基于轻量级卷积神经网络的人脸检测方法研究

针对现阶段卷积神经网络参数量较大，检测速度较慢，无法嵌入至移动端电子设备，且在复杂环境下检测精度较低的问题，设计了两层前后分离轻量级的卷积神经网络的人脸检测方法。第一层网络采用全卷积神经网络，用于快速提取人脸特征，并生成大量的人脸边界候选框。第二层网络采用深层全连接卷积神经网络，将第一层网络推断的人脸候选区域进行筛选，并输出人脸大小、坐标和置信度。实验表明，本文设计的人脸检测方法在人脸基准数据集FDDB上具备较高的检测精度和检测速度，轻量级的网络设计使得算法移植到前端电子设备成为了可能。     

基于自适应局部Log-Gabor能量的多聚焦图像融合

利用全局搜索策略,设计适用于图像融合的最佳Log-Gabor滤波器组,并提出了一种基于自适应局部Log-Gabor能量的多聚焦图像融合方法:首先将多聚焦图像进行自适应分块,然后用最佳Log-Gabor滤波器组对这些子图像进行滤波,从而提取出该子图像的Log-Gabor能量,比较对应子图像的Log-Gabor能量,以挑选出其中清晰的像素并进行一致性检验,重构图像.本文给出了融合实验结果和各项评价指标,结果表明该方法与经典的融合方法相比性能更优,明显提高融合图像质量和运行效率.     

基于空域图像局部多向梯度模的图像融合方法

针对传统像素级图像融合方法割裂像素间联系的问题,提出了一种基于局部多向梯度模的图像融合方法:先对源图像进行分块,然后用方向导数构造的多向梯度滤波器组对图像块进行多向梯度滤波,从而提取出不同方向的边缘特征,通过比较对应块图像总的梯度模的大小来判断属于清晰还是模糊的像素,以此达到融合图像目的。通过实验,证明了该方法简单、有效,对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

基于图像块多向梯度模的小波图像融合方法*

利用块分割图像融合算法的思想,提出了一种基于多向梯度模的小波图像融合方法：对图像块进行小波分解,利用小波反变换得到相同尺度的高频图像块,然后对高频图像块多向梯度滤波,比较对应块的高频图像的总的梯度模值,以挑选出其中清晰的图像块并进行一致性验证,重构图像。该方法不用进行小波反变换重构图像,真正保留了原始的清晰图像。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果和很好的稳定性。     

基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合*

利用全局搜索策略,设计适用于图像融合的最佳Gabor滤波器组,并提出了一种基于局部Gabor能量的多聚焦图像融合方法：通过利用最佳Gabor滤波器组对局部图像进行滤波,从而提取出该局部图像的Gabor能量,比较对应局部图像的Gabor能量,以挑选出其中清晰的像素并进行一致性检验,重构图像。本方法真正保留了原始的清晰图像,实现了高精度融合。通过实验,证明了该方法对于多聚焦图像的融合具有很好的效果,明显提高了运行效率。     

基于维纳滤波器嵌入的JPEG压缩图像动态增强

JPEG压缩图像的解码图像与原图像差异较为明显,基于此,提出了一种基于维纳滤波器嵌入的JPEG图像动态增强算法。首先,计算压缩图像的嵌入容量;然后,在嵌入容量限制下,根据目标图像动态地计算最优的维纳滤波器对称性、精度等参数配置并将参数嵌入JPEG压缩图像中;最终,对解码图像使用提取的维纳滤波器进行增强,获得与原图像接近的解压缩图像。试验结果表明,本算法可单独增强JPEG压缩图像的质量,同时可基于其他后处理算法,进一步提高JPEG压缩图像的质量。     

单电感双输出Boost变换器的复合控制方案

为减小单电感双输出Boost变换器的交叉调节,提出一种复合控制方案。建立变换器仿射非线性数学模型,基于微分几何理论证明所建模型满足精确反馈线性化条件,构造出相应输出函数实现系统的线性化和解耦,进而分别为线性系统设计内模控制器和状态反馈控制器,并对满足控制系统稳定要求的反馈系数选取进行分析。与现有控制方法进行仿真比较,结果表明,所提控制方案具有更好的动态调节特性、更优的控制性能和更小的交叉调节。实验结果进一步验证了所提控制方案的可行性。     

圆明亮琢型的上、下腰刻面倾角在GIA新切工标准中“EX级”的规范

上腰刻面和下腰刻面的倾角是圆明亮琢型宝石切工中两个重要的参数。本文对美国宝石学院(GIA)新切工标准中"EX级"的上、下腰刻面倾角加以规范,并运用数学方法和计算机软件(Pro/E、Matlab和MathCAD)对规范进行可视化处理;最后对相关文献提供的样品数据进行可视化、参数化处理。这种方法对圆明亮琢型宝石的设计、加工和成品检测都具有指导意义。     

基于Gabor变换的超声回波信号时频估计

 在无损检测中,超声回波往往是一个重叠较严重,含有噪声的多回波信号。根据Gabor变换时频分析的特点,该文提出一种基于Gabor变换的超声回波信号时频估计方法。该文建立回波信号与Gabor变换分析窗函数相似度(即距离)模型,通过模型相似度最小化问题转化为求解回波信号Gabor变换系数模的最大值来估计回波信号的传播时间(TOF)和中心频率(CF),最后推导它们的克拉美-罗界(CRLB)以评价算法的性能。Monte Carlo仿真和实验结果表明该文提出的算法,无论对低信噪比的单回波信号或重叠的多回波信号都能达到较高的精度,而且估计的均方误差在高信噪比时,达到CRLB,即使在低信噪比,也接近CRLB。