基于块分类的图像加权结构相似度

图像质量评价方法用来评价图像质量或图像处理算法的优劣,在图像处理领域至关重要。Zhou Wang等人提出的结构相似度图像质量评价方法,具有计算简单、性能优越的特性。但其不足之一是没有区别对待图像的边缘块,细节块和平滑块,仅简单地取子块结构相似度（SSIM）的平均值而得到整幅图像的平均结构相似度MSSIM。基于此,本文提出了一种基于图像块分类的加权平均结构相似度（WSSIM）的图像质量评价算法,并进行了大量的仿真实验,实验结果证明,本文所提算法明显比MSSIM更加符合人眼视觉系统特性（HVS）。     

浑河流域水源涵养林营造模式研究

森林涵养水源的能力与林分结构有密切关系,森林内成层性越复杂、植被越丰富,其涵养能力越强,混交林能够充分利用地上与地下营养空间。提高林地生产率和总生物量,丰富生态系统的生态位和生物多样性,通过不同的混交造林设计,不但能明显增强其水源涵养功能,同时增加了流域的生态系统和景观多样性,使群落更加稳定,其生态效益、社会效益和经济效益都会明显增强。     

基于特征时间差的配网故障特征区段定位方法

提出了一种基于行波特征时间差的配电网单端故障特征区段定位方法。变电站测得的暂态线模电压行波信号包含了一系列来自线路上波阻抗不连续点的反射波头,与第一个波头相比,来自分支末端的反射波头能量较大,利用二进小波变换模极大值信息可以检测出这类能量较大的波头,从而确定故障所在的特征区段。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于多尺度特征逐层融合深度神经网络的无参考图像质量评价方法

现有的针对真实失真的无参考图像质量评价算法提取的特征对自然场景图像质量的表征能力较差，限制了其评估准确性和泛化能力。针对该问题，文中提出了一个基于多尺度特征逐层融合的深度神经网络(MsFF-Net)。首先，利用预训练的深度神经网络ResNet-50提取图像多尺度特征；然后，提出了一种特征融合模块，通过逐层递进融合相邻尺度特征，获得更准确表征图像质量的多尺度融合特征；接着，从多尺度融合特征提取低维特征，得到多粒度的图像质量感知特征；最后，利用由最高层特征自适应生成的全连接神经网络，对低维特征进行回归，得到自然场景图像的质量预测。仿真结果表明，MsFF-Net在真实失真数据库上的性能优于目前的大多数方法，而且在合成失真数据库上也取得了出色的评价性能。