跨尺度混合注意力的遥感图像超分辨率重建

为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题, 提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法. 首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention, GLA), 利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征, 建模低分辨率与高分辨率图像特征间的长期依赖关系. 同时, 设计了跨尺度局部注意力机制(cross-scale local attention, CSLA), 在多尺度的低分辨率特征图中寻找与高分辨率图像匹配的局部信息补丁, 并融合不同尺度的补丁特征, 以优化模型对图像细节信息的恢复能力. 最后, 提出一种局部信息感知损失函数来指导图像的重建过程, 进一步提高了重建图像的视觉质量和细节保留能力. 在UC-Merced数据集上的实验结果表明, 本文方法在3种放大倍数下的平均PSNR/SSIM优于大多数主流方法, 并在视觉效果方面展现出更高的质量和更好的细节保留能力.     

基于相位过渡过程的WI语音重建方法

通过研究语音残差信号的合成方法,给出了一种改进的波形内插（Waveform Interpolation,WI）编码器语音重建方案,去除了解码器中特征波形（Characteristic waveform,CW）的对齐运算。在该方案中当帧间的基音周期连续变化时,语音残差信号由幅度谱和相位轨迹直接合成,而当基音周期发生跳变时,则利用相位过渡过程合成语音残差信号。该方法大大降低了WI解码器的复杂度,同时保证了合成语音质量没有变化。     

LRCRaft: 支持节点数据快速恢复的共识协议

在支持纠删码的分布式存储系统中, 最常用的编码是RS (Reed-Solomon)码. 对于一个RS(k, m)编码条带, 常见的配置是一个节点仅存储条带中的一个分片, 这导致在节点出现故障的情况下, 对其存储分片的恢复需要跨多个节点读取分片并重新编码生成恢复分片, 容易造成系统网络拥塞. 在需要恢复大量数据的场合, 系统在恢复期间会处于较长时间的脆弱期, 容错能力和吞吐量下降、读写时延升高时有发生. LRCRaft是一个基于LRC (local reconstruction code)的改进Raft共识协议, 通过在Raft中引入LRC码、动态日志增补、状态机删减和分片版本一致性等机制, 降低了Raft的读写时延, 缩短了节点故障恢复时间. 实验结果表明, 相较于Raft, LRCRaft在不同恢复模式中恢复一个单节点故障数据时, 恢复用时有着49.25%–74.97%的减少.     

基于深度学习的单图像超分辨率重建研究综述

为深入了解基于深度学习的单图像超分辨率重建（SISR）的发展,把握当前研究的热点和方向,针对现有基于深度学习的单图像超分辨率重建模型进行了梳理。介绍了相关深度学习算法和基于深度学习的模型以及评价指标,并通过实验对比分析现有模型的性能,其目的在于从本质上了解基于深度学习的单图像超分辨率重建模型的优势;对单图像超分辨率重建的关键问题进行了总结,并对未来的发展趋势进行了展望。     

Slicing Method for Reverse Engineering Based on Image Mosaic

Reverse engineering dealing with images is traditionally based on image processing and contour recognition. A new method is presented based on the combination of sectional slicing with image mosaic. Sectional contours of the target object are generated by colorful liquid or laser scanning, these images from different views are fused into a set of complete cross-sectional images, thereby the whole practical model is reconstructed in 3D space.     

近似最优正则化参数方法在电容成像图像重建中的应用

将基于近似最优正则化参数的Tikhonov方法应用于电容成像(Electrical capacitance tomography，ECT)图像重建以解决其中存在的病态性问题，并利用几种典型分布对该方法进行仿真测试。数值结果表明，在先验知识满足的条件下，近似最优参数法所找到的正则化参数是对最优正则化参数的较合理近似。在重建结果方面，基于近似最优参数的Tikhonov方法在不同的介电常数分布下与目前普遍采用的线性反投影算法(Linear back projection，LBP)各有优势。结果表明，该方法尚不能完全取代LBP算法，但能在一定程度上弥补LBP算法的不足。     

一种DWT与背景重构相结合的运动目标分割方法

针对视频处理中数据量大、消耗时间长的缺点,在假定"背景像素总是以较高的频率在图像序列中出现"的前提下,提出了一种新的运动目标分割方法。首先将待处理的视频图像序列经过DWT变换(Discrete Wavelet Trans-form)提取其近似分量,然后利用像素点聚类方法,结合双阈值和相似类合并,选择一段时间内频率出现较高的像素值来重构背景,最后借鉴图像匹配的评价标准来验证重构背景的准确性。实验结果表明,该方法能提取出较好的背景,从而实现对运动目标的高效且完整分割。     

基于形状特征点匹配的CT断层图象表面重建

当切片间距离较大时，如何快速，准确地重构出复杂器官的表面并显示它，在医学临床应用中已变得越来越重要。本文首先提出了一种保持轮廓形状特征的自适应特征点采样算法，该算法大大减少了后续处理的存储量和计算量，其次，在于对图象特性的分析，提出了一种特殊点匹配算法，该算法考虑到了特征点在原图象上的灰度，梯度幅值，梯度方向和位置对匹配的影响，提高了重建表面的准确度。实验结果证明了上述算法的有效性。     

星环形计算机局域网的性能研究

本文结合星形(Star)和环形(Ring)拓扑结构,提出了一种全新的LAN(Local Area Network)结构——星环形LAN.它以较低廉的代价在网络的几个主要性能指标上获得较大的提高.本文论述了星环形LAN(StarRing LAN)的设计思想和各性能指标的研究结果.     

在核反应堆安全运行中使用在线监视技术的设想

为确保不超过安全极限 ,监测什么样的变量是反应堆安全保护的关键。时刻监视它离安全限值的裕量有利于克服过剩的保守性。对缺少固定在芯内的中子探测器的情况 ,提议对DNB、芯块熔化、PCI等人们关心的安全极限 ,仍直接监测芯内功率分布 ,提出对压水堆如何设置它的安全整定值的公式 ;论述了实现这设想的先决条件为 :所监测的变量必须是实测的、空间连续的、时间连续的和快速响应的 ,并介绍了为此所开拓的某些方法。