多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合

生成对抗网络在红外与可见光图像融合领域受到广泛关注,但单路径进行融合容易丢失浅层信息、分支路特征提取 融合能力有限。提出一种基于多路径生成对抗网络的红外与可见光图像融合方法。在生成器端,利用源图像与导向滤波结 果构建3条输入路径提取更多源图像特征信息,以获得细节更丰富的融合图像;然后,卷积层加入掩码注意力机制模块,提升 显著信息的提取效率,引入密集连接和残差连接,在提升特征传递效率的同时可获取更多源图像重要特征信息。在鉴别器 端,采用双鉴别器估计红外与可见光图像的区域分布,避免单鉴别器网络丢失对比度信息的模态失衡问题。在 TNO 数据集 上进行了实验,实验结果表明,所提算法在5个客观评估指标上4项取得了最好结果,优于多数主流算法,在主观评估方面,所 提算法保留了更多的纹理细节信息,具有更好的视觉效果。     

基于封闭相似性的三维基因表达数据聚类算法

研究了三维基因表达数据聚类的效率问题,在三维基因表达数据聚类过程中引入了“先验证后生成”的思想。基于提出的封闭相似性概念,设计了一种新的高效算法TESTER,采用多个有效的削减规则避免代价很高的全局封闭性检验,提高了效率。理论分析和实验结果表明,TESTER算法的性能优于目前最好的同类算法RSM和CubeMiner。     

拉-压预应力混凝土结构钢筋选配及预应力损失

阐述拉-压预应力混凝土结构预压元件控制应力取值的原则,建立预应力损失的计算方法,明确结构中各种性质钢筋协调关系,建立协调关系公式。     

最大子空间共调控基因聚类

提出了一种编码方案,同时聚类正共调控基因和负共调控基因.基于这种编码方式,两个正共调控或负共调控的基因都具有相同的编码,因此被聚集到同一个共调控基因类中.进一步提出了一个基于这种编码方案进行最大子空间共调控基因聚类的新算法及一些新的相关削减策略.一个最大子空间共调控基因聚类聚集了某个条件序列上的一组共调控基因,而且不被其他的子空间共调控基因聚类包含.从多方面分析了该算法的性能,并将其用于白血病和酵母细胞的真实表达数据集及人造数据集聚类.理论分析和实验结果都表明,相对于已有的基于模式/趋势的聚类算法,该算法能发现更多具有生物意义的共调控基因聚类,并且性能优于目前的共调控基因聚类算法.     

预制应力提高大尺寸金刚石抛光成功率

目的 验证预制应力方法在抛光大尺寸金刚石膜中的有效性,通过预制应力方法提高大尺寸金刚石膜的抛光成功率。方法 首先,利用拉曼光谱（Raman Shift）、X射线衍射（XRD）对金刚石膜样品进行测试,利用拉曼测试数据在有限元分析中引入金刚石膜残余应力,并通过扫描电子显微镜（SEM）观察了常温黏样抛光致样品开裂的典型断口形貌,结合有限元模拟抛光过程中金刚石膜应力变化揭示了抛光过程中升温引起的应力导致金刚石膜开裂。随后,采用有限元分析模拟了预制应力在金刚石膜中的引入过程及其在抛光过程中对拉应力的抵消作用。研究了黏接温度和夹具厚度对预制应力的影响。结果 在相同夹具厚度下,预制应力随黏样温度升高,呈近似线性增高;在相同黏样温度下,预制应力先随夹具厚度增加而快速增高,夹具厚度达到30 mm后预制应力增长速率变缓,夹具厚度达到50 mm后预制应力逐渐趋向于稳定。通过预制应力方法在夹具厚度50 mm、90℃黏样的条件下成功抛光出直径125 mm的金刚石膜。通过原子力显微镜（AFM）测试抛光过的金刚石膜晶粒内部粗糙度S_a=1nm。结论 研究结果表明,预制应力法能够有效地在金刚石膜中引入压应力,显著提高了大尺寸金刚石膜抛光成功率。     

基于特征聚类的大视差图像拼接算法

针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法。首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形。然后使用改进的AGNES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面。最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵,对目标图像进行投影变换,得到拼接图像。实验结果表明,所提算法具有较高的配准精度,可有效改善大视差图像拼接过程中出现的误配准和局部失真问题。     

带结构检测的非局部均值图像去噪算法

针对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法有大量结构残留的问题,提出一种带结构检测的NL-Means滤波算法。首先使用一个结构分析器对噪声图像进行预处理,突出图像中的细节信息,然后利用边缘检测的结果调节NL-Means算法相似性度量,为了保留图像的边缘内容让具有相似边缘内容的像素能够获得更大的权,而边缘内容不相似邻域有较小的权（或为零）。实验结果表明：该算法提高了NL-Means算法的去噪能力,滤波后的图像结构相似度更高,改善了图像的视觉质量。     

基于封闭相似性的三维基因表达数据聚类算法

研究了三维基因表达数据聚类的效率问题,在三维基因表达数据聚类过程中引入了\"先验证后生成\"的思想。基于提出的封闭相似性概念,设计了一种新的高效算法TESTER,采用多个有效的削减规则避免代价很高的全局封闭性检验,提高了效率。理论分析和实验结果表明,TESTER算法的性能优于目前最好的同类算法RSM和CubeMiner。     

无参数直接正交判别局部差异投影分析算法

针对有监督局部结构和差异投影(SLSDP,supervise d local structure and diversity projection)的特征提取算法在构造差异系数 时没有利用样本类别信息且 其性能易受参数设置影响的问题,提出一种无参数直接正交判别局部差异投影分析(PFDODLD PA,parameter-free direct orthogonal discriminant local diversity projection ana lysis)算法。算法采用样本的余弦距离构造权值,能够动态获取样本的近邻点因而无需参数 设置,同时其差异权值计算公式采用了样本的类别信息,因此是 一种有监督的特征提取算法。对于算法的求解,为了解决小样本问题,给出了一种直接求解 的计算方法,利用 拉普拉斯矩阵的性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中求出正交投影 矩阵。在ORL和AR人脸 库上的实验结果表明,所提方法比原算法明显有效,最好识别率可分别提高2.3%和1.31%,说明所提方法是可行的。