一种基于视频的快速图像MOSAICS算法

在制作基于视频序列的图像Mosaics时,传统方法都需要将连续相邻帧(偏差小的图像)进行图像整合变换的优化求解。该方法运算量大,速度慢。文章提出一种分步优化求解该变换方法,即渐近复杂模型。它可对偏差较大帧进行自动求解,可大大加速图像Mosaics的制作速度,对快速实时建立图像Mosaics有重大意义。     

超分辨率图像复原中的快速L-曲线估计

讨论了从一组低采样降质的视频图像重建超分辨率图像中未知参数的估计问题．使用L-Curve标准来估计正则化参数，然而，L-Curve的计算代价十分昂贵．它需要计算正则化近似解和残差的范式．为此提出一种基于Lanczos算法和Gauss积分理论的算法，在超分辨率图像重建中的参数估计中可以减少L-Curve的计算代价．     

真空开关真空度测试在现场的应用

真空断路器灭弧室的真空度是保证真空开关绝缘性能和灭弧性能的重要技术指标，真空开关的真空度测试已经成为真空开关周期性检查和预防性试验的重要内容之一，本文介绍了几种真空度的现场检测方法，通过对真空断路器的灭弧室真空度降低原因的分析，说明了真空度测试仪的试验原理，并提出了利用真空度测试仪对真空开关进行真空度测试的一些问题和注意事项。     

一种基于Faster RCNN的电网图元识别方法

电网工程图纸矢量化识别是实现电网领域基础图纸数字化的一种重要技术途径。由于电网中的电气元件类别多,其中部分图像背景模糊,电气元件的旋转角度不一致,从而对图纸中的电气元件的识别造成一定挑战。本文提出一种基于深度学习中Faster RCNN网络架构的电气元件识别和训练方法,将需要训练的样本数据进行预处理和特征提取,在预处理过程进行平滑去噪、二值化、分割等操作,在特征提取过程采用VGG16网络,利用深度学习方法对电网图元进行识别。在包含9类电网图元的真实数据集上的实验结果表明,本文方法对电网工程图纸中的电气元件的识别和检测具有较好的效果。     

多基地雷达反隐身分布式检测融合算法研究

随着目标隐身技术的发展,单雷达已不能够及时地发现隐身目标.本文首先利用目标的前/侧向散射特性和多传感器分布式检测两个方面的优势建立了两种布站方式的多基地雷达系统,继而提出了基于聂曼-皮尔逊(Neyman-Pearson)准则下的局部决策积累融合算法,给出了系统检测概率和虚警概率的表达式,提出了基于遗传算法(Genetic Arithmetic)的最佳门限计算方法,最后对该系统的检测性能进行了仿真,仿真结果说明了系统反隐身的有效性和融合算法的优越性,本文结论对系统的工程实现具有一定的参考价值.     

双循环排队模型在露天矿运输管理系统优化中的应用

本文给出了露天矿运输系统的双循环排队模型,证明它是生灭过程,给出了该排队模型的各种指标结果,通过和模拟结果比较验证了该模型是合理的、可靠的。设计并编制优化软件及计算机管理系统。     

HTML页面中的文献记录分析算法

为了使出版机构能够及时从大量网页中发现所需文献,需要设计能够从超文本标记语言页面中自动提取文献信息的算法.为此,设计了基于条件随机场的文献记录分析算法:首先,设计了文档对象树的分割算法,通过分割标记将页面数据分成独立的部分,这些数据块由标签和文本序列构成;随后,将该序列作为条件随机场模型的特征向量,建立文献信息标记模型;最后,设计启发式算法,从标记模型中提取文献信息数据,并通过实验验证了其有效性.     

突变流道内空泡脱落特性及空蚀损伤分析

针对一种特殊设计的空化室内空化演变过程进行数值模拟分析,利用流体汽化体积分数验证了雷诺应力湍流模型(RSM)、ZGB空化模型、增强壁面函数对于模拟空化过程的适用性,及其模拟结果与实验结果的吻合性;分析了流场分布特点和泡状空化下的空泡演变规律,并考察了壁面的空蚀损伤特性。结果表明,空化室内的空化演变是一个具有准周期性的非定常过程,且空化初生依附点与流道结构密切相关,皆为迎流流速最大处。不同空化初生依附位置产生空化过程的液相汽化体积分数相差较大,但其演变周期相近、规律一致,而空泡演化过程严重受流场影响和流道结构的制约。空泡的周期性演化使空泡破裂产生壁面剪切力同样呈现出周期特性变化,壁面空蚀损伤程度存在峰值,且与空泡群的脱落、融合、溃灭过程密切相关。     

基于边缘信息改进的双线性插值算法

针对传统双线性插值算法插值时未考虑图像边缘信息,致使放大后图像出现模糊效应的特点,提出基于边缘信息的插值算法。该算法利用边缘检测及自适应门限划分出原始图像中的“边缘点”及“非边缘点”,引入“灰度补偿”参数增加了边缘邻接插值点与非边缘邻接插值点间的灰度差,利用边缘点的“边缘方向”特性,判定待插值点是否位于放大图像的边缘上,对位于边缘上的待插值点利用边缘信息插值,恢复了使用传统双线性插值时断裂的边缘。大量的仿真实验证明该算法在一定程度上抑制了放大后图像边缘模糊的效应,改善了放大图像的视觉效果。