基于变换域注意力机制的压缩伪影去除的方法

图像有损压缩过程往往会导致图像质量退化,使图像出现压缩伪影。针对现有基于深度学习的方法缺乏对联合图像专家组(Joint Photographic Experts Group,JPEG)压缩算法先验信息的利用,提出一种基于变换域注意力机制的去伪影方法。该方法利用卷积神经网络在像素域和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)域分别提取特征,再将双域学习的特征信息进行融合。利用量化表设计了DCT注意力机制,该模块根据DCT系数的损失程度给予各频率系数不同的权值,使网络自适应补偿量化引起的误差。于此基础上,在像素域引入通道注意力机制,从而更好地利用量化表的先验信息。在主要数据集上,提出的去伪影方法以固定的模型参数对多种质量因子的压缩图像进行伪影去除实验。实验结果表明,所提出的方法在各评价指标和主观视觉上取得较好的效果。     

稻壳灰改良盐渍土力学特性及抗冻性的研究

在西北季节冻土区广泛分布着盐渍土,其在空间分布上连续性差,工程性质极其不稳定;且浅层盐渍土受冻融作用的反复影响,其力学性质长期处于动态的变化之中,给工程设计与建设带来了极大的挑战.鉴于此,通过压缩试验及无侧限抗压强度试验,研究稻壳灰对盐渍土的改良效果.结果表明,稻壳灰可以显著地改善盐渍土的压缩特性,并提高其无侧限抗压强度,且改良土的压缩系数与抗压强度之间呈现出负相关的线性关系.随着掺灰量和养护龄期的增加,改良土的压缩系数不断减小,无侧限抗压强度呈现出不断增加的趋势,最大可增加4倍左右.以抗压强度损失率为指标对改良土的抗冻性进行了评价,发现改良土的抗冻性随着掺灰量的增加呈现出先增强后减弱的趋势,且在15%的掺灰量时,其抗冻性效果最显著;相对而言,养护龄期对于改良土的抗冻性影响较小.     

正规BCI-代数的“拟-广结并”构造

本文进一步讨论BCI—代数的拟结合部分的特征性质,引入正规BCI—代数的概念。同时给出一种构造正规BCI—代数的“拟—广结合并”方法。     

基于压缩感知的在线多示例学习目标追踪

近年来提出的多示例学习算法在一定程度上能够克服模板漂移问题。然而,在线学习需要获取足够多的有用数据才能达到稳定的追踪效果,但是这却增加了算法的复杂度。为了解决这一问题,在压缩感知理论的基础上,运用随机观测的方法对多尺度图像特征进行降维,提取的这些低维特征中包含大量的有用信息。因此,我们提出的算法是先利用压缩感知理论提取目标特征之后,再使用在线多示例学习算法分类器对这些特征进行分类从而实现目标的稳定跟踪。通过对不同的图像序列进行实验,结果表明基于压缩感知的在线多示例学习算法对实时的目标追踪有很好的适应性。     

有绝热放大的色散缓变光纤中孤子的有效压缩

提出了一种快速绝热压缩光孤子的新方法,即用色散缓变光纤和绝热放大两者组合压缩光孤子。利用变分法求解了光孤子在这种组合系统中传播所满足的非线性Ｓｃｈｒｏｄｉｎｇｅｒ方程;在绝热情形下,获得了孤子脉宽演化的解析表达式,解析结果与数值模拟符合甚好。     

一种新的高距离分辨率脉压技术的研究

在频率进步雷达高距离分辨技术的荐,为解决压缩经的限制提出了在子冲引入线性调频体制的新型雷达波形。     

一类理性化选择函数的展示偏好描述

研究了理性选择函数的展示偏好描述,通过定义局部严格展示偏好,给出了拟传递理性选择函数的展示偏好描述公理,并证明了该公理是选择函数拟传递理性的充要条件,将选择函数的展示偏好描述由完全理性推广到拟传递理性。     

一维双向耦合映象网络及其应用

全局耦合映象具有硬件集成化实现不便的缺点,为此本文研究了各混沌神经元之间局部耦全的一维双向耦合混沌神经网络,发现它同样具有全局耦合映象的分类功能,对一维双向耦合网络的动态特性进行了分析,提出了利用网络的时空特性对信息进行存储的思想,并提出了将其应用到保密通信的初步设想。     

分形编码中的最优压缩映射

提高传统分形压缩编码的性能。方法将分形变换编码建模为一个不等式约束条件下的非线性规划问题,将压缩射条件作用到最优射的求解过程中,得到全局意义上的最优压缩映射,给出了该模型及相应的求解算法,对算法收敛性,初始点选择等问题进行了讨论。     

夹层曲板在均匀轴向压缩下的稳定性

研究四边简支具有不等厚度表层的３层夹层曲板在均匀轴向压缩下的稳定性问题。方法采用广义变分原理和布勃诺夫－伽辽金法。