基于Tetrolet变换的近红外与彩色可见光图像融合算法研究

针对近红外与彩色可见光图像融合后出现的对比度降低、细节丢失、颜色失真等问题,提出一种基于Tetrolet变换和自适应脉冲耦合神经网络PCNN(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的近红外与彩色可见光图像融合的新算法。首先将彩色可见光源图像转换到各个分量相对独立的HSI空间(HSI-Hue Saturation Intensity),将其亮度分量与近红外图像进行Tetrolet分解,对分解后得到的低频系数,提出一种从给定不完备数据集中寻找潜在分布最大似然估计的期望最大算法融合规则;对分解后得到的高频系数,采用一种Sobel算子自动调节阈值的自适应PCNN模型作为融合规则;处理后的高低频图像经Tetrolet逆变换作为融合后的亮度图像,提出一种饱和度分量自适应拉伸方法来解决图像饱和度下降的问题。处理后的各个分量反向映射到RGB空间,完成融合。将本文算法与多种高效融合算法进行对比分析,实验表明,本方法取得的图像,细节清晰,色彩对比度得到提升,在图像饱和度、颜色恢复性能、结构相似性和对比度等客观评价指标上均具有明显的优势。     

结构细化的神经风格迁移

风格迁移过程中风格元素均匀分布在整个图像中会使风格化图像细节模糊,现有的迁移方法主要关注迁移风格的多样性,忽略了风格化图像的内容结构和细节信息。因此,该文提出结构细化的神经风格迁移方法,通过增加边缘检测网络对内容图像的轮廓边缘进行提取实现风格化图像内容结构的细化,凸显内容图像中的主要目标;通过对转换网络中的常规卷积层的较大卷积核进行替换,在具有相同的感受野的条件下,使网络模型参数更少,提升了迁移速度;通过对转换网络中的常规卷积层添加自适应归一化层,利用自适应归一化在特征通道中检测特定样式笔触产生较高的非线性同时保留内容图像的空间结构特性来细化生成图像的结构。该方法能够细化风格化图像的整体结构,使得风格化图像连贯性更好,解决了风格纹理均匀分布使得风格化图像细节模糊的问题,提高了图像风格迁移的质量。     

谈市政施工企业生产要素的配置手段

施工企业内部生产要素配置的方式主要有两种 :一是传统施工管理体制下以行政计划配置为主的方式 ,二是新型的项目管理模式下以内部模拟市场为主的配置方式。十多年来 ,我国建筑施工企业在实践中不断探索、改进施工项目管理。市政施工企业因其自身特点 ,项目管理普遍起步较晚。本文拟就市政施工生产要素的配置手段进行初步探讨。　　 传统施工管理体制下的生产要素配置　　传统的施工管理体制被称为“固定建制式”管理 ,它是指施工企业将生产要素按既定的建制 ,分散、固定地分配给下属单位而形成的管理施工方式。传统的施工管理体制是垂直式…     

锂基催化剂在酯交换合成碳酸二甲酯方面的性能研究

以Li为主要活性组分,采用沉淀法制备了LiAl催化剂,通过引入不同的金属元素(Mg、La、Ce和Y)对LiAl催化剂进行改性,同时对催化剂进行了XRD、TG-DTG、CO₂-TPD和BET表征,考察LiAl摩尔比、焙烧温度对甲醇和碳酸丙烯酯(PC)酯交换合成碳酸二甲酯(DMC)反应活性的影响。结果表明,催化剂Li/Al摩尔比为3∶1,焙烧温度为500℃时,催化剂具有最高的反应活性。其中,LiYAl催化剂在反应条件为65℃,甲醇和PC的醇酯摩尔比为10∶1,催化剂用量为2%的条件下反应2 h, DMC的产率为59.2%,重复使用4次后,仍具有较高的产率。     

