自然光图像反射分量分离

针对传统方法不能直接去除自然光图像高光的问题,提出了一种基于多通道梯度一致性的反射分量分离方法.首先依据多通道梯度一致性检测同质高光像素、并构建反射分量分离张量.然后用反射分量分离张量对图像梯度进行变换,将其分解为镜面反射分量梯度和漫反射分量梯度.最后从漫反射分量梯度重构出估计的漫反射分量.实验结果表明该算法可直接去除自然光图像高光而不需预先估计光源色度,简化了自然光图像反射分量分离过程,并能更准确地去除归一化图像的高光.     

基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法

针对现有低照度图像增强算法在处理图像后容易出现色彩失真、细节丢失、过度增强等问题,提出一种基于奇异值分解和引导滤波的低照度图像增强算法.首先通过Max-RGB模型获得初始光照分量,使用奇异值分解和引导滤波对初始光照分量进行优化,得到最终光照分量.利用Retinex模型,将原低照度图与光照分量图逐点相除,得到增强图像,并使用原始图像的绿色分量图作为引导图像,使用引导滤波对增强图像进行去噪处理.实验结果表明,提出的算法能够得到色彩更加真实、视觉效果更好的图像,同时能够避免过度增强、出现光晕等问题.     

结合深度残差神经网络与Retinex理论的低照度图像增强

由于低照度图像不易于分辨其中的具体细节,难以对图像进行进一步的利用.为了提高低照度图像的可视性,解决传统U-net对图像特征提取不足的问题,利用深度残差网络的特征提取能力强的优点,提出了一种基于Retinex理论结合残差网络的增强算法.首先,使用一系列卷积和上采样来改进U型网络将图像分解为反射部分和光照部分;然后,为了更好地保留细节特征,一方面将分解得到的反射部分和光照部分通过一系列卷积块提取特征后送入构建好的残差网络中进行重建,从而得到初步重建的图像,另一方面将光照部分通过四层卷积层进行增强,得到调整后的光照分量;最后,将重建的图像和调整后的光照分量进行融合,得到最终的低光照图像增强图像.实验结果表明,改进算法有效地提高了图像暗光部分的可视性,同时增强了色彩深度和对比度,且相比于其他方法,在主观以及客观评价上均有较好的效果.     

基于改进CycleGAN的煤矿井下低照度图像增强方法

针对井下监控装置采集的图像普遍存在照度低、颜色失真及细节特征损失严重等缺陷,提出一种基于改进CycleGAN网络的煤矿井下低照度图像增强算法．首先针对井下成对图像数据获取困难的问题,基于循环生成对抗网络搭建循环图像增强主体框架实现模型的无监督训练;然后基于CSDNet的全局图像分解架构,设计了一种融合空间-通道注意力模块CBAM的双分支估计网络以并行估计图像的光照分量和反射分量,并在两分支网络之间建立多尺度特征分解机制,从而在大幅提升亮度的同时避免颜色失真现象,保留大量细节信息;使用全局-局部判别器调节图像局部区域的亮度,改善亮度不均,避免过曝及阴影现象．实验结果表明：相较于对比算法RetinexNet,LLNet,MBLLEN,EnlightenGAN和CSDNet,本算法在客观质量指标PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性)、IFC(信息保真度)和VIF(视觉信息保真度)上的表现分别提高了11.787%,8.256%,9.658%和8.654%,并在人类视觉主观分析上优于对比算法,证明本文算法能够有效改善井下低照度图像视觉效果．     

一种改进的Retinex矿井图像增强算法

为了改善矿井图像的成像质量,提升观测效果,针对传统Retinex算法处理矿井图像时存在的色彩失真、光晕模糊和过增强等问题,提出了一种改进的Retinex矿井图像增强算法：首先将待处理图像从RGB空间转为HSV空间;基于Retinex理论,对V分量采用改进的自适应快速引导滤波进行照度估计,进而获得反射分量;提出了一种“S型”函数对照度分量进行照度均衡;对反射分量进行非线性拉伸,实现细节增强;最后将处理后的照度分量和反射分量融合,并转回RGB空间得到最终的增强图像。将本文算法应用于矿井下非均匀照度环境,并选择具有代表性的三个算法进行对比,实验结果表明本文算法增强结果在主观和客观评价方面优于其他算法。可见该算法在色彩、细节和边缘保持方面均较优,且能够避免过增强现象,实现矿井图像的有效增强。     

