已知地震记录的多点地震动仿真

为寻求大跨度结构分析所需的合理地震动输入,给出了一种基于已知地震记录的多点地震动合成法,该方法使用AR模型估计谱函数,利用多元线性预测对未知输入点地震动进行预测,通过高斯随机抽样来反应地震动的随机因素,并采用分窗叠加的办法反应时变特性.通过比较合成地震动与该处真实地震记录说明了该合成方法具有准确性和合理性,可以为大跨度结构抗震计算提供参考.     

基于分类预测器及退化模型的图像超分辨率快速重建

对基于学习的领域嵌套超分辨率重建方法进行了有效改进,提出了一种基于分类预测器以及退化模型的图像超分辨率重建技术.首先,利用退化模型得到图像训练集,并基于邻域嵌套进行分块;其次,根据图像各自特点提取灰度和梯度特征,并进行特征融合,从而实现了训练过程中噪声信息的有效抑制及图像中边缘信息的锐化;然后,引入分类预测器的思想,设计了一种离线的分类预测器,对预测器进行离线训练,得出优化参数,从而大幅度减少了优化时间;最后,利用L2范数对低分辨率图像分块进行分类,将分块送入相应子预测器中进行快速超分辨率重建.实验结果表明,该算法具有良好的实时性和有效性.     

大间距地震记录的插值辅助稀疏反演傅立叶重建算法

针对经典的稀疏反演傅立叶重建(FRSI)算法无法进行大间距地震记录插值重建问题,结合常规插值与非均匀采样信号重建理论,提出了一种新的插值辅助稀疏反演傅立叶重建(IA-FRSI)算法.该算法首先在常规插值法的辅助下,于大间距地震记录的间隙中生成若干“控制道”,用于减少空间采样间距,使之满足FRSI的重建前提条件;然后借助经典FRSI完成缺失地震道的重建.大间距理论模型以及实际海洋和陆上地震记录重建实验表明:IA-FRSI算法重建精度高;重建记录不仅保持了原始地震记录特征,而且波形连续自然,具有良好的实用价值和应用前景.     

面向磁共振影像超分辨的WGAN方法研究

针对磁共振成像（magnetic resonance imaging,MRI）超分辨率重构任务,提出了Wasserstein 生成式对抗网络（Wasserstein generative adversarial network,WGAN）,构建了合适的网络模型与损失函数;基于残差U-net WGAN 后端上采样超分模型,设计了感知、纹理和对抗损失,用于恢复低分辨率MRI影像中的细节信息．此网络在2D-MRI的3 000张脑影像上获得的峰值信噪比（peak signal to noise ratio,PSNR）是33.09 dB,结构相似度（structural similarity index measure,SSIM）的平均值为0.95;PSNR与SSIM的值与经典超分法相比较,分别增加了4.09 dB和0.06．这表明:网络能更好地学习MRI从低分辨率到高分辨率影像之间的映射关系;该方法有效稳定,可以广泛应用于相似系统．      

福州工业遗产动态信息的采集与记录

为研究福州工业遗产的相关动态信息,详细论述福州马尾船政与福建新华印刷厂两处工业遗产现状动态信息的记录与历史动态信息的采集,通过图示方式进行可视化表达.在此基础上,归纳出动态信息采集与记录的方法,为中国工业遗产记录标准的建立提供基础.     

基于DCT域采样和重建的低码率图像压缩算法

本文构建了一种基于DCT域采样和超分辨率(Super Resolution, SR)重建的低码率图像压缩编码算法。在编码端对原始图像进行分块离散余弦变换（DCT）,并提取每个DCT系数块的低频系数,然后再反变换到空间域,从而得到在DCT域下采样的低分辨率（Low Resolution,LR）图像块。用JPEG标准对下采样图像块编解码后,采用基于学习的方法恢复DCT域高频系数,重建出高分辨率（High Resolution, HR）的图像。实验结果表明,在码率较低的情况下,本文算法比JPEG编码标准具有更好的率失真性能;同时,在相同码率下,本文算法重建的解码图像视觉效果更好。     

基于自适应选择滤波系数的插值算法

针对不同分辨率的视频序列采用相同阶数滤波器进行分像素插值不能进一步提高编码性能的问题, 提出 了基于自适应滤波器的分像素插值算法。 该算法根据设定的 3 个不同分辨率视频序列区域, 自适应选择不同 阶数的插值滤波器; 在 3 个不同分辨率视频序列区域内, 根据像素间相关性将高阶插值滤波器替换为低阶插值 滤波器, 实现滤波器的自适应选择。 实验结果表明, 相对于 HEVC(High Efficiency Video Coding)标准算法, 该 算法使峰值信噪比值平均提高了 0. 14 dB, 比特率平均降低了 0. 37%, 对不同分辨率视频序列都具有较好的编 码性能及鲁棒性。     

林雕鸮在西藏墨脱的首次记录

林雕鸮Bubo nipalensis是栖息于海拔3000 m以下常绿阔叶林和热带季雨林的罕见留鸟,目前在中国的已知记录稀少.本研究报道了该种在西藏自治区墨脱县的首次记录.此外,本文对林雕鸮在国内的已知记录也进行了梳理汇总.     

基于有约束CNMF的遥感高光谱多光谱图像融合

针对高光谱图像空间分辨率较低的问题,设计了一种基于光谱解混的高光谱、多光谱图像融合算法（VSC-CNMF）. 结合遥感图像的实际物理特性,在混合像元分解时加入端元单形体最小体积约束和丰度稀疏约束,通过光谱退化、空间退化和迭代解混,实现不同图像间端元和丰度的匹配,获得了具有高空间分辨率的融合图像. 仿真实验表明,VSC-CNMF可得到具有更高空间质量和光谱质量的融合图像.     

基于MODIS数据的水体超分辨率制图——以丹江口水库为例

遥感数据是提取水体信息的常用数据,实际应用中,中、高分辨率空间数据能够以较高精度提取水体信息,但由于时间分辨率较低,难以有效监测水体的动态变化过程.以MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)为代表的低空间分辨率遥感数据时间分辨率高,在全球大范围快速提取水体及水体动态变化监测中具有重要意义,但是受其空间分辨率较低的限制,提取的水体信息精度不高.针对该问题,该文提出了一种针对MODIS数据的水体超分辨率制图方法.该方法首先利用MODIS数据MOD09Q1产品的1、2波段,通过线性混合像元分解,得到水体丰度图;然后利用MODIS数据MOD09A1产品的2、4波段,计算得到水体归一化指数,对水体丰度图进行后处理以减少混合像元分解误差;最后以修正后的水体丰度图为输入,建立超分辨率制图模型,从而得到最终的高空间分辨率水体分布图.将上述方法应用于丹江口水库,并与利用Landsat-8/OLI数据提取的水体分布图进行对比,结果表明,相对于传统像元尺度的水体制图结果而言,通过超分辨率制图得到的水体制图结果精度更高,不仅能够更好的保留水体空间分布特征,提取的水体面积也更加准确.基于MODIS数据利用超分辨率制图方法对丹江口水库进行水体提取,完成了2014年12个月丹江口水体面积变化图.超分辨率制图可以获得具有Landsat空间分辨率和MODIS时间分辨率的水体制图结果,实现对丹江口水库的高时空分辨率的水域变化监测.