改进的联合型图像超分辨率重建算法

针对传统锚定邻域回归(anchored neighborhood regression, ANR)的图像超分辨率方法缺乏灵活性、且对图像的细节没有很好的恢复能力的缺点,提出一种锚定邻域回归和卷积神经网络(convolution neural network, CNN)相结合的图像重建方法。首先,在ANR中提出使用弹性网络回归模型,使算法具有特征选择的特点。其次,在CNN的图像预处理部分使用lanczos3插值方法,加快了运算速度,在特征提取中提出使用具有自门控特性的Swish函数作为激活函数,用于提高测试准确度。最后,在重建图像的评价方面提出了图像的相关系数,并用于对重建图像做进一步的有效性评估。实验结果证明,所提方法平均峰值信噪比(PSNR)达到了32.68,平均结构相似性(SSIM)达到0.938 0,平均相关系数达到0.982 8。算法有效地恢复了图像的细节部分,图像质量得到了进一步提升。     

基于电容检测方法改进的ECT图像重建算法研究

本文对现有电容层析成像系统的电容检测方法进行了改进,通过分析电容传感器敏感场的软场产生机理提出一种基于极性交换的新电容检测方法,采用新检测方法后可以使应用于图像重建的独立电容值个数增加一倍,从而改善系统数学模型的病态特性,在此基础上结合Tikhonov正则化算法进行实验仿真。仿真数据表明与传统电容检测方法相比结合极性交换电容检测方法的Tikhonov算法能够快速而又较高精度的重建出两相流断层图像,尤其是对于复杂流型,图像重建精度及形状都有了较大提高,同时还提高了电容传感器敏感场的均匀性,改善了其非线性程度。     

炉膛火焰温度场重建非线性优化算法研究

随着数字图像处理技术的发展，使得利用面阵CCD进行电厂锅炉炉膛温度测量成为可能，该文分析了基于火焰辐射图像的炉膛温度场的测量原理，建立了针对测试系统和测量对象的非线性优化数学模型，提出了一种非线性寻优算法，最后在某电厂锅炉进行了验证性试验，并给出了实验结果，结果表明，这种测试方法方便可行，具有一定的应用前景。     

基于改进Runge-Kutta型landweber的电容层析成像图像重建算法

针对电容层析成像(ECT)技术中的"软场"效应和病态问题,提出了一种改进的RungeKutta型landweber的电容层析成像算法。在分析ECT系统基本原理的基础上,推导出了解决电容层析成像问题的改进Runge-Kutta型landweber算法的数学模型,并采用迭代误差的单调性对算法的收敛性进行了分析。在此基础上探讨了ECT应用该算法的可行性,算法满足收敛条件且重建图像误差小。仿真和实验结果表明,该算法和LBP、landweber、最速下降法和共轭梯度算法相比,该算法兼备成像质量高、稳定性好等优点。     

基于改进极小范数解的电容层析成像图像重建算法

提出了一种新的电容层析成像图像重建算法。在分析极小范数解的基础上，针对电容层析成像(ECT)逆问题的特点，利用正则技巧对其进行改进，并利用奇异值分解定理分析了这种改进的数值稳定作用。在此基础上，利用加权技巧建立新的目标泛函进一步改进极小范数解，并在求解该泛函的过程中采用正则技巧确保数值解的稳定性。数值实验表明，该算法是有效的，能够有效地克服ECT图像重建的数值不稳定性；而且该算法计算直接、无需任何复杂的技巧；就该文所考察的重建对象而言，其图像重建质量好于线性反投影算法(LBP)、标准Tikhonov 正则法和投影Landweber迭代法。从而为ECT图像重建提供了一种新的有效方法。     

基于遗传算法电容层析成像图像重建算法的研究

采用了有限元法和归一化敏感场对传感器进行了仿真分析和计算，并提出了敏感场数值从有限元域到成像域的转换方法和一种新的基于遗传算法的ECT图像重建方法．该图像重建方法利用流型数据作为初始值在一定的范围内搜索最优解，能以较高的精度重建两相流体的断层图像，为ECT图像重建算法的研究提供了一个新的思路。     