基于双伽马函数的煤矿井下低亮度图像增强算法

针对井下视频图像存在整体偏暗,照度不均匀,对比度低等问题,提出一种基于双伽马函数的煤矿井下低亮度图像增强算法.该算法利用具有边缘保持特性的引导滤波获取低亮度图像的照度图,然后在伽马函数的基础上构造双伽马函数,针对照度图的分布特性对其进行调整,从而提升低亮度区域的照度值并抑制局部高亮度区域的照度值.相比于HE算法、MSR算法、NPEA算法以及CLAHE算法,本文算法处理效果在信息熵、对比度、清晰度等方面都优于上述算法.本文提出的算法能够有效提升图像的亮度,同时避免局部亮区域的过度增强现象的产生,提高了井下图像整体的视觉效果,显示了本文算法的优越性.     

结合MCA与Retinex算法的低照度图像增强方法

针对低照度条件下获取的图像存在可见光照度低、噪声大等问题,提出了一种基于形态成分分析(MCA)和Retinex算法结合的低照度图像增强方法.首先,将低照度图像转换到HSV色彩空间,接着采用MCA将V分量分解为纹理和平滑部分;其次对平滑部分采用基于改进的多尺度Retinex算法和自适应全局色调映射进行增强,对纹理部分进行...     

基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法

针对低光照条件下获取的图像存在亮度低、可见性差等缺陷,提出了基于变分结构引导滤波的低照度图像增强算法。首先在输入图像的每个像素点处计算R、G、B三通道的最大值,并使用最大值滤波获取亮通道图。其次,创新性地构建基于变分模型的引导滤波器对亮通道图进行精炼从而估计出照射分量,并根据Retinex理论,去除照射分量得到反射分量。最后,采用同态滤波和线性拉伸进一步提高反射分量的对比度以输出清晰的图像。综合实验表明,该算法能快速有效地增强低照度图像的亮度和对比度,且能较好地保持图像细节。     

改进小波亮度融合的低照度图像增强算法

针对普通小波分解算法应用到夜间低照度图像增强时出现无法提取出边缘光滑特征点、且亮度拉伸曝光等问题,提出了一种改进小波亮度融合的低照度图像增强算法.在小波变换对夜间低照度图像进行频域变换的过程中分别提取出图像的低频和高频分量,并对高低频分量分别处理.对小波分解后形成的低频成分使用加入权值的引导滤波,得到边缘增强的低频分量.将高频成分基于不同的区域范围进行特性融合,得到细节均匀统一的高频分量.将处理后的分量进行亮度提取与融合,最后转入RGB空间得到增强图像.仿真实验结果表明,该算法在均值、信息熵、峰值信噪上相较于直方图均衡算法提高了21.715%、13.531%、73.768%,相较于小波变换提高了85.456%、26.014%、19.621%.     

基于同态滤波及多尺度Retinex的低照度图像增强算法

针对在彩色图像采集过程中,光源偏暗或曝光不足等因素,常导致图像亮度和对比度偏低问题,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先用改进的同态滤波增强低照度图像的RGB各分量;然后将RGB图像转换到HSV彩色空间,对饱和度分量进行自适应非线性拉伸;同时用改进的多尺度Retinex算法对亮度进行增强处理,对照射分量用伽马变换进行校正,对反射分量用Sigmoid函数进行处理,最后将图像再转换至RGB空间。用MATLAB对图像进行仿真处理。实验表明该算法提高了低照度图像的信息熵、峰值信噪比和对比度,提升了低照度图像的视觉效果。     

关于短信网关的分析论述

信息作为我们生活交流媒介的一部分,那么信息的接收和发送更值得我们深入的认识和研究.主要从短信网关的引入、短信网关的系统组成、短信网关的系统功能以及应用短信网关服务进行分析论述.     

