磁流变液在圆筒间的粘塑性流动

磁流变液具有粘性和粘塑性流体特性.基于Navier-Stokes方程,分析了外加磁场对在两圆筒间隙间的磁流变液粘塑性流动的影响,得到了速度和流量表达式,为圆筒式磁流变器件的设计提供了理论依据.研究结果表明:速度沿磁场方向呈抛物线和直线分布;流量可由外加磁场连续调控.     

基于WorldView-2影像和语义分割模型的小麦分类提取

为使用高分辨率遥感影像和深度学习语义分割模型实现快速准确的小麦种植空间信息提取,以WorldView-2遥感影像为数据源,制作尺度分别为128×128、256×256、512×512的样本数据集,对U-net和DeepLab3+语义分割模型的参数进行训练,建立小麦遥感分类模型;通过与极大似然和随机森林方法比较,检验深度学习分类效果。结果显示：(1)不同尺度样本训练得到的模型总体精度、Kappa系数分别在94%和0.82以上,模型精度稳定,样本尺度大小对小麦分类提取模型影响较小;(2)深度学习方法的小麦分类总精度和Kappa系数分别在94%和0.89以上,极大似然和随机森林则在92%和0.85以下,表明该研究建立的小麦遥感分类模型优于传统分类方法。研究结果可为高分辨率遥感影像作物种植信息的深度学习方法提取提供参考。     

联合多重对抗与通道注意力的高安全性图像隐写

目的 现有基于对抗图像的隐写算法大多只能针对一种隐写分析器设计对抗图像,且无法抵御隐写分析残差网络(steganalysis residual network,SRNet)、Zhu-Net等最新基于卷积神经网络隐写分析器的检测。针对这一现状,提出了一种联合多重对抗与通道注意力的高安全性图像隐写方法。方法 采用基于U-Net结构的生成对抗网络生成对抗样本图像,利用对抗网络的自学习特性实现多重对抗隐写网络参数迭代优化,并通过针对多种隐写分析算法的对抗训练,生成更适合内容隐写的载体图像。同时,通过在生成器中添加多个轻量级通道注意力模块,自适应调整对抗噪声在原始图像中的分布,提高生成对抗图像的抗隐写分析能力。其次,设计基于多重判别损失和均方误差损失相结合的动态加权组合方案,进一步增强对抗图像质量,并保障网络快速稳定收敛。结果 实验在BOSS Base 1.01数据集上与当前主流的4种方法进行比较,在使用原始隐写图像训练后,相比于基于U-Net结构的生成式多重对抗隐写算法等其他4种方法,使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了1.6%;在使用对抗图像和增强隐写图像再训练后,相比其他4种方法,仍使得当前性能优异的5种隐写分析器平均判别准确率降低了6.8%。同时也对对抗图像质量进行分析,基于测试集生成的2 000幅对抗图像的平均峰值信噪比(peak signal-tonoise ratio,PSNR)可达到39.925 1 dB,实验结果表明本文提出的隐写网络极大提升了隐写算法的安全性。结论 本文方法在隐写算法安全性领域取得了较优秀的性能,且生成的对抗图像具有很高的视觉质量。     

SAR图像道路目标提取研究

和大多数侧重于后处理的算法不同,文中在研究了合成孔径雷达(SAR)图像中道路的灰度及几何特征之后,着重在图像预处理中提出了非线性自适应保边缘滤波及局部均方差加权边缘增强算法,在去除乘性斑点噪声的同时较好地保持了道路边缘特征,再从全局的角度考虑提出了一种改进的随机Hough变换(GRHT)算法来确立道路边缘线,继而进一步确定道路中心线.整个算法可以自动进行,具有很高的处理速度及较低的储存需求,实验证明该算法能够准确有效地提取SAR图像中道路目标.     

