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电力设备红外图像采集过程中出现的分辨率降低和模糊现象是影响红外诊断准确性的重要因素。然而现有超分辨率方法一般假设模糊核已知,但当假设核偏离真实核时方法性能会显著降低。该文针对这一问题,提出一种压缩感知盲超分辨率改进方法。以图像退化模型为基础,结合图像在变换域内稀疏为先验知识,实现图像的超分辨率重建。在重建过程中通过红外图像亮度分量的极值分布先验信息促进模糊核的优化求解以及重建图像反卷积去模糊运算,将传统的非盲超分辨率方法改进为盲超分辨率方法。在提高模型准确性的同时,提升了重建图像细节纹理的质量。并对压缩感知基础模型进行改进变形,以此为基础设计了高效求解算法,最终实现高分辨率图像的高质量重建,从而更好地适应工程应用需求。实验结果表明该文提出的盲超分辨率方法与已有方法相比,其重建得到的红外图像结果无论在主观视觉还是客观评价指标上,均有着一定优势,能够更好地适应现场采集到的低分辨率红外图像超分辨率重建需求。 相似文献
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红外光电技术帮助人类超越视觉障碍,直观的看到物体表面的温度分布状况,在电力系统的状态监测中有着越来越多的需求。但高分辨率热成像仪的研制材料与技术壁垒限制了电力系统在线监测的可视化应用。超分辨率重建在满足电力物联网需求的同时降低了成本。对于电力设备热成像超分辨率重建,该文构建了边缘注意力生成对抗网络(EAGAN),该网络在基于梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)的基础上,对残差网络模块进行改进,添加了边缘注意力机制,提高了网络的学习能力,并在上采样结构中添加了1×1的卷积层,提高了网络的表征能力。实验结果表明,边缘注意力生成对抗网络提高了网络的性能,在图像的整体以及图像边缘属性的恢复上,峰值信噪比以及结构相似性指标均有显著提高,主观视觉效果更为良好,并在图像处理领域中有着较高的普适性,具有较高的工程实用价值。 相似文献
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利用油脂加氢制备的第二代生物柴油具有辛烷值高、氧含量低等特点,可以直接与石化柴油混合使用。第二代生物柴油的制备和使用可以有效降低对不可再生的化石燃料的依赖,并能缓解当前严重的环境问题。在第二代生物柴油的研究中,催化剂的研发至关重要。本文综述了油脂加氢领域的催化剂的种类、催化转化路径以及最前沿的研究进展。其中,贵金属基催化剂催化加氢活性比较高,主要以脱羧和脱羰反应路径为主,但是制备成本昂贵;传统的钼基催化剂主要以加氢脱氧反应为主,但是使用过程中需要硫化,对环境造成一定的污染;新型的碳化钼基催化剂和镍基催化剂的催化反应路径分别为加氢脱氧和脱羧-脱羰;以沸石分子筛作载体时,油脂加氢产物中异构化烃类得率较高。同时,文章还对催化剂的研究发展提出建议和展望。 相似文献
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在硝基氯苯的生产行业中,利用结晶法把对(邻)硝基氯苯从其异构体混合溶液中分离出来的方法是一种常见方法。多年来,就如何提高对(邻)硝基氯苯结晶收率一直是大家关心和研究的课题,作者对这一问题浅谈了一下自己的观点。 相似文献