基于卡尔曼滤波的序列图像超分辨率重建算法

针对给定一序列低分辨率图像重建出一序列高分辨率图像的问题,应用卡尔曼滤波理论,将时间轴加入重建算法,把利用多幅低分辨率图像生成高分辨率图像的模型转化为利用当前低分辨率图像和上一幅高分辨率图像来构建当前高分辨率图像.通过引入信息对的概念对算法运算复杂度进行改进.实验证明与已有算法相比该方法有较好的时效性和实用性.     

计算机控制系统信号重构容错算法研究

信号重构是计算机系统与被控对象进行信息通信的重要环节,在简要分析Shannon重构、ZOH重构和一阶重构等信号重构方法局限性的基础上,提出了一组基于三点插值的重构算法和被控过程采样数据的一步容错预测算法,并将一步容错预测与三点插值算法相结合,建立了对于被控过程信号异常情况有良好容错能力的一步容错预测二阶重构算法。上述的一步容错预测二阶重构算法不仅结构简单、可用于在线控制,而且算法精度和可靠性明显高于普通的ZOH重构和一阶重构算法。     

厚管壁电容层析成像图像重建算法

探讨了适合厚管壁条件下的电容层析成像图像重建算法.针对厚管壁管道内几种不同流型,分别采用LBP算法、Landweber迭代算法和BP神经网络对8电极电容传感器进行成像重建计算.结果表明:在厚管壁情况下,LBP算法重建的图像质量很差;Landweber迭代算法在层流下的重建效果好于核心流和环状流;而BP神经网络算法可以有效重建管道内的介质分布,但对于没有训练到的任意流型,其重建效果不够理想.     

B-Rep模型重构中切割点和内点问题

基于投影理论讨论了匹配投影边组特性,以及对应的空间边包含空间顶点为内点(因与其他空间边重叠,所以该边是无效的)或隐含了切割点(常规方法无法求得的形体顶点)的条件,以此为基础提出了防止生成重叠边、求切割点的新方法.     

低分辨率人脸序列的超分辨率重构识别

针对低分辨率人脸序列的识别这一问题,提出了一种超分辨率重构识别算法.该算法利用低分辨率序列中所提供的关于同一人脸的不同信息,先重构出一幅具有更高分辨率的人脸图像,然后再进行基于Gabor特征的人脸识别.实验结果表明,该算法能够显著提高人脸识别率.     

修正离轴参考光计算全息图的数值再现及像质评价研究

修正离轴参考光计算全息图制作方法中，博奇、黄氏及李维汉型三种计算全息图实质上是分别在全息图函数中加入新的偏置项，从而形成不同的全息图编码方式.由于这三种编码方式所加的偏置项不同，其对再现像质量的影响也不相同.本文将计算全息技术与数字全息技术相结合，实现了博奇、黄氏及李维汉型三种计算全息图的设计制作、数据处理、再现过程的全数字化.一方面，采用计算机对计算全息图进行数字化滤波，在频谱域消除虚像和零级像，得到了单一的清晰实像；另一方面，通过引入信噪比和图像亮度等参数指标，对以上三种计算全息图的再现像质量进行评价     

基于平行PI线段的平行束CT重建

为了研究基于PI线段的反投影滤波重建方法在CT(computed tomography)系统中的应用,提出了一种基于平行PI线段的简化的平行射束重建算法。该算法首先对平行X射线束产生的投影数据进行微分,然后把这些微分后的数据反投影到一系列的平行PI线段上,最后沿着PI线段的方向对反投影数据进行Hilbert滤波,即得到重建图像。利用Shepp-Logan模型进行计算机数值模拟实验,得到了该算法和传统的滤波反投影算法的对比结果。利用微焦点X射线CT的投影数据进行重建,得到了实际数据下的重建图像。实验结果表明,该简化算法能够进行精确重建,可以应用于实际的CT系统。     

水滑石类化合物重构性能的研究

阐述了类水滑石的结构特点和记忆效应,对类水滑石重构性能的影响条件进行了比较详细的分析,并对其重构性能的应用前景进行了展望。     

遗传算法在经济混沌组合预测中的应用

经济混沌是由确定性的经济系统产生具有随机性的动态行为。虽然经济系统产生的时间序列不具有长期预测性，但在短期内可有较为精确的预测，可以为其建立确定性的预测模型。为了探求经济时间序列中的混沌特性，文中在Wolf提出的相空间重构的基础上，提出了一种基于遗传算法的经济混沌组合预测方法，在该方法中采用自适应并行遗传算法确定组合模型中权系数，这样可以较好地解决传统经济混沌预测大多数都是使用单一模型以至影响了观测精度等问题，最后以实例检验了提出的算法。     

现代诗学的两个课题

在新世纪，中国现代诗学明显地面临两大理论课题：实现“精神大解放”以后的诗歌精神重建和实现“诗体大解放”以后的诗体重建，“诗歌精神重建”以对诗歌和社会、时代关系的科学性把握为中心；“诗体重建”以提升自由诗、成形现代格律诗为美学使命，在探索完成两大课题中，现代诗学应当继承中国诗学重人文精神的传统，又恰当地吸取西方近现代诗重科学分析的精神。