基于贝叶斯自组织映射和高斯混合模型的混合像元分解

提出一种新的对多通道遥感图像进行混合像元分解的方法.该方法将贝叶斯自组织映射算法引入混合像元分解问题中,通过最小化Kullback-Leibler信息度实现高斯参数的估计,并结合高斯混合模型完成解混.为了获得较高的解混精度,要求适当地扩展正态分布的范围,提出了3σ的方差调整方法来解决这一问题.所采用的解混模型自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束条件:丰度值非负约束,丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法有较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力.     

基于模糊马尔可夫场的脑部MR图像分割算法

在传统马尔可夫场模型的基础上,建立了模糊马尔可夫场模型。通过对模型的分析得出图像像素对不同类的隶属度计算公式,提出了一种高效、无监督的图像分割算法,从而实现了对脑部MR图像的精确分割。通过对模拟脑部MR图像和临床脑部MR图像分割实验,表明新算法比传统的基于马尔可夫场的图像分割算法和模糊C-均值等图像分割算法有更精确的图像分割能力。     

基于八邻域判决的红外运动小目标检测方法

针对空中红外图像中运动小目标的特征,提出了一种基于八邻域判决的运动小目标检测方法。该方法根据小目标运动的连续性,对前后两帧图像中小目标的位置进行比较,依据八邻域判决算法确定运动小目标的运动方向,从而将小目标与高频噪声点区别出来。实践证明,该技术结构简单,运算速度快,是一种检测性能好且在工程上易于实现的方法。     

MR阻尼器在风雨激振的斜拉索中的减振应用

在考虑拉索垂度等条件下建立了拉索的风雨激振空间力学模型。在假设水线简谐运动,其频率和拉索一阶频率相等的条件下,得到了拉索在不加阻尼器的情况下距顶端1/2处和3/4处的面内、面外位移响应以及它们的幅频曲线,从而得出拉索主要是以单模态振动,且面内振动是安全的主要威胁。选用一对MR阻尼器对斜拉索进行减振,研究了模态阻尼比和阻尼器安装位置以及电压的关系,得到了拉索振动平稳后的位移响应。结果表明模态阻尼比存在最优电压值,而当阻尼器安装位置较高时,具有较好的减振效果。     

基于脉冲耦合神经网络的红外图像增强

在分析了脉冲耦合神经网络的工作机理和行为特性后,指出可以利用神经元的点火-熄灭特性对图像进行增强.为了区分神经元的点火方式,提出一种根据链接矩阵判定神经元点火方式的方法,并利用自然点火和捕获点火建立了能使图像得到增强的非线性映射.文中对算法参数的设置及其对增强图像的影响做了详细地讨论,实验结果表明该算法不仅能使图像的对比度和亮度得到适当的增强,而且能够有效地抑制图像中的椒盐噪声,尤其适用于对比度和亮度都较低的红外图像.     

Structure of presented stimuli influences gazing behavior and choice

Well-structured stimuli presentation is essential in eye-tracking research to test predefined hypotheses reliably and to conduct relevant gazing behavior studies. Several bottom-up factors associated with stimuli presentation (such as stimuli orientation, size etc.) can influence gazing behavior. However, only a small number of scientific papers address these factors in a sensory and consumer science context and thus provide guidance to practitioners. The two presented eye-tracking studies on food images aimed at evaluating the effect of the bottom-up factors stimulus size, background of the picture, orientation of food product presentation, the evaluated products and the number of alternatives. Significant effects of product group were found in the case of all eye-movement parameters except time to first fixation and first fixation duration. In contrary, orientation significantly influenced only the time to first fixation and first fixation duration parameters. Stimulus size significantly increased fixation and dwell count, while background showed no significant effects. Furthermore, significant relationships were found between the number of presented images and eye-movement and decision time. Less time was needed in 2AFC (alternative forced choice test), 3AFC and 4AFC and significantly more time was needed to choose one alternative out of 7AFC and 8AFC. The results of the two studies show that the investigated bottom-up factors can significantly influence gazing behavior, and therefore need to be carefully considered when planning or comparing results of eye-tracking experiments.