利用信号相关性抑制光纤陀螺强度噪声

提出了一种利用陀螺干涉信号和耦合器空闲端信号相关性估计光源强度噪声抑制效果的方法,并在现场可编程门阵列(FPGA)中进行了实时估计.根据估计结果,判决是否进行强度噪声相减,以提高光纤陀螺强度噪声抑制方法的可靠性.理论分析表明,强度噪声抑制效果与信号相关性直接相关.利用该方法,对某高精度干涉型光纤陀螺进行了实验.结果表明,当陀螺干涉信号和耦合器空闲端信号互相关系数为0.91时,干涉信号噪声方差降低至17.16％,然而,当上述互相关系数为0.28时,噪声相减法反而使干涉信号噪声方差增大至143.18％,由此验证了理论分析结果.利用该方法可以在线检测陀螺干涉信号和耦合器空闲端信号的相关性,进而避免噪声相减法中当陀螺干涉信号和耦合器空闲端信号相关性较差时,光纤陀螺噪声不降反升的情况,提高了强度噪声相减法的可靠性.     

基于已重建先验信息的VVC快速仿射运动估计算法

针对H.266/多功能视频编码(Versatile Video Coding,VVC)帧间仿射运动估计复杂度高的问题,提出了一种基于已重建先验信息的快速仿射运动估计算法.该算法利用帧间跳过(Skip)模式和仿射运动估计(Affine)模式之间的互斥性,根据上层级编码块(Coding Unit,CU)、本层级子CU和相邻...     

基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法

视频监控、军事目标识别以及消费型摄影等众多领域对图像清晰度有很高的要求.近年来,深度神经网络在视觉和定量评估的应用研究中取得较大进展,但是其结果一般缺乏图像纹理的细节,边缘过度平滑,给人一种模糊的视觉体验.本文提出了一种基于生成对抗网络的图像清晰度提升方法.为了更好的传递图像的细节信息,采用改进的残差块和跳跃连接作为生成网络的主体架构,生成器损失函数除了对抗损失,还包括内容损失、感知损失和纹理损失.在DIV2K数据集上的实验表明,该方法在提升图像清晰度方面有较好的视觉体验和定量评估.     

基于非局部低秩和自适应量化约束先验的HEVC后处理算法

经高效视频编解码标准HEVC压缩后的视频在高压缩比、低码率的情况下存在明显的压缩效应。针对该问题,提出了一种基于非局部低秩(Non-local Low-rank,NLLR)和自适应量化约束(Adaptive Quantization Constraint,AQC)先验的HEVC后处理算法。该算法首先构造在最大后验概率框架下的优化问题,然后利用解码后的压缩视频和量化参数QP获取非局部低秩和自适应量化约束先验信息,最后利用split-Bregman迭代算法来解决所提的优化问题,从而有效去除压缩效应,提升重建视频质量。其中,非局部低秩先验通过构建基于相似块聚类的非局部低秩模型来获得;自适应量化约束先验通过联合不同量化参数QP下的约束特性与视频的DCT域块活动性来获得。实验结果表明,在同等码率的情况下,与HEVC标准相比,所提算法在帧内编码模式下可以达到平均0.2597 dB的PSNR提升,在帧间编码模式下可以达到平均0.2828 dB的PSNR提升。     

羧甲基纤维素／TiO2复合膜降解甲基橙的研究

采用羧甲基纤维素钠水溶液与TiO2胶体溶液共混的方法制备了羧甲基纤维素/TiO2复合膜(CMC/TiO2).用X-射线衍射仪和扫描电子显微镜表征了复合膜内TiO2的晶体结构和形貌.研究了复合膜的透光率、溶胀性及热稳定性.测定了复合膜在日光下对甲基橙水溶液的催化降解性能.结果表明,复合膜内的TiO2为纳米尺寸的柱状晶体及其团聚体.在日光照射下35 min,复合膜对甲基橙水溶液的光催化降解率达到50%.复合膜在可见光(400～800 nm)的透光率为40%～60%.随着复合膜内TiO2的质量分数(w)从3.61%增加到8.05%,复合膜的溶胀率从125%增加到206%,复合膜的热稳定性比单纯的CMC膜高.本工作所制备的复合膜具有可完全生物降解性能,为利用太阳光快速催化降解甲基橙等工业污水提供一种方法.     

