基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

不同预处理方法结合特征的食管癌图像分类

为了探讨不同的预处理方法,结合形状和纹理特征,对新疆哈萨克族食管癌图像的分类效果,通过采用锐化、中值滤波结合锐化和中值滤波结合直方图均衡化三种方法对溃疡型和缩窄型食管癌图像进行预处理;然后提取Hu不变矩形状特征和灰度共生矩阵纹理特征;最后用K最近邻(KNN)分类器分类,以验证预处理方法对图像的功效和特征的分类效率。结果表明:锐化预处理后图像的Hu不变矩、灰度共生矩阵和混合特征分类准确率分别为93. 27%、73. 35%、92. 91%。可见锐化方法能突出图像细节,提高特征的代表性; Hu不变矩形状特征的分类效率优于灰度共生纹理特征的分类效率,锐化滤波结合Hu不变矩形状特征更适合新疆哈萨克族食管癌的分类研究。     

基于特征曲线重构的波阻抗反演在复杂储层预测中的应用

在目前储层预测方法中,基于测井约束的波阻抗反演作为一项关键技术,应用效果较为良好。对于其反演效果的优劣,声波测井资料品质具有显著影响。当声波特征曲线对有效储层与围岩差异的敏感性较低时,常规测井约束反演的结果对储层刻画能力会有所不足,而测井特征曲线重构技术则可以有效改善储层预测效果,提高砂体边界刻画的精度。本文在研究区实际地质特征分析的基础上,依据现有地震、测井资料,并结合储层预测需要,从声波测井资料的特点出发,通过特征曲线重构方法,将自然伽马、自然电位、电阻率等对岩性较为敏感的特征曲线与声波资料融合,最终在重构后的声波曲线基础上,通过测井约束波阻抗反演来表征储层。实际应用结果表明砂、泥岩得到良好区分,储层描述明显改善,为后续生产开发提供了有效指导。     

基于CS-BP神经网络的舌诊图像颜色校正算法

针对开放环境下舌诊图像采集过程中存在颜色偏差问题,文章提出基于CS(布谷鸟搜索)-BP的舌象颜色校正算法,利用布谷鸟的巢寄生性以及levy飞行机制优化BP神经网络。为了与其他颜色校正算法作对比,文章选择了多项式回归。为了研究不同拍摄环境对颜色校正结果的影响,分别在不同时刻下的室内、室外、白炽灯拍摄环境下,采集带有24色色卡的舌象并应用三种算法对其颜色校正得出结果进行对比分析,采用CIElab色差值指标对这三种算法进行评价,实验结果表明,与多项式回归和BP神经网络算法相比,CS-BP算法的校正效果得到明显提高。     

基于高频分量修正的图像水印混合方法

针对图像版权保护中图像水印受攻击的鲁棒性问题,提出一种基于高频分量修正(high frequency component modification,HFCM)的图像水印混合方法.在嵌入部分,首先利用高斯低通滤波器对原始图像进行预处理,使用秘钥随机选择多个灰度级,并且构造滤波图像关于这些选择的灰度级直方图;然后引入直方图形状相关指标来选择像素数最高的像素组,并在所选择的像素组和未选择的像素组之间建立安全带.该文提出了一种HFCM机制的水印嵌入方案,将水印嵌入到所选像素组中,以进一步提高鲁棒性.在解码端,基于可用的秘钥识别水印像素组,并从中提取水印.实验结果表明,该文算法对不同的攻击具有较强的鲁棒性,且性能优于其他算法.     

基于CNN的计算机生成图像识别方法

针对计算机生成图像(Computer Generated images, CG)与真实照片(Photograpgh, PG)识别率不高的问题,该文提出了一种改进的卷积神经网络方法来实现CG与PG的识别.该方法首先对识别问题进行卷积神经网络二分类建模,并选择VGG-19网络结构作为基础,建立不同的模型.该方法创新性地引入迁移学习,节省训练时间和大量计算资源,最后使用softmax分类器进行分类.实验结果表明,该文方法对PG图像的识别准确率达到92%.与其他方法比较,该文方法识别准确率最高,说明该文方法具有可行性与有效性.     

基于旋量与包络理论的蛇形机器人安全攀爬

针对正交关节连接的蛇形机器人,文中提出了一种新的基于旋量与包络理论的螺旋攀爬运动研究方法.首先应用旋量理论对蛇形机器人进行运动学建模与求解,以降低传统D-H参数法建模的复杂性;然后基于包络思想分析蛇形机器人在攀爬运动过程中与圆柱杆的接触关系,提出了二值图像表示法来揭示机器人与圆柱杆的包络状态;最后基于弹性包络的分析结果,求得蛇形机器人的螺旋攀爬力,进而提出以安全攀爬力和攀爬系数为优化目标的控制参数优化模型.仿真结果表明,攀爬力与弹性包络状态间具有一致性,从而验证了文中提出的优化模型的正确性.     

面向AR沙盘异地协同标绘的动作重构技术

为真实再现增强现实环境下全息沙盘异地协同标绘的交互过程,提出了一种基于视频的异地协同标绘动作重构技术.使用单目RGB相机采集作业人员的实时视频信息,基于YOLO实现多人检测,并确定作业人员在三维空间中的相对位置关系;基于改进的ResNet网络对检测到的每个作业人员进行关节点的三维位置预测;然后将估算出的本地作业人员的关节位置实时传送到异地,经过逆向运动学及低通滤波器的优化驱动虚拟化身的运动.实验结果表明,能够准确地再现异地作业人员的标绘动作,满足实际应用需求.      

基于CFD仿真模拟及PIV粒子示踪相结合法超滤膜组件优化

采用在线监测与水力流体模拟相结合方式,利用数值模拟仿真技术、示踪技术及高速图像采集分析等手段,考察现有超滤膜组件内部的流场分布,并设计出新型超滤膜组件。结果表明,由于超滤膜组件内部流场主要受到布水管布水的影响,布水管上开孔均匀与否将直接影响整个超滤膜组件内部布水的均匀性。与组件UFA-860C相比,设计出的条形孔超滤膜组件因其布水管上有规则地均匀开孔且采用多根布水管组合,在运行时组件内部布水更加均匀,且能够充分利用膜丝的有效面积,从而有效减缓膜污染。     

改进色差法的绝缘子图像分割方法

绝缘子是输电线路中的一种重要金具,对绝缘子的精确定位是监测其运行状态的前提。针对已有的红蓝色差灰度化及聚类分割方法无法从输电线图像中有效分割褐色绝缘子这一问题,提出红绿色差灰度化方法,并结合Otsu、红蓝色差灰度化、K-means和投影特征实现绝缘子分割。首先,利用Otsu算法将绝缘子与大部分背景进行分割预处理,把预处理后的二值图分别以白色像素、黑色像素映射回原图;然后,对映射图像分别对应进行红蓝、红绿色差灰度化,接着采用K-means聚类算法对灰度图分割。最后,根据投影特征从两幅候选图像中识别出绝缘子图像。实验结果表明,该方法不仅能对输电线图像中的蓝色、褐色绝缘子进行有效分割,还能减少背景分割。