电磁层析成像图像重建算法

电磁层析成像因其非侵入性、安全性能佳和速度快等特点在多相流在线检测中具有良好的发展前景,电磁层析成像中的重建算法与技术,是其在工业实际中得以应用的关键。近年来在图像重建方面的研究取得了较大的进展,灵敏度系数法,线性反投影(LBP)法,Tikhonov正则化法及ART法,同步代数重建法(SIRT)算法,Newto-Raphson法,Landweber迭代法等等。此外,对神经网络等新出现算法在EMT图像重建中的应用取得了一定的成果。本文对各种算法作了一定的评述。     

基于邻域方差加权平均的小波图像融合

提出了一种基于邻域方差加权平均的小波图像融合方法.利用离散小波变换分别将两幅源图像进行多尺度分解,再用不同的小波系数特征指导高频分量和低频分量的小波系数的融合.低频分量采用简单的加权平均法,高频分量采用邻域方差加权平均法,最后根据融合图像的各小波系数重构融合图像.实验表明不论从主观感受,还是采用信息熵和交叉熵作为评价标准,该方法都优于像素级融合方法.     

基于WNN的电阻层析成像图像重建算法的研究

本文对于电阻层析成像系统的图像重建提出了一种基于小波神经网络的图像重建算法,介绍了电阻层析成像技术的原理、数学模型及问题描述,给出了小波神经网络的结构、特点及图像重建的过程.利用MATLAB编程进行了图像重建的仿真实验.仿真结果表明,与线性反投影算法相比,小波神经网络算法提高了重建图像的质量.用横截面图像误差作为重建图像质量的评判标准,线性反投影算法的误差超过了10%,而小波神经网络的算法低于5%.     

基于敏感场变换的电容层析成像图像重建算法研究

快速而又具有一定精度的图像重建算法是电容层析成像(ECT)技术的关键。本文采用有限元方法,通过对敏感场机理的分析,提出一种基于敏感场变换的ECT图像重建新算法,通过对敏感场进行变换来提高电容传感器在管道中心区域的灵敏程度,从而提高管道中心区域的图像重建精度。该算法应用敏感场信息的部分数据和全部数据分别进行一次图像重建,将2次重建得到的图像进行组合得到最终重建图像。仿真和实验表明该算法能够快速而又较高精度的重建出两相流断层图像,尤其是在管道中心区域,图像重建精度有了较大提高。     

基于邻域KNN算法的短期风电功率预测

区域电网的总体运行以及电网内电压的稳定性易受风电功率波动的影响,高精度的短期风电功率预测能够确保风电电力系统供电的稳定性和安全性。文章在KNN算法的基础上,提出了基于邻域密度的邻域KNN算法,应用于风电功率的短期预测。邻域KNN算法,首先找出测试对象在一定邻域范围内的训练样本集,统计训练样本集在空间每个维度的密度分布;然后计算出K值,不同的时刻,K值是动态变化的;最后根据KNN算法规则,将测试对象归类。以常州某风电场为例,利用邻域KNN算法对其历史数据进行分析并作出预测,验证了该算法的准确性与有效性。     

改进Landweber预迭代ERT图像重建算法

由于电阻层析成像问题本身严重病态,导致重建图像分辨率较低。为了提高重建图像精度,提出一种改进Landweber预迭代图像重建算法。首先,利用改进粒子群算法离线优化灵敏度矩阵,改善其病态程度,同时缩小满足算法收敛条件的增益因子取值范围;再设置4种典型流型,计算算法重建图像与其相关系数的平均值,并将平均值作为适应度函数,利用改进粒子群算法离线选择Landweber预迭代算法增益因子,并将改进算法应用于两相流典型流型与复合流型图像重建。实验结果表明,相同实验条件下,与在线预迭代(offline iteration online reconstruction,OIOR)算法、经验选择增益因子Landweber预迭代算法相比,新算法有效提高了图像重建质量,而与修正牛顿-拉夫逊算法相比,在不影响成像精度的前提下,提高了算法实时性。     

