运动模糊图像的经典复原方法分析

为了去除噪声干扰和模糊,恢复图像本来面目,应用图像复原理论,分别采用逆滤波法、维纳滤波法和约束最小二乘方滤波等图像复原方法,对模糊图像进行复原并进行了对比.实验表明,三种方法都能对匀速运动造成的模糊图像进行复原,能够在一定程度上获得较好的估计图像,其中,约束最小二乘方滤波法复原效果最好,具有较强的抑制噪声能力.     

顾及高程平面及视差约束的最小二乘影像匹配算法

针对传统最小二乘影像匹配受影像质量和初值条件限制的问题,结合铅垂线轨迹法(vertical line locus, VLL)与基于共线条件约束的多片最小二乘匹配算法(multiphoto geometrically constrained matching, MPGC)的特点,提出了一种顾及高程平面及视差约束的最小二乘影像匹配算法.该算法基于高程平面约束匹配,在匹配过程中顾及视差约束进行搜索匹配.视差偏移量可为最小二乘匹配提供可靠稳定的初值条件,能够实现影像的高精度匹配.为验证算法的有效性,分别采用铅垂线轨迹法、基于共线条件约束的多片最小二乘匹配算法与该算法进行对比分析实验.结果表明,该算法在匹配准确性以及后续空中三角测量解算方面比上述两种算法更有优势.     

阻尼加权地震走时层析成像迭代算法及工程应用

该文提出了求解阻尼加权最小二乘问题的共轭梯度型成像算法，采用自然权和先验信息约束对有高斯噪声的数据进行了数值试验、并应用于四川雅砻江桐子林水电站坝址测区的地震层析成像，图像质量良好。     

基于全变分正则化的双侧约束图像去模糊问题

针对经典的图像去模糊问题,提出用交替Bregman方法求解双侧约束变分正则化图像去模糊问题.该算法通过引入辅助变量将初始问题转化为求解几个子优化问题,然后采用交替方向法进行快速求解.实验结果表明,对于不同程度的高斯模糊和噪声,该模型和算法都能够得到有效地恢复结果.     

共轭梯度最小二乘法和奇异值分解法识别移动荷载对比研究

【目的】移动荷载识别（MFI）技术是通过采集桥梁动态响应来识别桥上动态车载时程的。由于车桥系统矩阵是不适定的，MFI需要求解这一典型结构动力学第二类逆问题。【方法】本研究通过对比研究共轭梯度最小二乘（CGLS）法和奇异值分解（SVD）法识别移动荷载的效果特征，总结CGLS法和SVD法识别移动荷载的适用范围。CGLS法为典型的迭代线搜索法，SVD法为直接正则化法，通过MATLAB软件数值模拟对比CGLS法与SVD法识别移动荷载的效果差异。【结果】CGLS法除上下桥时的误差较大外，其他时段具有较好的参考价值，而SVD法在仅有单车轴在桥上时误差小。【结论】CGLS法识别多轴荷载更具优势，SVD法能有效识别单轴荷载。     

基于数字图像处理技术的滁菊花盘和花蕊面积的计算方法

【目的】通过数字图像处理技术来计算滁菊花盘和花蕊的面积，为滁菊分级划分提供依据。【方法】首先对采集到的滁菊图像进行蓝色通道灰度化处理；其次进行图像分割，对分割后的图像进行形态学处理，从而去除孔洞；最后分别用区域生长算法、差值运算分离出参考装置区域、滁菊花盘区域和花蕊区域，并统计各区域像素点的个数。由于参考装置的面积已知，根据比例关系可计算出滁菊花盘面积和花蕊面积。【结果】采用该方法计算出的滁菊花盘和花蕊面积准确，效率高。【结论】该方法解决了人工计算滁菊花盘和花蕊面积存在的数据不可靠问题，具有重要的现实意义。     

基于长短时记忆网络的恒温水浴锅温度模型预测

【目的】由于恒温水浴锅温度系统存在强非线性及大滞后性,本研究提出一种基于长短时记忆网络的恒温水浴锅温度模型预测方法。【方法】首先,对采集到的数据进行标准化处理,寻找长短时记忆网络的最优结构及超参数,用来拟合出最佳的数据映射特征,并构建恒温水浴锅温度的动态数学模型。其次,通过模型对未来一段时间内的温度趋势进行预测。最后,使用本研究提出的方法与最小二乘法所预测的结果进行对比分析。【结果】本研究所提方法构建的模型的拟合度达到了98.2%,预测结果的MSE及MAE比最小二乘法模型分别降低了4.616、0.823。【结论】本研究所提方法具有更高的预测精度,对提高恒温水浴锅的生产效率及控制精度具有重要意义。     