基于拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接算法

针对岩心图像拼接效率低以及易出现鬼影现象的问题,提出了一种基于最佳缝合线的拉普拉斯金字塔融合的岩心图像拼接方法.首先将待拼接的两幅岩心图像进行灰度变换,根据ORB算法计算并描述特征点;其次使用改进的random sample consensus (RANSAC)算法对特征点进行提纯,完成特征点匹配;根据匹配的特征点计算图像间的配准关系,最后根据最佳缝合线实现岩心图像的拉普拉斯金字塔融合,完成拼接.实验结果表明,改进的RANSAC算法能在保证正确率的同时提升速度,而且本文提出的图像融合方法避免了鬼影的产生,在融合区域的PSNR、SSIM和DoEM客观评价指标上与另外两种图像融合算法相比都有所提升.     

660MW超临界火电机组建模与一次调频

为了反映、评估、改善当前国内超临界单元机组参与电网一次调频的能力,根据集总参数法建立了超临界火电机组不同工况下的数学模型。利用Simulink软件进行了随机频率偏差扰动下稳定工况以及变工况时机组参与电网一次调频能力的仿真实验,结果表明了模型的合理性及有效性,为优化改善超临界机组参与电网一次调频能力提供了平台,为实现负荷频率最优控制打下基础。     

多阶导数自适应视频超分辨率重建

传统视频超分辨率重建算法在去除噪声的同时,很难有效保持图像边缘细节信息。针对该问题,构建了一种结合多阶导数数据项和自适应正则化项的视频超分辨率重建算法。在正则化重建模型的基础上,该算法对数据项进行改进,引入能更好描述噪声统计特性的噪声多阶导数,并利用去噪效果较好的全变分(TV)和非局部均值(NLM)正则化项对视频超分辨率重建过程进行约束。此外,为了更好地保持图像细节信息,采用区域空间自适应曲率差分算法提取结构信息,从而对正则化系数进行自适应加权。实验结果表明:在噪声方差为3时,与核回归算法和聚类算法相比,该算法重建视频主观效果边缘更加锐化,局部结构更加正确、清晰;重建视频的均方误差(MSE)平均下降幅度分别为25.75%和22.50%;峰值信噪比(PSNR)分别平均提升了1.35 dB和1.14 dB。所提算法能够在去除噪声的同时有效保持图像的细节特征。     

基于迭代交替优化的图像盲超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的图像超分辨率重建算法通常假设低分辨率图像的降质是固定且已知的,如双3次下采样等,因此难以处理降质(如模糊核及噪声水平)未知的图像。针对此问题,该文提出联合估计模糊核、噪声水平和高分辨率图像,设计了一种基于迭代交替优化的图像盲超分辨率重建网络。在所提网络中,图像重建器以估计的模糊核和噪声水平作为先验信息,由低分辨率图像重建出高分辨率图像;同时,综合低分辨率图像和估计的高分辨率图像,模糊核及噪声水平估计器分别实现模糊核和噪声水平的估计。进一步地,该文提出对模糊核/噪声水平估计器及图像重建器进行迭代交替的端对端优化,以提高它们的兼容性并使其相互促进。实验结果表明,与IKC, DASR, MANet, DAN等现有算法相比,提出方法在常用公开测试集(Set5, Set14, B100, Urban100)及真实场景图像上都取得了更优的性能,能够更好地对降质未知的图像进行重建;同时,提出方法在参数量或处理效率上也有一定的优势。     

基于改进VGG网络的弱监督细粒度阿尔兹海默症分类方法

针对阿尔兹海默症（AD）患者和正常（NC）人之间核磁共振成像（MRI）图像差别小、分类难度大的问题,提出了基于改进VGG网络的弱监督细粒度AD分类方法。该方法以弱监督数据增强网络（WSDAN）为基本模型,主要由弱监督注意力学习模块、数据增强模块及双线性注意力池化模块等构成。首先,通过弱监督力注意学习模块生成特征图和注意力图,并利用注意力图引导数据增强,将原图和增强后的数据同时作为输入数据进行训练;然后,通过双线性注意力池化算法将特征图和注意力图按元素进行点乘,进而得到特征矩阵;最后,将特征矩阵作为线性分类层的输入。将以VGG19作为特征提取网络的WSDAN基本模型应用到AD的MRI数据上,实验结果表明,仅使用图像增强的模型的准确性、敏感性和特异性分别比WSDAN基本模型提高了1.6个百分点、0.34个百分点和0.12个百分点;仅利用VGG19网络的改进的模型的准确性和特异性相较WSDAN基本模型分别提高了0.7个百分点和2.82个百分点;以上两个方法结合使用的模型与WSDAN基本模型相比,准确性、敏感性和特异性分别提高了2.1个百分点、1.91个百分点和2.19个百分点。