结合稀疏表示与神经网络的医学图像融合

临床辅助诊断对医学图像视觉效果提出了较高的要求,但非下采样轮廓波变换(NSCT)分解获得的低频子带系数不具有稀疏性,不利于保持源图像的细节信息。针对上述问题,提出了一种结合稀疏表示与脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。首先,通过NSCT将源图像分解成低、高频子带系数;其次,利用K奇异值分解(K-SVD)法训练低频子带系数获取过完备字典D,利用正交匹配追踪(OMP)算法稀疏编码低频子带系数,完成低频子带稀疏系数的融合。然后,利用高频子带的空间频率激励脉冲耦合神经网络,根据点火次数选择高频子带的融合系数。最后,将融合的低、高频子带系数通过NSCT逆变换重构出融合的医学图像。实验结果表明:对于边缘信息传递因子Q~(AB/F)指标,该算法灰度和彩色图像融合结果相比于对比算法约提升了34%和10%,且融合结果综合性能优于现有算法。     

基于显著性稀疏表示的图像超分辨率算法

提出了一种全新的基于视觉显著度和上下文稀疏分解的图像超分辨率算法。利用人眼视觉感知显著的区域往往趋向于高度结构化的特性,字典学习和稀疏分解过程中可以捕获更多细节特征。在字典学习部分,视觉显著区域提取出的图像样本用来训练显著字典。在先验模型的部分,由于视觉显著区域通常趋于高度结构化,基于上下文的稀疏分解被用来进一步探索相邻图像块之间的联系。实验结果表明,所提出的方法在性能上优于其他最新的方法,峰值信噪比(PSNR)增益最大。主观结果也显示,所提出的方法可以有效减少假影现象,并保持更多细节。     

基于精确字典稀疏表示算法的高光谱图像目标检测

目标检测是高光谱图像处理领域的主要研究内容之一。目前,稀疏表示算法已经在这方面取得了较好的检测效果。但传统的稀疏表示(SR)算法中的字典既包含目标信息又包含背景信息,且比例不确定,导致数据处理难度很大。针对传统稀疏表示(SR)算法的不足,提出了精确字典稀疏表示算法(ADSR)。该算法通过构造仅包含目标信息的目标字典和仅包含背景信息的背景字典,分别求解稀疏向量并恢复稀疏图像,继而利用目标与背景残差值不同这一特性区分图像中的目标与背景。在保证检测精度的同时,减小了数据处理的复杂度,缩短了运算时间。仿真实验将ADSR算法与RX算法、SR算法进行性能比较,证明了改进算法在检测效率上的优势。     

基于改进的邻域粗糙集属性约简方法的矿产资源评价研究--以云南个旧锡铜矿为例

如今的矿产资源由于其埋藏较深，只能通过各种地物化遥的数据间接预测其矿产资源，针对这种多方面的多维数据，如何提取有益的信息，对矿产资源做出有效的预测评价，是当今研究的重点。依据粗糙集理论，对邻域粗糙集方法做出适当改进，通过MATLAB编程实现了对云南个旧锡铜矿矿山资源物探、化探信息的属性约简，经调查，约简结果得到的属性均为该矿产资源评价中的必要属性信息，该评价方法对今后类似矿产资源评价提供了一个新的思路。     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。     

基于自适应结构局部稀疏外观模型法的视觉跟踪

本文基于MATLAB软件,通过利用局部结构稀疏外观模型的方法和一种新颖的队列池方法 ,利用跟踪目标的空间和局部信息实现目标跟踪。通过遍历所有图像局部块获得的相似性,不但能够准确定位目标而且处理了遮挡问题。此外,也使用了结合增量子空间学习和稀疏表达方法的模板更新策略,此策略可使模板实时更新,稳定性好。     

基于稀疏表示法的绝缘子单片红外图谱的 故障诊断方法

以3伞瓷质劣化绝缘子单片为研究对象,利用红外成像技术采集成像,对获取图像依次进行分层切割、同态滤波去噪,形成绝缘子单片集。基于绝缘子单片的红外故障图像的稀疏特性,以单片集中的单张红外图谱作为原子构建过完备字典,利用贪婪思想下的正交匹配追踪算法,迭代求解被识别图像在此字典的稀疏表示系数,根据系数中的非零项来诊断被识别的绝缘子单片是否劣化。经过测试分析,基于稀疏表示的绝缘子故障诊断模型具有较好的识别准确率,对于劣化绝缘子的初期发热也具有极高的识别能力,对背景因素的干扰也具有较高的抗噪性。     

基于稀疏贝叶斯学习的有砟轨道道砟层损伤识别

在列车荷载和环境影响的双重作用下,有砟轨道道砟层支承轨枕的刚度会逐渐退化,严重威胁着行车安全。本文建立包含钢轨-轨枕-道砟层的二维有砟轨道模型,以有砟轨道系统中轨枕结构的频率和振型作为输入数据,采用稀疏贝叶斯学习方法,对枕下道砟层的单损伤和多损伤工况进行了损伤识别研究。本文首先采用室内两跨三层异型框架结构损伤试验验证了所提稀疏贝叶斯学习方法的有效性;然后采用该方法对有砟轨道室内试验的损伤工况进行了损伤识别和不确定性评估。实验结果表明,该方法能够准确地识别出道砟层在单损伤和多损伤工况下的损伤位置和损伤程度,同时计算了道砟层损伤参数的后验概率密度分布,有效评估识别结果的不确定度。本文的研究有望为有砟轨道道砟层的损伤检测提供技术支撑。     

健康建筑和健康社区的防疫属性分析

2020年突如其来的"新冠"疫情加剧了人民群众不断增长的健康需求与供给侧不足的矛盾,而健康建筑和健康社区在应急防疫方面的专项设计使之备受行业关注。本文以T/ASC 02-2016《健康建筑评价标准》和T/CECS 650-2020,T/CSUS 01-2020《健康社区评价标准》为依据,对健康建筑和健康社区的防疫属性进行分析并列举其防疫措施,为其他建筑从业者在设计和运行管理过程中提高应对突发公共卫生事件能力提供参考。     

岩爆预测和烈度分级的属性数学模型及其应用

基于属性数学理论,建立岩爆发生预测和烈度分级的属性识别模型。该模型选择影响岩爆的主要因素,如最大切向应力σθ,单轴抗压强度σc,单轴抗拉强度σt以及弹性能量指数Wet,并以σθ/σc,σc/σt以及Wet作为岩爆评价指标和烈度分级标准,通过构造属性测度函数以计算单指标属性测度,以相似数定义相似权的方法确定评价指标的权重,应用置9+信度准则对岩爆进行属性识别。针对一些岩石地下工程实例对模型进行验证,评判结果与实际情况符合得较好,并且与模糊综合评判