彩色融合图像的质量主观评价

考虑人眼主观评价在彩色融合图像质量评价中的重要作用,设计了52人的彩色融合图像质量主观评价实验。采用"目标背景的感知对比度","清晰度","颜色协调性","颜色自然感"4个单一评价指标以及"基于目标探测的图像感知质量","基于场景理解的图像感知质量"2个综合评价指标对绿地、海天和城镇3类典型场景、8种融合算法获得的240幅彩色融合图像进行了主观评价,并依此进行指标分值归整及相关性分析,建立了2个综合指标的预测模型。实验结果表明:彩色融合图像的"颜色协调性"和"颜色自然感"有较高的相关性;基于目标探测的图像感知质量可用"目标背景的感知对比度"和"清晰度"来描述,基于场景理解的图像感知质量可用"颜色协调性"和"清晰度"来描述。但是对于不同的场景,每个指标的影响效果不同,所以预测模型中的权重系数不同。     

典型场景彩色融合图像颜色协调性的主观评价

彩色夜视技术是当前夜视技术发展的前沿,但如何实现对彩色夜视图像质量的客观评价仍然是当前困扰人们的问题.针对北京理工大学高绍姝提出的颜色协调性模型主观评价实验人数不足的问题,按照国际视觉实验标准重新设计并进行了颜色协调性的主观视觉评价实验,主观评价测试的彩色融合图像分成绿色植物、海天和城镇建筑物三类典型场景,主观实验人数提高到52人;对主观评价实验结果的回归分析结果表明:高绍姝提出的颜色协调性评价模型在三类场景与主观评价结果均具有较好的一致性,明显优于其他评价模型,可以有效地对不同场景彩色融合图像的颜色协调性进行客观评价.     

多速率分布式预测控制及其在热连轧活套系统中的应用

多智能体协调控制系统更适合采用分布式控制方式,但是处理智能体之间的耦合影响是分布式控制的一个难点.本文针对串联结构下的多智能体系统,提出一类多速率分布式预测控制策略,异步更新多智能体的控制律,能够充分考虑智能体之间的耦合影响,提高系统的稳定性,并给出了系统稳定的充分条件.最后,将多速率分布式控制算法应用到热连轧活套系统,仿真验证了方法的有效性和可行性.     

超能见度光电成像系统的最低工作照度转换问题

通过近红外高通滤波和数字图像处理技术,可明显提升低能见度条件下光电成像系统的作用距离,但是近红外高通滤波也提高了系统的最低工作照度.根据光电成像原理,研究了超能见度光电成像系统的最低工作照度转换问题,给出了在实际光学系统F数和近红外高通滤波条件下的最低工作照度计算方法,对光电成像系统的设计分析具有理论指导作用.     

灰度融合图像目标与背景感知对比度客观评价模型

目标与背景感知对比度是影响可见光与红外灰度融合图像质量的主要因素之一。现有的对比度评价模型未能充分考虑人眼视觉特性。因此,基于韦伯对比度模型的形式,结合人眼亮度掩盖特性,提出了一种简单有效的融合图像目标与背景感知对比度评价模型。利用模拟图像和现实场景灰度融合图像的主观评价分数来检验客观评价模型。结果表明,与现有的5种图像对比度评价模型相比,所提出的目标与背景感知对比度客观评价模型能够给出更接近人眼主观感受的评价结果,有效地实现灰度融合图像目标与背景感知对比度的客观评价。     

基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价

图像质量评价是双波段彩色融合处理算法及系统评价的基础,文中研究了一种可见光与红外彩色融合图像质量评价方法。提出了基于场景理解的图像感知质量PQSU 综合评价指标,选择三类典型场景彩色融合图像进行了主观视觉评价实验; 通过对已有评价指标与PQSU 综合指标的主观评价实验结果进行多元线性回归分析,建立了PQSU 的预测模型。结果表明:融合图像的场景颜色协调性与自然感高度相关;利用图像清晰度和颜色协调性可以有效地预测PQSU;针对不同场景类型,已有评价指标在PQSU 的预测模型中所占的权重有所不同,但预测模型的基本形式保持不变。文中提出的PQSU 及其预测模型为进一步发展融合图像质量客观评价模型奠定了基础。     

基于可变天气因素的MMAS改进算法

针对最大最小蚂蚁系统(MMAS)容易导致算法快速陷入局部最优的问题,提出一种基于可变天气因素的MMAS改进算法(variable weather MAX-MIN ant system,VW-MMAS)。通过由天气变化影响信息素的变化来改善MMAS的寻优过程,具体引入以下机制:在信息素挥发机制方面,参考天气变化因素对蚂蚁觅食的影响,设置信息素挥发系数和蚁群数量;在算法陷入局部最优时,综合考虑TSP问题中城市间的距离,增强不是最优路径的信息素,扩大蚂蚁的搜索范围。应用该算法解决TSP问题,将仿真结果与其它算法进行比较,验证了该算法的有效性,提高了解的质量。     

基于微服务架构的众包图像数据集标注系统

深度学习在图像识别领域凸显出了优势,而在深度学习图像识别模型训练的准备阶段,制备图像数据集需要人工将图片上的信息进行标注.这一准备过程往往需要耗费大量人力成本与时间成本.为了提升数据制备阶段的工作效率,从而加速深度学习模型的生成与迭代,提出了一种基于微服务架构的多人协作众包式图像数据集标注系统.通过将繁重的标注任务划分为不同的小任务,使更多的人能够参与并协同完成数据标定.通过引入对象存储机制并采用微服务架构,提升了系统性能,在开发阶段使用了基于Gitlab的持续集成与持续部署,实现了系统的快速迭代与部署,提升了微服务系统在开发过程中的集成效率.     

基于链码的减震器示功图故障检测算法

减震器示功图是测量减震器外特性的重要手段,快速准确的识别减震器故障类型对降低减震器的次品率和改善减震器的设计缺陷具有重要意义。为此,提出了基于链码的多特征模式匹配算法对故障示功图进行分类。首先,对示功图进行预处理并记录最大拉伸阻尼力和最大压缩阻尼力的值,对预处理后的示功图进行十字分割,分别求出分割后的示功图各部分的链码序列,然后求出其对称性、链码长度、面积这三个特征值,最后根据编码原则对特征参数进行编码,将其编码后的值与类型库的编码进行匹配,从而得出样本的故障类型。实验结果表明,该算法能够正确识别示功图的13类基本故障类型。