巨灾风险危害与保险经济保障对策研究

巨灾作为一种特殊的灾害,其具有众多的表现形式,如旱涝、台风和地震等,且其危害程度通常与社会经济的发展息息相关。一旦发生巨灾,将会造成使社会损失大量的财富,同时也会造成大量的人员伤亡。因此,对于巨灾风险的危害进行研究具有重要的意义。本文从巨灾风险的危害入手,就如何保障经济安全提出了一些切实可行的策略。     

教学用三维游戏引擎的层次结构分析与初步实现

从横向和纵向角度分析了游戏引擎结构,根据游戏系统(Game Software System)结构提出了一个由底层、中间层、游戏相关层组成的三层游戏引擎层次结构,比传统的一层或二层游戏引擎结构重用性更好,更适合游戏教学;最后根据该层次结构实现了一个简明清晰的教学用游戏引擎.以简洁明了的方式展示了精灵加载、简单模型动画、用户多角度观察等基本组件功能的实现方法.     

荧光造影图像序列的噪声滤波

通过对视网膜血流荧光造影图像分析, 将自适应加权 平均方法与顺序统计滤波器相结合, 构造了扩展自适应加权平均（EAWA）滤波器. EAWA滤 波器是一个灵活的滤波器模型, 它通过设计关键像素和权值分布函数, 以达到特定滤波效 果. 在此模型基础上, 针对荧光造影图像, 建立了高亮度保持（HIP）滤波器. 实验结果 表明, HIP滤波器不仅可以有效地滤波, 又可以保持高亮度点的亮度不被退化.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

使用分块FFT的单帧图像上行采样算法

采用FFT变换实现单帧图像上行采样, 对实现策略进行了改进, 即通过对整幅图像的分块处理提高算法的执行效率, 并对分块处理的效率与整幅处理的效率进行比较.     

基于跨层复制连接卷积神经网络的遥感图像融合

首先, 基于卷积神经网络提出一种采用跨层复制连接操作融合不同尺度特征图的遥感图像融合模型, 解决了传统遥感图像融合方法对不同类型遥感图像需人为选择不同的分解融合规则, 导致融合图像质量受选择规则影响较大的问题. 其次, 使用Deimos卫星和QuickBird 卫星数据验证该方法的有效性, 并用主观和客观相结合的方法评价融合图像质量. 实验结果表明, 该遥感图像融合模型与传统方法相比, 能有效将全色图像的空间信息与多光谱图像的光谱信息融合, 并抑制光谱扭曲.     

自适应定向加权中值滤波

提出了自适应定向加权中值(ADWM)滤波的算法. ADWM滤 波是结合定向滤波与加权中值滤波的思想而构造的滤波模型, 是一种高度非线性的图像平滑 和增强技术. 运用移动窗口方差和基方差使ADWM滤波获得了自适应性. ADWM滤波器既有定向 滤波器的特征, 也有中心加权中值滤波器的特征. 定向滤波器可以有效保持边缘, 而中心加 权中值滤波器对减少随机噪声尤其有效, 同时也能在一定程度上减少冲击噪声的数量, 并根 据子窗口内像素的最低方差自适应地调整中心像素的权值以保持图像的细节.     

车载通信网中拓扑发现策略的研究与仿真

基于车载通信网的运动规律, 提出一种车载通信网中基于分群机制的常驻代理网络拓扑发现策略（VCBRP）, 并给出了相应的分群算法. 计算机仿真实验表明, VCBRP算法具有更强的负载均衡特性, 在高速环境下具有更低的时延和路由请求次数, 包的提交率也有一定程度的提高.     

视网膜血流造影图像序列的超分辨率重建

主要研究在医学图像处理中超分辨率图像的重建问题, 并以视网膜血管造影图像序列为采样数据, 完成对其配准与超分辨率重建的处理过程.     

基于粗糙集的去噪扩散概率方法

基于非Markov链去噪扩散隐式模型(DDIM),提出一种粗糙集的去噪扩散概率方法,用粗糙集理论对采样的原序列等价划分,在原序列上构建子序列的上下近似集和粗糙度,当粗糙度最小时获取非Markov链去噪扩散隐式模型的有效子序列.利用去噪扩散概率模型(DDPM)和DDIM进行对比实验,实验结果表明,该方法获取的序列是有效子序列,且在该序列上的采样效率优于DDPM.