空间环境对植物影响的研究进展

从蛋白质和基因水平分别介绍空间微重力、强电离辐射、亚磁场及空间综合因素对生物性状和遗传变异的影响,并对今后空间诱变育种的前景和存在问题加以概述。     

基于Hyper-V的校内私有云构建研究

针对云计算的发展趋势,结合校园网基础设施特点,研究和分析了虚拟化技术和云计算模式,提出一种基于Hyper-V的私有云计算环境模式,并在校园网内实现了该模式的私有云构建,为云计算环境在高校的实现提供了具体方法。     

基于迁移学习的危险行为识别方法研究

深度学习中卷积神经网络在行为识别领域有着良好的识别效果,但是由于深度学习需要较大数据集训练模型,而现今公开数据集中危险行为识别相关方向没有大量数据集。针对危险行为识别领域样本少、无法进行深度学习训练等问题,建立了危险行为识别数据集,并采用迁移学习方法对C3D网络模型进行迁移训练。结果表明,迁移学习后C3D网络模型对危险行为识别数据集平均识别率达到了83. 2%,可以有效识别危险行为动作。     

基于Carsim的弯道路段行车轨迹研究

针对受驾驶人自身驾驶经验和习惯、视野、道路周边环境等因素影响的车辆行驶轨迹,探究了典型车辆行驶轨迹(正常轨迹、理想轨迹、切线轨迹、漂移轨迹、摇摆轨迹和修正轨迹)条件下的车辆动力学响应. 在Carsim环境中构建了以6种行车轨迹为道路中心线的弯道路段,并使车辆的左前轮始终沿道路中心线行驶,仿真过程中记录车辆动力学参数的时变曲线. 研究表明:车辆沿切线和正常轨迹行驶时,能够以安全、高效、舒适的理想状态通过弯道路段;而当车辆沿修正轨迹、摇摆轨迹等行驶时,行驶稳定性和舒适性较差.     

基于MFOP的可靠性维修方案研究

基于无维修工作期(Maintenance Free Operating Period,MFOP)的可靠性理论既可有效改善飞机及其设备的可用性,同时也可大大降低后勤保障成本;首先对MFOP及其相关概念进行了介绍,然后重点讨论了基于MFOP的维修方案的制订方法及其对飞机可用性、维修成本和设计的影响。     

绝缘体上硅高温压力传感器研究

采用有限元分析工具ANSYS完成了一种矩形弹性膜绝缘体上硅(SOI)高温压力传感器的优化设计，制作出样品，并与相同结构、工艺的多晶硅压力传感器进行了对比测试。结果表明：1：2的膜片宽长比可以使SOI压力传感器的灵敏度达到220mV／MPa，远大于多晶硅压力传感器的灵敏度(约50mV／MPa)。此外，该传感器能够工作在200℃的高温环境中，有良好的长期稳定性，30d内的零点时间漂移为0．12％。     

基于SOPC的SVPWM波形研究

介绍一种采用SOPC技术设计的SVPWM波形发生器,在FPGA中嵌入了32位NiosⅡ软核系统,用以处理SVPWM波形的计算、输出与显示等功能.利用可编程逻辑器件的可在线编程特点和SOPC的技术优势,灵活、快捷地将所需功能模块完全集成在单片的FPGA上,使电路的硬件结构简单,具有较高的性价比.     

基于AJAX的WebGIS应用

针对目前WebGIS中所存在的问题,介绍了AJAX方法的概念和内涵,提出了基于AJAX方法构建网络地理信息系统的思路。并以森林资源信息网络发布系统的原型开发为例,阐述了该方法的优点和一些关键技术。结果表明通过AJAX方法的使用不仅能够快速地实现森林资源信息的网络发布功能,而且能够很好地改善WebGIS应用中以地图为载体的地理信息的网络传播和显示速度,带来丰富的用户体验。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium PH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.