三维坐标转换算法的粗差探测比较研究

三维坐标转换的算法有很多种,除了最常使用的经典最小二乘平差外,还有整体最小二乘平差。整体最小二乘根据对误差分配方式的不同,又可分为奇异值分解法和混合最小二乘法。为了比较3种算法的粗差探测能力,通过实验模拟在不同粗差情况下,使用方差比值验证法进行粗差的探测。实验结果表明最小二乘和混合最小二乘算法均能识别较小的粗差,其粗差探测能力更加可靠。     

一种基于InSAR技术的火山地形测量方法

由于断层、断裂等地貌特征,使利用InSAR技术获得的火山地形包裹相位图中易出现条纹密集、混叠等现象,为图像处理带来很大困难,很难准确恢复出火山真实地形的相位信息.为此,采用基于四向梯度自适应结合均值滤波的横向剪切四向加权最小二乘相位解缠图像处理方法,提出基于四向梯度的自适应滤波,利用一阶差分法判断图像边缘位置信息,有效去除噪声的同时提高边缘保持能力,解决边界模糊问题,结合均值滤波,更好地保留细节信息,提高图像清晰度.再采用横向剪切四向加权最小二乘算法进行相位解包裹,基于干涉图计算相位梯度值,利用离散余弦变换求解泊松方程获取真实相位.经仿真模拟实验验证,该算法运行时间短,解缠精度高,可准确地获取火山真实地形的相位信息.     

基于多维损失函数优化FSRNet的气象观测图像超分辨率重构算法

【目的】传统FSRNet生成的超分辨率图像存在伪影、模糊等情况，作为志愿气象观测的试点省份，河南省气象局招募了大批志愿观测站，以期解决部分气象观测图像存在较低的分辨率的问题。【方法】首先引入热图损失、目标注意力损失和对抗性损失构成多维损失函数，对FSRNet进行模块优化，使用转置卷积放大低分辨率的图像。其次对模型进行分步训练，先对低分辨率观测图像进行粗略SR网络训练，再使剩余网络融入训练。【结果】多维损失训练的引入，降低了算法复杂度，提升了粗略SR网络的性能，解决了SR网络训练时调参困难等相关问题，提高了超分辨率气象观测图像的质量。【结论】试验结果证明，本方法在气象领域观测图像的优化相比于其他算法效果更佳，可以生成质量更高、细节更加清晰的目标观测图像。     

基于Relief-PGS优化算法的数据分类

【目的】在选取图像特征对图像进行分类时,选取的特征属性是否冗余会影响到图像分类的正确率。为提高分类的准确率,使用Relief-PGS优化算法对特征子集和支持向量机参数同步进行优化。【方法】首先使用Relief算法对特征数据集进行筛选,其次将筛选出的特征子集数目和支持向量机参数一起编码到粒子群-遗传算法中进行同步优化,最后对处理后的数据集进行分类,能有效提高分类的准确率。【结果】选取UCI数据库中的5种数据集进行分类,与传统的SVM算法、PGS算法和Relief-SVM算法相比,Relief-PGS优化算法对图像分类的准确率分别提高了22.53%、6.05%和11.16%。【结论】研究结果表明,Relief-PGS算法在去掉不重要特征的同时,对支持向量机参数进行优化,能有效提高分类的准确率。     

混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法

在文献[1]的基础上,首先将线性等式约束非线性最优化问题转化为非线性最小二乘问题进行求解,得到了求解最优化问题的一种新思路;然后针对混合线性约束最优化问题,通过与积极集法相结合,在求解等式约束子问题时采用上述算法,而对于不等式约束子问题采用积极集算法,从而提出了混合线性约束非线性最优化问题的一个新算法.最后给出了该算法收敛性的证明,通过数值实验,说明新算法是可行的,有效的.     

基于图像熵的冰川遥感数据程序化建模

【目的】提高使用冰川遥感数据进行程序化建模的模型精度，降低因遥感图像RGB色域较窄导致空间矩阵边缘干扰。【方法】提出基于图像熵算法构建90 m的DEM高精度三维模型法。首先，对遥感图像进行灰阶处理，将RGB信息转化为满足图像熵计算的灰度信息；其次，设定特定规格的判定网格，应用HALCON平台来计算各网格的熵值，匹配高程噪波；最后，采用视差融合进行程序化建模。在建模过程中应用高程噪波补偿点云来构建模型细节。【结果】由仿真结果可知，在10 m×10 m高程判断网格下，图像熵能正确反映出高程噪波。【结论】该方法能有效提升冰川遥感图像程序化建模的精度，但要注意的是网格边缘熵值容易突变，从而影响高程噪波的正确性。     

基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法

为了实时检测钢轨焊缝边缘错边量合格情况,提出了基于计算机视觉的钢轨焊缝自动定位方法.首先,采用中值滤波对焊缝图像进行噪声去除;其次,采用限制对比度自适应直方图均衡算法和直方图均衡化法进行焊缝图像增强;然后,采用双阈值OTSU法进行图像分割,突出轨头和焊缝区域图像,并采用连通域法提取轨头和焊缝区域轮廓;最后,采用多次最小二乘直线拟合法获取焊缝拟合直线,计算拟合直线与轨头上边缘直线的交点作为定位点,实现钢轨焊缝自动定位.对60 kg/m钢轨焊缝区域的检测实验表明,所提方法具有精度高、稳定性好的优点,可用于焊轨基地焊缝的在线实时自动检测.     

