基于统计纹理特征的打印文档认证

为了解决计算机打印文档的自动鉴别,提出了一种基于中文汉字显微放大图像灰度共生矩阵统计纹理特征的打印文档鉴别算法.首先,从理论模型上分析了激光打印机传动系统对打印字符潜影的影响;接着对字符图像的22维灰度共生矩阵统计纹理特征进行计算,并利用ReliefF特征选择算法进行特征选择;最后提取显微字符图像激光扫描方向和纸张行进方向的灰度共生矩阵纹理特征并进行融合,利用最近邻和支持向量机2种分类器进行分类鉴别.在两种样本集上的实验结果表明:特征融合后的鉴别性能有所提高;支持向量机的分类鉴别性能优于最近邻分类器,在相同字无重复样本集上的分类准确率和平均召回率分别为96.5%和96.64%,在相同字有重复样本集上分类准确率和平均召回率分别为98%和98.18%;激光打印机品牌分类准确率为98%.上述的实验结果显示该方法具有良好的打印文档分类鉴别性能.     

基于压缩感知的电能质量扰动信号分析

电能质量扰动信号是衡量电能质量的一个重要指标,因此对电能质量扰动信号进行准确检测是提高电能质量的前提。针对传统采样方法中采样数据量大、采样时间较长以及压缩复杂度高的问题,本文基于压缩感知理论对电能质量扰动信号进行重构,首先证明电能质量扰动信号的稀疏性满足压缩感知的必备条件;采用自适应测量矩阵对电能质量扰动信号数据进行压缩采样,同时,采用谱投影梯度实现了对电能质量扰动信号的精确重构。仿真结果表明,本文采用的压缩感知恢复算法不但可以降低采样数据量和压缩复杂度,其重构误差小,压缩性能指标比较好。     

基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割

针对传统自适应阈值法在水下图像分割过程中存在目标与背景粘连等问题,提出一种基于灰度化权值调整的水下彩色图像分割方法。区别于传统阈值分割方法中灰度化权值固定且研究如何确定合适阈值的思路,研究灰度化权值调整方法。本文方法利用统计得到的图像灰度信息来确定不同通道内目标与背景间灰度级差异性的大小,提高差异性较大通道的比例,以增强灰度化后图像中目标与背景的对比度,同时减小差异性较小通道的比例,以降低其对灰度化结果的干扰,对灰度化后的图像进行阈值分割得到最终分割结果。针对水下作业的时序列图像,设计了两步序列图像处理方式来降低耗时。通过4组水下对比实验以及耗时实验对方法的有效性进行了验证。     

水泥混凝土路面板固化温差对翘曲和应力的影响

实测硬化中水泥混凝土路面板内的温度分布,确定混凝土的终凝时间,提出固化温差及有效温差的计算方法,并计算两种施工环境条件下路面板的固化温差和有效温差,进行固化温差对板的翘曲和应力影响分析计算。研究结果表明：春季和秋季施工在水泥混凝土路面板中产生负的固化温差,将会导致路面板在1 d中的大部分时间处于板中脱空的状态,在板中临界荷位处板底产生拉应力,而采用小尺寸板,相比较大尺寸板更能降低路面板翘曲及耦合应力,降低疲劳破坏。     

输入非线性方程误差系统的多新息辨识方法

针对输入非线性方程误差系统,即输入非线性受控自回归系统,研究了基于过参数化模型的多新息辨识方法和基于过参数化模型的递阶多新息辨识方法;研究了基于关键项分离原理的多新息辨识方法;使用辨识模型分解技术,研究了基于关键项分离原理的两阶段多新息辨识方法和三阶段多新息辨识方法.这些方法可以推广到其他输入非线性方程误差系统、输入非线性输出误差类系统、输出非线性方程误差类系统、输出非线性输出类系统、反馈非线性系统等.同时,给出了几个典型辨识算法的计算量、计算步骤和流程图.     

基于灰度图像的秘密分享方案

目前像素的扩展问题成为可视秘密分享方案的重要问题。利用布尔运算给出一个可视的秘密分享方案,并且没有像素的扩展,恢复出的秘密图像质量很好。     

基于有限线积分变换的序列图像运动目标检测

运动目标检测主要是从序列图像中将变化区域从背景中分割出来,它影响着运动目标能否正确地分类和跟踪。因此,运动目标检测是智能视频监控技术中的关键问题之一。有限线积分变换（finitelineintegraltransform,FLIT）作为近年来一种多尺度几何分析的新方法,能有效提取图像中的线性特征。检测方法是在FLIT的基础上再结合背景差法来实现的。具体而言,先对图像序列中的每帧网像（包括参考帧）作固定模板下的FLIT,再用当前帧的FLIT减去参考帧的FLIT,然后对不同方向提取的运动目标信息进行综合,最后采用数学形态学的相关处理来消除噪声。实验结果表明,使用该方法可以承受整体的或局部的、缓慢的或突变的光线变化,能有效地检测出运动目标。     

基于Contourlet域梯度结构相似度的无参考图像质量评价

Contourlet变换已经成为多尺度、多方向图像处理领域的研究热点,文章将其引入图像质量评价,提出了一种基于Contourlet变换的梯度结构相似度无参考图像质量评价方法（NRCT-GSSIM）,将待评价图像通过高斯低通滤波器构造参考图像,然后在Contourlet变换域中计算图像频率子带、方向子带分别加权的梯度结构相似度,实现对图像的质量评价.该方法无需标准参考图像,充分考虑了人类视觉特性.实验结果表明,NRCT-GSSIM取得了与峰值信噪比（PNSR）、结构相似度（SSIM）和梯度结构相似度（GSSIM）等有参考图像质量评价相一致的评价结果,且较之PSNR、SSIM有更高的准确性.     

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为＂目标＂和＂背景＂种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。     

基于CNN-BiLSTM的短期电力负荷预测

短期电力负荷预测能准确评估地区整体电力负荷变化情况,为电力系统运行决策提供准确参考。电力负荷参数受多维因素影响,为充分挖掘电力负荷数据中的时序特征,提升电力负荷预测精度,该文提出一种基于特征筛选的卷积神经网络—双向长短期记忆网络组合模型的短期电力负荷预测方法。以真实电力负荷数据作为数据集,通过对多维输入参数的优化筛选,选取高相关性特征向量作为输入,构建预测模型。通过与添加注意力机制的组合模型对比验证了输入参数优化分析的可行性和优越性。最后利用实际算例将该方法与利用自动化模型构建工具构建的梯度增强基线模型及常用预测模型相比,该方法构建的组合模型可以提升多维电力负荷数据的短期预测精度。