基于最小生成树的加权中值滤波算法

根据图像纹理分布特点,提出一种基于最小生成树的加权中值滤波算法。依据最小生成树计算像素点的相关度,对像素点进行初次分类。对初次分类中不能确定性质的像素点,采用模糊理论进行二次分类。根据像素点的分类结果,保持像素点的原有灰度值或采用不同的滤波方法进行滤波处理。仿真实验结果表明,在去除噪声和图像细节保持方面,该算法优于其他中值滤波算法。     

基于动态决策实时修正的家庭能量管理系统环境适应型调度方案研究

在智能电网发展的背景下,旨在满足用户节电要求及配合电网需求响应的家庭能量管理系统(home energy manage system, HEMS)应运而生。针对基于整体优化方法的传统HEMS静态调度无法灵活地适应外部环境动态变化的问题,建立HEMS基本结构,提出基于动态决策实时修正的家庭能量管理系统环境适应型调度方案。在日前整体优化调度计划的基础上,根据实时采集的电价、气温、光伏出力等信息判别时段环境状态,利用动态决策模型对调度计划进行实时修正,给出符合实际需求的环境适应型调度方案。经试验仿真,该方案可在动态调度中做出符合用户需求的最佳决策,既继承了传统HEMS调度的优越经济性,又能适应动态变化较大的实际环境。     

基于边缘PUnet网络的虚拟视图空洞修复

基于深度图的绘制(DIBR)是虚拟视点合成的关键技术,但其生成的虚拟视图存在大面积连续的空洞.传统的图像修复算法修复后的空洞缺乏语义感,现有的部分卷积神经网络修复后的空洞边缘失真,因此本文提出基于边缘信息的部分卷积神经网络修复算法.首先本文利用视差移位来生成虚拟视图,并对虚拟视图进行赋值和膨胀预处理操作,以消除裂缝和伪影对后期空洞修复的影响,然后在部分卷积神经网络中加入设计的边缘检测器,使部分卷积神经网络重点学习图片的边缘部分,最后利用学习好的网络模型修复虚拟视图中的大面积空洞.实验结果表明本文方法可以对大面积连续的空洞进行修复,修复后的空洞区域不仅具有语义感,且边缘细节也更精细.     

浅谈会计从业资格考证的辅导方法

中职会计专业的学生应结合所学专业的发展特色,在学习过程中加强专业技能水平的提高,考取会计从业资格证书,为以后的职业生涯规划和就业打下坚实的基础。本文通过教学实践,概括分析了会计从业资格考试辅导过程中的各种方法。     

视频可见水印检测与去除关键技术研究

针对可见水印多样性的特点和视频可见水印检测与去除过程中需要大量人工干预的问题,提出了一种基于图像修复的视频可见水印去除方法。该方法主要分为水印检测和水印去除2部分,水印检测采用目标检测和图像分割结合的方法,使检测的水印图案更准确;水印去除采用基于深度图像先验的图像修复实现,并在损失函数中引入结构相似度,修复网络通过学习水印以外的区域获得图像先验修复图像。为了验证该方法的有效性,用公开网站上的真实视频进行了综合的实验评估,实验结果表明该方法与其他修复方法相比,修复后的视频帧结构相似度和峰值信噪比更高。     

摄屏类图像重构算法

目前摄影摄像设备所采集图像的分辨率远远高于屏幕分辨率,因此摄屏类图像经缩放后往往有大量摩尔纹产生.针对该类图像摩尔纹干扰以及内存过大、图像短焦距畸等现象,本文首次提出了摄屏类图像重构算法.首先,通过长度自适应的线型滤波算法分离网状高频信号.再通过快速Greedy算法和贝努利随机游走提取图像的高频信息,根据液晶点结构的先验知识,构建完整的液晶排布模型并数学拟合,分离出被拍摄屏幕画面信息和液晶点网状纹路.最后对图像矩阵空间重构,以及颜色通道的插值恢复.重构算法在矩阵空间上与原始图像一致,实验样本与原图的直方图相似度达到80%以上,远高于摄屏图像与原图38.7%的相似度.算法保留了图像信息,舍去高频网状噪声,恢复原始矩阵空间,使图像更符合实际需求.     

基于改进边缘检测的视觉注意计算模型

本文主要针对传统Itti视觉注意计算模型,引入边缘特征信息,优化视觉注意计算模型.在引入边缘特征信息的过程中,本文对Canny边缘检测算法进行改进：以改进后的双边滤波算法代替高斯滤波从而更好的保持边缘,借鉴Sobel算子从4个方向计算梯度幅值来代替原方法中的从2个方向来计算的过程,利用改进的OTSU算法选取双阈值代替手动设置阈值,从而降低图像分割时的误检、漏检现象.在实验中,我们发现,该方法相较于建立在普通Canny算法基础上的Itti视觉注意计算模型,对显著区域的提取效果上有很大的提高.     

基于自适应粒子群算法的智能家居管理系统负荷优化模型

在能源互联网发展的背景下,针对电网需求侧响应的策略及用户节约用电成本的要求,设计智能家居管理系统(smart home management system, SHMS)的基本结构,构建智能家居管理系统负荷优化模型,并采用引入衰减因子的自适应粒子群算法对模型进行求解,可得到满足用户要求的家庭负荷运行方案。仿真算例采用了实际的分时电价、室外温度、负荷参数等信息,与优化前相比,用户负荷曲线得到改善,用电成本及用电量明显下降,验证了算法的有效性。     

3D形状体素的多尺度残差特征编码方法研究

体素形状表达一直是三维形状表达方法中的重要研究内容.现有的基于深度学习的体素形状表达的特征编码学习是一个重要的研究问题.目前,体素的特征编码采用3DCNN,只利用了体素的层次特征.同时,计算的代价十分昂贵,需要占用大量的显存.更高精度的特征编码方法有待进一步研究.针对体素的特征编码问题,提出了一种基于多尺度残差特征的形...