Σ型冷弯耐候钢构件屈曲失效模式量化识别仿真研究

【目的】为了避免在装配式钢结构建筑中应用冷弯耐候钢时，复杂截面形式和新型的材料属性对构件屈曲失效模式产生的影响。【方法】本研究利用约束有限条法对Σ型冷弯耐候钢构件的屈曲失效模式进行量化分析，通过构建不同厚度和长度的Σ型冷弯耐候钢构件在不同约束条件下的75个计算模型，对构件的屈曲失效模式特点进行研究。【结果】研究结果表明，采用冷弯成型的Σ型耐候钢构件比普通Σ型钢构件有更大的承载能力，且Σ型冷弯耐候钢构件有更好的承载能力和抗失稳能力。【结论】因此，带约束的有限条法能有效量化识别模型的屈曲失效模式，为冷弯耐候钢在装配式建筑领域的应用提供可借鉴的案例和方法。     

福美双类化学助剂去除重金属离子及其机理研究

【目的】研究废水中重金属的去除，为实现高效、稳定、低成本处理重金属提供思路。【方法】采用二甲胺、氨水、二硫化碳为原料，以水为溶剂，合成了福美双类化学助剂，通过正交试验考察原料配比、反应温度和反应时间对产物产率的影响，并确定最佳反应条件。采用红外光谱、气质联用技术等方法确定其结构。【结果】常温常压下，在pH值接近中性时，该化学助剂对工业废水中铁、钴、镍、铜等重金属离子的去除效果非常明显，经处理后的废水可达到国家排放标准。对锌、铬的去除效果稍差，还需要结合使用其他方法。对铝离子的去除效果最差。通过沉淀固体及溶液对过程可能的机理进行分析，结果表明福美双类化学助剂与重金属离子螯合形成配位化合物。【结论】笔者研究的新型化学助剂，对消除重金属污染问题具有实际意义。     

电解锰渣填埋场渗滤液无害化处理方案研究

【目的】锰是重要的战略矿产金属，生产金属锰产生大量锰渣，并且含有大量有害物质。大量锰渣的堆积会污染环境，已成为我国目前需要解决的重要问题。【方法】目前，对于锰渣的处理，国外企业通常采用填埋的方法，而国内企业采用筑坝湿法堆积的方法。【结果】本研究分析锰砂及其他物质对电解锰渣渗滤液中锰离子的去除效果，利用接触氧化法进行试验，探究质量、浓度、酸碱度、接触时间等条件对除锰效果的影响，得出最优去除效果时的试验条件，并进一步研究了此过程的机理。【结论】通过试验可得，40 cm厚的1#锰砂（质量约为1 600 g）为最佳除锰效果条件，碱性水体对锰离子的去除效果有促进作用。     

基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法

提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化，通过动态生成学习误差反向传递，利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿真结果表明，该学习算法盯具有学习速度快，学习精度高，泛化强等优点。     

基于空域调制效应的干扰极化参数估计

干扰极化估计精度是影响雷达极化抗干扰能力的重要因素,而雷达天线空域极化特性存在一定的病态性,使来波极化估计的最小二乘解在病态情况下变得不稳定. 针对最小二乘方法估计来波极化所存在的病态性问题,提出一种改进极化矢量估计的约束最小二乘方法.首先分析影响来波极化估计稳定性的因素,针对具体的天线型式给出病态情况下的计算机仿真结果,推导了带二次约束的极化估计最小二乘解并给出了算法流程. 仿真结果表明了改进极化估计均方误差的有效性,该方法可显著提高干扰极化估计精度,提高雷达极化抗干扰能力.     

图像处理技术在裂隙检测技术中的应用

【目的】实现更加高效地获取岩土体中各种形态的裂隙参数，并对裂隙发育及岩体塌陷情况进行及时监控。【方法】使用计算机图像处理技术对勘探过程中得到的岩土体图像进行识别，并对裂隙图像进行灰度转换、二值化、滤波去噪等操作，设置阈值，并进行调试，统计去噪后的二值化裂隙图像像素面积，并使用分割迹线自动连接技术来完成对图像的处理。【结果】根据处理结果，可计算出岩体中的裂隙参数，并识别得到裂隙迹线。【结论】将图像处理技术应用于裂隙检测中，可精准、高效地完成检测任务，并满足实际工程中的应用需求。