基于 NSDTCT 与稀疏表示的红外和微光图像融合

针对传统融合方法信息缺失较多与连续性较差等问题,提出了一种基于非下采样双树复轮廓波变换（NSDTCT）与稀疏表示的红外和微光图像融合方法。利用NSDTCT进行多尺度分解获得低频成分和高频子带成分,引入稀疏表示理论,构建低频成分和高频成分的融合模型,将图像融合分别转化为对应稀疏编码的融合,低频和高频成分稀疏表示系数分别根据加权平均和多方向对比度准则进行融合。进行对比实验,选用平均梯度（AG）、标准差（STD）、互信息（MI）、边缘保持度（QAB/F）、结构相似度（SSIM）这5种客观指标,结果较传统方法分别提升2.1%、3.3%、16.1%、6.6%、8.5%以上,表明该方法能够有效保留红外微光图像信息,提高融合图像连续性和成像质量。     

基于深度学习的肺部医疗图像识别

肺结节作为肺癌早期诊断的重要特征,对其识别和类型判断具有重要意义.目前使用迁移学习的识别算法存在着源数据集与目标数据集差距过大问题,对于肺结节特征提取不足,导致效果不佳.故此提出了基于卷积神经网络的改进神经网络模型.将预训练的GooLeNet Inception V3网络与设计的特征融合层结合,提高网络对特征的提取能力;为确定最佳组合方式,对各组以准确率为标准进行测试.实验在LUNA16肺结节数据集上进行.进行分组测试结果表明,改进的网络准确率达88.80％,敏感度达87.15％.在识别准确率和敏感性指标上,与GooLeNet Inception V3算法相比,分别提高了2.72,2.19个百分点.在不同数据集比例下进行实验,同样达到了更优的效果,具有更好的泛化能力.可以给临床诊断提供相对客观的指标依据.     

基于双任务一致性的半监督深度学习医学图像分割方法

【目的】医学图像分割是医学图像分析中的一个重要内容。现有的大部分图像分割算法都是基于监督学习,而实际应用中医学图像标签难以获取,大量标注需依赖领域专家,费时费力。因此,提出一种双任务一致性的半监督医学图像分割模型。【方法】该模型采用一个编码器,两个解码器的网络结构,其中编码器和一个解码器实现图像分割,与另一个解码器实现图像重建。无标签数据通过一致性分割与重建任务得到的两个不同图像背景计算损失并优化网络参数。同时在网络的编码器部分加入注意力模块以更好地获取分割区域的空间位置信息,并使用锐化操作增加无标签数据重建输出的置信度。【结果】在肝脏和细胞数据集上IOU分别为0.953 6和0.821 0,相较于U Net提高了1.5%和4.82%;在眼底血管数据集上,SP值为0.983 0,与第二名相比提升了0.18%。【结论】本文模型与有监督方法和半监督方法相比,在医学图像分割的有效性和泛化性上有一定的性能提升,能有效解决数据集数量少、小病灶分割难度大的问题。     

一种新四维超混沌系统的分岔分析及应用

构建了一种新四维超混沌系统,研究该系统的分岔现象,利用信源加密的方式将新系统应用于图像加密领域.分析新系统的动力学特性及稳定性,运用非线性动力学理论对其进行研究,并设计线性控制器对时滞分岔点进行控制.将新系统与混沌加密算法结合应用到图像加密上,与行列置换加密算法相比较,验证其加密性能.MATLAB软件仿真结果表明:新系统发生超临界Hopf分岔且在时滞分岔点附近表现出不同的稳定性,受控系统的Hopf分岔点由0.6739延迟至0.7229;超混沌加密算法比传统加密算法具有更强的安全性和抗攻击性.     

一类欠观测系统的可观测性研究

探索月球及月球以远天体对推动太阳系起源、行星演化、生命起源等基础科学问题的研究至关重要,已成为各航天强国的发展重心.由于深空探测任务距离遥远,深空探测器依靠地面测控网进行导航难以保证安全可靠运行,亟需发展自主导航能力.基于序列图像的自主导航系统具有成本低、功耗小、全程适用和数据结构简单等优点,可有效降低深空探测器自主导航系统的空间及能源负担,是实现深空探测器自主导航的理想手段之一.但是,受深空探测目标先验信息缺失及复杂环境下系统误差难以自主校正的影响,基于序列图像的深空探测自主导航系统属于典型的欠观测系统.为提升此类自主导航系统的精度和工程实用性,需以可观测性理论研究为基础,指导自主导航系统的设计及工程实现.针对可观测性理论研究的实际需求,本文首先从非线性系统可观测能力的表征、判定及量化等三个方面系统地阐述了现有理论及方法的研究现状;之后,调研了一类欠观测系统(基于序列图像的自主导航系统)的可观测性分析方法,给出了针对此类系统的可观测性研究现状,并讨论了各方法之间的优劣;最后,通过对已有成果进行总结归纳,探讨了现阶段欠观测系统可观测性研究存在的不足以及未来的发展趋势.     

小天体探测序列图像自主相对导航系统可观测性分析

小天体探测对探索宇宙起源、解决地球资源问题具有重要意义,研发小天体探测器及实施小天体探测已成为各国未来发展的重点.受地面测控网指令时延的影响,小天体探测器需自主获取小天体的位置、速度信息,即具备自主相对导航的能力,基于序列图像的自主相对导航系统不仅可提供包含小天体运动信息的角度观测量,还具有低成本、低功耗的优点,是一种理想的小天体探测自主相对导航方法,是目前研究的热点.可观测性分析可评估导航系统的观测能力是研究导航系统的基础.本文针对小天体探测序列图像自主相对导航系统非线性带来的可观测性分析问题,基于微分几何理论,推导了系统0至2阶李导数,建立了系统可观测性矩阵,基于秩判据分析了典型小天体探测轨道流形下序列图像自主相对导航系统的局部弱可观测性.分析结果表明,仅依靠序列图像小天体探测器可完备估计小天体运动状态.此外,本文提出了序列图像自主相对导航系统的可观测度量化方法,并分析了相对轨道流形变化对可观测度的影响,相关结论可指导小天体探测器轨道设计,具有一定的工程实用价值.     

细丝直径的数字图像测量算法

介绍了细丝直径测量系统的构成,阐述了应用数字图像处理的方法对细丝直径进行高精度图像测量的算法。用求刻度线频率的方法得到标准刻度尺的单位刻度像素长度;对细丝图像进行二值化,根据细丝的方向求取细丝直径的像素长度;通过单位标定,得到细丝直径的测量值。与使用螺旋测微器得到的测量值进行了比较,结果表明,基于数字图像处理算法的细丝直径图像测量方法具有精度高、测量速度快等特点。     

基于Web的数据挖掘技术

基于Web的数据挖掘是一个复杂的问题，也是当今研究的热点方向之一．文章对此作了全面的描述，概括了基于Web的数据挖掘的主要概念和特点，特别说明了基于Web使用的数据挖掘所常用的技术以及挖掘过程．     

数字签名过程的一个形式描述和验证

通过引入一些新概念,利用Biba模型思想,对一般的数字签名方案形式化描述和验证,并且该模型具有完整性.