广州市黄埔大道天河东隧道防水施工

黄埔大道天河东隧道作为大型地下车行隧道，防水施工至关重要。文中详细总结了该隧道的防水混凝土施工工艺以及隧道外防水措施，值得在类似地下隧道工程施工中借鉴与使用。     

深基坑支护体系设计

详细分析了基坑设计的具体内容，并对悬臂桩、单锚（支撑）和多锚（支撑）设计进行了合理分析，最后提出了值得重视的问题。     

结构细化的神经风格迁移

风格迁移过程中风格元素均匀分布在整个图像中会使风格化图像细节模糊,现有的迁移方法主要关注迁移风格的多样性,忽略了风格化图像的内容结构和细节信息.因此,该文提出结构细化的神经风格迁移方法,通过增加边缘检测网络对内容图像的轮廓边缘进行提取实现风格化图像内容结构的细化,凸显内容图像中的主要目标;通过对转换网络中的常规卷积层的较大卷积核进行替换,在具有相同的感受野的条件下,使网络模型参数更少,提升了迁移速度;通过对转换网络中的常规卷积层添加自适应归一化层,利用自适应归一化在特征通道中检测特定样式笔触产生较高的非线性同时保留内容图像的空间结构特性来细化生成图像的结构.该方法能够细化风格化图像的整体结构,使得风格化图像连贯性更好,解决了风格纹理均匀分布使得风格化图像细节模糊的问题,提高了图像风格迁移的质量.     

多方向Laplacian能量和与tetrolet变换的图像融合

目的 红外与可见光图像融合算法大部分可以达到认知场景的目的,但是无法对场景中的细节特征进行更加细致的刻画。为进一步提高场景辨识度,提出一种基于tetrolet变换的多尺度几何变换图像融合算法。方法 首先,将红外与可见光图像映射到tetrolet变换域,并将二者分解为低频系数和高频系数。然后,对低频系数,将区域能量理论与传统的加权法相结合,利用区域能量的多变性和区域像素的相关性,自适应地选择加权系数进行融合;对高频系数,利用改进的多方向拉普拉斯算子方法计算拉普拉斯能量和,再引入区域平滑度为阈值设定高频系数融合规则。最后,将融合所得新的低频和高频系数进行图像重建得到融合结果。结果 在kaptein、street和road等3组红外与可见光图像上,与轮廓波变换（contourlet transformation,CL）、离散小波变换（discrete wavelet transformation,DWT）和非下采样轮廓波变换（nonsubsampled contourlet transformation,NSCT）等3种方法的融合结果进行比较,主观评判上,本文算法融合结果在背景、目标物以及细节体现方面均优于其他3种方法;客观指标上,本文算法相较于其他3种方法,运行时间较NSCT方法提升了0.37 s,平均梯度（average gradient,AvG）值和空间频率（spatial frequency,SF）值均有大幅提高,提高幅度最大为5.42和2.75,峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）值、信息熵（information entropy,IE）值和结构相似性（structural similarity index,SSIM）值分别提高0.25、0.12和0.19。结论 本文提出的红外与可见光图像融合算法改善了融合图像的细节刻画,使观察者对场景的理解能力有所提升。     

基于混合模型驱动的红外与可见光图像融合

为了解决红外与可见光图像融合中显著特征不突出、图像对比度低的问题,提出一种混合模型驱动的融合算法.首先,采用潜在低秩表示模型分别提取红外与可见光图像的基础子带、显著子带及稀疏噪声子带;其次,采用非下采样剪切波变换模型将基础子带分解为低频系数和高频系数,对低频系数采用字典学习和稀疏表示进行精确拟合,对高频系数采用局部窗口结合逻辑加权进行选择;再次,显著子带采用区域能量比阈值自适应加权法进行融合;最后,对融合后的低频系数和高频系数进行一级重建,得到融合基础子带,舍弃稀疏噪声子带,再结合融合显著子带进行二级重建,得到融合图像.实验结果表明:所提出算法能够得到蕴含丰富信息且较为清晰的融合图像,具有可行性;融合结果的对比度较高,目标轮廓显著,能够提升场景的辨识度,具有有效性.