非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法

提出了非带限冲激信号的一种低通采样和重建方法,将冲激信号通过低通滤波器后,按照信号新息率进行采样,然后对采样得到的离散时间信号进行傅里叶变换,采用最小二乘零化滤波算法可以准确地重建原始冲激信号。在冲激信号个数较大及受到噪声影响时,最小二乘零化滤波算法性能恶化,通过适当提高采样率,使用奇异值分解重建算法,可以获得理想的重建结果。分析和仿真结果证明,所提出的非带限冲激信号低通采样和重建方法,能够以较低的速率进行采样和恢复原始冲激信号,并具有良好的抗噪声性能。     

基于插值NURBS曲面的马铃薯叶片3维重建

随着计算机虚拟技术的迅速发展,虚拟作物技术已成为水稻、小麦、玉米等农作物生长发育状况研究的重要工具.现有关于农作物叶片3维重建的研究主要关注叶片的正面表面,而忽略了背面构造.该文针对农作物叶片3维重建问题,选取马铃薯叶片作为研究对象.首先,利用马铃薯叶片的实测数据和标记数据,结合非均匀有理B样条(NURBS)曲面重构技术,通过控制点的反算方法及权重因子插值曲面算法,确定插值NURBS曲面的节点矢量、控制点、权重因子等相关参数;其次,采用插值NURBS曲线的方法对叶脉进行3维重建;最后,使用VisMPL和VisVTK对曲面进行颜色渲染和绘制,并引入曲面容器将叶正面、叶背面和叶柄的插值NURBS曲面进行融合.实验结果表明：基于传统方法,该方法通过增加叶片背面的构造,在重建马铃薯叶片的3维曲面模型上表现出色,有效实现了马铃薯叶片形态特征的3维重建,为马铃薯叶片研究提供技术支持.     

双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法.     

运用压缩感知理论的图像稀疏表示与重建

讨论了压缩感知理论用于图像稀疏重建的基本流程. 采用正交匹配追踪重建算法和正交归一化的随机高斯测量矩阵,对离散余弦变换和离散小波变换两种稀疏表示算法进行分析比较,通过调节实验图像的分块大小和采样率大小、采样率和稀疏表示算法对重构效果和效率的影响. 在图像的稀疏表示方面,离散余弦变换整体上比离散小波变换性能更好. 为了在重构效果与效率之间取得平衡,需要合理选择分块大小和采样率.     

2014-01 科技人才招聘

正教授[北京]北京大学工学院生物医学工程系招聘研究人员。方向:健康与医学信息学、纳米医学、分子成像、先进医学成像、生物医学图像重建和处理等。要求:具有生物医学工程相关领域博士学位,具有副教授以上职称,年龄45岁以下。具有3年以上博士后研究经历者优先。联系人:任秋实,电话:010-62767580,电子信箱:ren qsh@coe.pku.edu.cn。详情见:http://www.sciencenet.cn。     

基于小波去噪和数据融合的多传感器数据重建算法

为了从被噪声干扰的各个传感器测量值中获得更准确的测量结果,提出了一种基于小波去噪和多传感器数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验的结果都表明：由该算法重建得到的各个传感器的重建数据的方差低于传感器测量值的方差,可以认为多传感器数据重建算法给出了对每一个传感器的更为准确的测量结果。     

母校情感与大学校园文化重建——某大学2012级毕业生留言分析

对某大学毕业生留言进行分析,发现毕业生在课程设置、教育资源分配、师生关系以及学生就业等四个方面存在负面情感。毕业生留言在一定程度上反映了毕业生对母校的情感,折射出大学校园文化建设问题。大学校园文化重建可以从注重高校质的提高,精心培育大学精神文化;科学设置课程与专业,注重学生全面发展;加强师生交流,公平对待每一个学生;完善奖助学贷政策、加强学生就业指导四个方面进行思考。     

图像超分辨重建技术研究现状

本文详细论述了图像超分辨重建技术国内外研究现状,包括基于重建的超分辨技术和基于学习的超分辨重建技术,最后总结了超分辨技术的发展方向。     

径向基函数方法在曲面重建中的应用

本文介绍了曲面重建的基本原理,论述了RBF插值的数学原理。并应用RBF方法对散乱点云模型进行了验证,实现了散乱点云的三维重建。但该算法目前效率还比较低,不适合应用于大量散乱数据的三维重构,有待于进一步优化。     

Revegetation Strategies for Water-Level Fluctuation Zone of the Three Gorges Reservoir Region

三峡工程全面运行之后,水文条件发生巨大变化,新形成的消涨带(海拔145～175 m)原有植被大部分可能逐渐消亡。如何重建该地段植被成为科研人员和管理部门关注的热点问题。在文献综合分析的基础上,结合在三峡消涨带植被重建方面的前期工作,建议如下:首先对库区消涨带植被进行长期定位监测,了解新的水文条件下原有植被动态及命运,同时为消涨带植被人工重建提供备选物种;其次,评价土壤种子库恢复地上植被的潜力,结合地上植被监测结果,评价消涨带植被的自我恢复(更新)能力。在此基础上,综合生理生态学和生活史特征,筛选植被重建适宜物种。人工重建植被过程中,原有水田可以应用水生植物构建湿地植被;地势平缓,土壤条件较好的地段可以利用筛选的乔木、灌木和草本垂直配置构建人工植被。此后,至少需要5年监测和评估植被重建效果。