抗深度取证的多粒度融合图像修复网络

数字图像的真伪判别是图像安全领域中的基础问题,因数字媒体极易被攻击篡改,针对图像的取证技术得到了广泛的研究.另一方面,对图像篡改反取证技术的研究,不仅追求更逼真的图像篡改操作,也从相反的方向促进了取证技术的发展.图像修复作为基础的图像篡改操作,一直是国内外学者的研究热点.针对被修复篡改后的图像会被深度取证网络取证的问题,提出了一种抗深度取证的多粒度融合图像修复(multi-granularity fusion-based image inpainting network resistant to deep forensics,MGFR)网络.MGFR网络包括编解码器、多粒度生成模块以及多粒度注意力模块.首先,输入的破损图像被编码器编码成深度特征,深度特征通过多粒度生成模块生成3个不同粒度中间特征;然后,采用多粒度注意力模块来计算不同粒度中间特征之间的相关性并将其融合;最后,融合特征通过解码器生成输出结果.另外,所提出的MGFR网络被重建损失、模式噪声损失、深度取证损失以及对抗损失联合监督.研究结果显示,所提出的MGFR网络在拥有较好的修复性能的同时能成功规避深度取证网络的取证.     

动态可控残差卷积神经网络的低剂量 CT 图像处理

针对计算机断层扫描(Computed Tomography, CT)中因采用低剂量扫描方式,导致图像噪声伪影干扰,尤其 是不同部位噪声和伪影强度存在较大差异这一问题,提出了一种基于动态可控残差的卷积神经网络(DC-ResNet) 算法。 DC-ResNet 的主要思想是在常规残差网络连接中添加一个图像质量指导的控制变量,以允许获取残差的加 权和,从而实现残差特征的动态可控。 所设计的 DC-ResNet 网络是一种包括两个子网络的组合型结构,一个是作 为主干网络的基础子网络,在该子网络中使用全局动态残差块和局部动态残差块来实现低剂量 CT 图像质量的提 高;另一个是作为辅助网络的条件子网络,用来生成基础子网络中不同动态可控残差块的权值,辅助基础子网络的 学习。 通过 Mayo 与 UIH 数据实验验证,其视觉结果表明:处理后的不同部位 CT 图像噪声伪影均能够得到较好的 抑制,并能有效地保留结构细节及组织纹理;量化结果表明:处理后的 CT 图像峰值信噪比( Peak-Signal to Noise Ratio, PSNR)和结构相似性(Structure Similarity, SSIM)均优于对比方法。     

基于改进YOLOv5的遥感图像飞机目标检测

针对遥感图像中飞机检测尺寸大小不一、背景复杂导致的难以识别问题,提出一种基于YOLOv5网络模型的改进方法。首先,在YOLOv5网络模型中融入Swin-Transformer模块,使网络全局建模并使全维度信息交互,以提升网络的特征提取能力;其次,对损失函数进行优化,引入SIOU损失函数以考虑真实框和预测框之间的向量角度问题。对比实验表明,优化前后网络模型检测精度均为95.3%。在检测精度相同的情况下,改进后的网络模型召回率为91.2%,比改进前提升0.6个百分点;改进后平均检测精度mAP_0.5为95.7%,比改进前提升0.2个百分点。结果表明,改进后的YOLOv5网络模型能在一定程度上提升遥感图像中飞机目标检测性能。     

纤维编织网增强ECC夹心保温复合墙板抗弯性能

目前,夹心保温墙板已经被广泛使用在建筑保温结构中,但是墙板的饰面层通常采用普通混凝土,使得内部保温材料极易因外饰面开裂脱落而受到腐蚀.因此,选用纤维编织网增强工程水泥基复合材料（Engineered Cementitious Composites,ECC）作为饰面层,通过四点弯曲试验研究夹心保温复合墙板的抗弯性能,影响因素包括保温材料类型、保温层厚度、面层厚度、纤维编织网处理方式、有无连接件和连接件角度.结果表明：增大保温层厚度对墙板抗弯承载力和延性的影响不大,但能够提高墙板的组合程度;发泡聚苯乙烯（Expanded Polystyrene,EPS）保温板与ECC基体的黏结性能更好,墙板的组合程度也更高,但EPS自身的受力性能和刚度较差,使得墙板的承载能力较低;纤维编织网经过浸渍和浸胶黏砂处理会降低墙板的承载能力,但浸胶黏砂处理能提高ECC基体与纤维编织网的黏结从而改善墙板的延性;连接件的存在能够提高墙板的组合性能,并且减小连接件角度或者增大面板厚度有助于提升墙板的抗弯刚度、承载能力和组合性能,但会导致墙板的延性下降.最后,推导了纤维编织网增强ECC（Textile Reinforced ECC,TRE）夹心保温墙板抗弯承载力计算公式,并将计算结果与试验结果进行对比,结果表明提出的计算方法具有一定的可行性.     

