域中的应用不断加深，鱼类图像检索在渔业资源调查、鱼类行为学分析等方面发挥了巨大的作用。通过研究发现，鱼类图像的背景信息会对鱼类图像检索造成极大干扰，而且鱼类图像中颜色、纹理、形状等特征由于空间位置信息的缺乏而使检索的准确率不高。为解决以上问题，提出了一种新的基于颜色四通道及空间金字塔的鱼类图像检索算法。首先，提取视觉显著性图将鱼类图像的前景和背景分开，从而减少图像背景对检索的干扰；其次，为了使图像特征包含一定的空间位置信息，利用空间金字塔的理论对图像进行分割，在此基础上，将图像转为HSVG四通道图并提取SURF特征；；最后，得到检索结果。为验证所提算法的有效性，在QUT_fish_data数据集和DLOU_fish_data数据集上对算法的查全率、查准率与经典的HSVG算法和显著性分块算法进行对比：在两个数据集上查准率分别比传统的HSVG算法最多分别提高12%和5%，查全率最多分别提高7%和22%；比传统的显著性分块算法查准率最多分别提高15%和5%，查全率最多分别提高36%和22%；从而证明所提算法是有效的，能有效提升鱼类图像的检索效果。     

基于儒可夫斯基变换的涡轮钻具叶片设计及性能分析

为提高涡轮钻具叶片使用性能和创新叶片设计理论,提出了基于儒可夫斯基保角变换法与经典水力翼型相结合的涡轮钻具叶片设计新方法,以?127涡轮钻具叶片为研究对象,运用搭建的涡轮钻具叶型参数化设计平台和自主设计的涡轮钻具性能测试台架,完成了5种翼型的造型设计,研究了5种叶片流场性能,开展了设计叶片的性能测试实验,对比分析了设计叶片与塔里木油田某型在役?127涡轮叶片的实际效能。实验及仿真结果表明,基于新方法设计的NACA-0012翼型加厚叶片在600 r/min转速及15 L/s流量的设计工况下,其单级扭矩达5.83 N·m,较相同条件下某在役?127涡轮的单级扭矩提高约6.4%,级效率提高约1.16%,整体性能有了实质提升。     

六点定位原理在发动机叶片夹具设计中的应用

航空发动机叶片工艺流程复杂,造成加工基准的频繁转换,但随着叶片工艺刚度的降低以及加工过程中榫头产生的位置与尺寸上的误差,需针重新对叶片型面的非规则几何特征,设计快速准确装夹的专用工装。在分析叶片加工特点的基础上,结合六点定位原理和低熔点合金浇注方法,设计了一套适应其加工的工装夹具。将该夹具应用到叶片的基准修复工作后,基准的修复效率提高约40%,同时经该夹具重新设置的基准正确有效,保证了叶片在进一步的机械去量加工中余量去除完整,叶身型面各点尺寸加工到位。因此,该夹具具有高适应性,高精度且装夹快速方便的特点,尤其满足中间加工工序的叶片型面定位需求。     

基于近红外光谱技术的马铃薯叶片含水率高效预测

提出了运用近红外光谱技术检测新鲜马铃薯叶片中含水量的方法，并通过预测结果和运算量的对比得出一种高效率的预测方法。采集了900～2100 nm波段范围内110个新鲜马铃薯叶片的光谱反射率信息，经SG（Savitzky-Golay）平滑、多元散射校正（MSC）和标准正态变量变换（SNV）3种预处理后，分别建立偏最小二乘回归（PLSR）模型和BP神经网络模型，再运用回归系数（regression coefficients, RC）法在全波段光谱中提取特征波长，同样经3种预处理后分别建立预测模型。结果表明：在运用光谱全波段信息构建的模型中，经多元散射校正（MSC）预处理建立的BP神经网络模型预测效果最好，预测集决定系数R²为0.9791，均方根误差RMSE为0.3723；在基于特征波长构建的模型中，经SG平滑预处理建立的神经网络模型预测效果最优，预测集决定系数R²为0.9658，均方根误差RMSE为0.4759；验证了特征波段结合BP神经网络建立的模型与全波段建立的模型预测结果相差不大，因而能够极大地减少运算量，提高预测效率。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

电视机滤波电容损坏造成的干扰故障

有用户反映电视图像有两三横道亮线上下滚动干扰电视信号，我们怀疑可能是光接收机、电源或线路放大器的故障，抽查几个用户，结果是西半部比东半部严重，我们带去光接收机、电源、放大器换了一遍，故障依旧，用户还反映这个故障时有时无不定时出现，事隔两三天我们再去，把所有的编码分支器全部换上普通的六分支器，但故障依旧。当时夏天农忙看电视时间少，用户也没计较，事隔两三个月用户又打电话说：电视图像还像原来一样不好，我们再次来到故障严重的用户家，分析故障现象，怀疑可能是某个电源或桌用户电视机造成的干扰，     

粉末冶金文摘

20060201金属粉末的橡胶温等静／kimKT等／／PowderTechnol,2004,139（3）：240～251；20060202颗粒质量检验的快速定量图像分析／SchmidHG／／Powder Metallurgy,2004,47（2）：121～123；20060203生产高孔隙度复杂形状的钛零件／BramM等／／Powder Metallurgy,2004,47（1）：85～92；20060204机械化学合成锂离子传导材料／Yoneda、等／/JapanSocPowder／PowderMetall．2004．51（2）：91～97；20060205非晶与多晶软磁材料[日]／YamauchK等／／JJapanSocPowder／powderMetall，2004，51（3）：135～142。     

揭开关丽的外衣（下）——平板电视机各种技术名词揭秘

所有的平板电视机都会或多或少地采用一些视频优化处理技术，这些技术会根据自身的算法或者处理方式针对图像做优化处理．让用户可以欣赏到最佳的图像效果。从宣传的角度出发．平板电视机厂商通常会给其产品所采用的技术冠以各种各样的美丽名称，消费者应注意不要被这些名称所迷惑．选购时要注意其真实的效果。[编者按]