一类非平稳随机过程的最佳非线性滤波及其应用

本文应用随机过程统计理论和方法研究了不完全数据与具有连续时间的最佳非线性滤波下的最佳控制,得到了这两种状态下的两个最佳控制数学模型,给出了一类《传递系统》的最佳编码与最佳译码的建立方法,为处理一类非平稳随机过程的最佳控制问题提供了一种有效的解决方法。     

基于小波神经网络的电容层析成像图像重建算法

电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)技术是一个复杂的非线性问题,针对图像重建问题的病态性,提出了基于小波神经网络的图像重建算法。利用主成分分析法对输入变量(电容测量值)进行降维处理,利用小波神经网络建立电容测量值与成像区域介电常数分布的非线性映射。小波神经网络的神经元激励函数由伸缩和平移因子决定的小波基函数,采用BP算法对网络进行训练,并引入学习率与动量因子的自适应调整方法以加快网络训练的收敛速度。实验结果表明,与典型的反投影及Landweber迭代算法相比,该算法所构图像质量有明显改善。     

基于自适应邻域算法的智能照明控制系统

本研究提出一种新型的智能照明控制系统,该系统基于一种新型自适应算法ANA／CC（基于相关性系数的自适应邻域算法）,并且运用最新提出的可视光通信技术在照明设备和照度传感器之间建立直接的通信,从而为特定的地点提供所需要的照度。在整个系统建立的过程中,我们还特地为该系统建立控制模型,经过实验和仿真发现,该模型可以在短时间内令测试地点的照度达到目标值。     

基于正交滤波函数的快速窄带滤波算法

在分析窄带滤波算法的基波提取能力和响应时延特性的基础上,结合正交滤波算法的滤波性能,提出了一种基于正交滤波函数的提取基波分量的快速窄带滤波算法。采用两个与数据窗长有关的三角函数作为正交滤波函数,求得其不同数据窗长下相量的实虚部,推导得到各数据窗长下窄带滤波器初值的计算式,从而求取窄带滤波器初值,缩短其响应时延。该滤波算法滤波效果好,响应速度快,能够大大提高电网保护和控制系统的快速性。     

基于正则化的LANDWEBER电容层析成像图像重建算法研究

在分析电容成像基本原理和图像重建算法基础上,针对Landweber迭代算法收敛速度慢,本文提出一种基于Tikhonov正则化算法的Landweber迭代法.算法采用Tikhonov正则化算法代替LBP算法作为Landweber迭代法的起始步,并推导出相应的优化迭代步长.经仿真验证,该算法在图像重建收敛速度和抗干扰能力上要高于Landweber迭代法.     

基于贝叶斯理论的电容层析成像图像重建迭代算法

提出了一种基于贝叶斯理论的电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)图像重建算法。与现有的ECT图像代数重建算法不同,该算法将介质分布的先验信息和噪声信息等统计信息引入到ECT图像重建中。文中针对5种典型介质分布进行了数值仿真实验,结果表明该算法对于两相流中不同的介质分布均具有良好的适应性。迭代步数和先验概率的协方差取值对图像重建结果有较大影响。在迭代过程中,该算法所需的增益矩阵的更新不依赖于输入,因而可以离线预先计算,从而减小图像重建的计算压力,提高该算法重建速度。     

一种改进的梯度加速Landweber算法及其在ECT图像重建中的应用

图像重建算法是电容层析成像技术(electrical capacitance tomography,ECT)在工业应用中的关键.Landweber迭代算法在图像重建的精度和速度上取得了较好的折衷性,但其收敛速度较慢,且迭代后期具有不稳定性,无明确的迭代停止准则.提出一种改进的梯度加速Landweber迭代算法,依据级数...