基于生成对抗网络的渐进式夜视图像彩色化算法

受限于夜景光照不足等影响,夜视成像中的部分内容极易缺失或模糊,导致这部分的彩色化效果不佳.为此,本文提出了一种基于生成对抗网络的夜视图像彩色化算法, 通过对纹理细节的修复来提升图像模糊区域的彩色化效果.首先,在模糊区域修复中,利用下采样操作减少模糊图像块的比例,并用梯度调节预测器对模糊图像块周围的像素值进行预测,以此来不断增强和修复模糊的纹理细节.其次,在彩色化过程中,依托于生成的超分辨率图像和已有的先进对抗网络着色模型,通过最小化亮度和纹理等失真,来生成较为清晰的彩色图像.实验结果表明,经过模糊区域恢复和增强之后,灰度图像的PSNR平均提升0.33 dB.相比之前的夜视图像彩色化方法,本文方法可以赋予灰度夜视图像更丰富、自然的色调,更清楚地表达图像的细节,从而提高目标探测和识别效率.     

基于改进I-Attention U-Net的锌浮选泡沫图像分割算法

针对泡沫图像的高度复杂性导致其难以被准确分割的难题,本文提出了一种新的I-Attention U-Net网络用于泡沫图像分割.该算法以U-Net网络作为主干网络,使用Inception模块替换第一卷积池化层来提取泡沫图像的多尺度、多层次浅层特征信息;引入金字塔池化模块,通过对不同尺度的特征图求和来提升分割效果;并对自注意力门控单元进行改进,使注意力单元更适合于浮选泡沫图像的分割,强化深层特征的重要性并对不同尺寸的泡沫边界进行强化学习.研究结果表明：本文所提出算法的Jaccard系数为91.73%,Dice系数为95.66%.与同类其他分割算法结果相比,Jaccard系数及Dice系数分别提高了1.59%、0.88%.该模型能够较好地对锌浮选泡沫图像进行分割,解决欠分割与过分割的问题,为后续的泡沫特征提取奠定基础.此外,该方法检测时间和模型参数少,具备可以部署在工业现场计算机的能力,有一定的实际应用价值.     

浇筑水泥的研制

本法以普通硅酸盐水泥为基础,掺入Ｄ型外加济,混匀,制成浇筑水泥,其各项性能指标达到或超过江苏省企业标准（江苏Ｑ／ＪＣ３０２－８６）中的５２５浇筑水泥标准。     

P_2O_5对煤矸石水泥性能的影响

借助ＸＲＤ、ＳＥＭ、ＤＴＡ、化学分析、物理检验等测试手段．研究Ｐ２Ｏ５对煤矸石水泥熟料的煅烧性能、物理性能和水化性能的影响,结果表明：Ｐ２Ｏ５对上述性能均有一定的影响;Ｐ２Ｏ５是一种适用于该类水泥熟料煅烧的有效矿化剂,其效果优于氟、硫及其复合的矿化剂．但Ｐ２Ｏ５与其它元素复合时。效果并不理想。     

改进的SIFT特征匹配算法

针对SIFT特征匹配算法在特征空间中进行历遍搜索,匹配速度慢的问题,提出一种金字塔层间匹配算法。首先,根据特征点所处金字塔层不同将特征点划分为不同的集合,其次,选择待配准图像金字塔中某一层集合,在基准图像金字塔中寻找相似层,并确定待配准图像金字塔与基准图像金字塔层之间的相似关系,最后,在相似层之间寻找匹配点。待配准图像中的选择层集合由金字塔底层到顶层,寻找相似层所用时间依次缩短。与原算法相比,该算法具有相同的旋转稳定性。将该算法与原算法分别应用实际图像配准中,结果表明:可见光图像配准中,匹配速度提高了3.2倍,正确匹配率提高了10.3％,红外图像配准中,匹配速度提高1.4倍,正确匹配率达到100％。     

铅锌尾矿作为水泥熟料煅烧矿化剂的研究

利用铅锌尾矿代替部分粘土和铁粉煅烧水泥熟料,能够有效降低系统共熔温度,提高矿物活性,强化煅烧过程;能有效改善水泥凝结时间,早期强度等性能。具有良好的社会经济效益。