血管横截面参数模型及其在血管重建中的应用

为了改善传统重建方法在稀疏投影等病态情形下的重建效果，分析了描述血管弹性性质的微分方程，并利用离散余弦变换的能量压缩特性，建立了具有圆形分量、椭圆分量等10个参数的截面模型，与圆形、椭圆形截面模型相比，该模型能够更逼真地描述血管横截面。利用该模型还可以对传统重建方法进行后处理，从而改善重建效果。仿真结果表明：该模型描述各种血管横截面的误差仅为2．04％，在病态投影的情况下可以使重建误差减小到5％左右。     

Multistage decomposition algorithm for blind source separation

A new algorithm for blind source separation is proposed, which only extracts the single independent component at each stage. The single independent component is acquired by an iterative algorithm for searching for the optimal solution of the defined cost function. Moreover, all the independent components are obtained by systematic multistage decomposition and multistage reconstruction. When there is spatially colored noise, the performance of this algorithm is advantageous over jointly approximated diagonalization of eigen-matrices (JADE). Simulated results show that if the number of source signals is more than 25, its computational complexity is lower than that of JADE.     

基于混沌时序重构的股票价格预测研究

应用非线性映射迭代模型，采用小波理论来辨识混沌模型中的参数，并通过对混沌时序进行预处理，可得到较好的预测结果。采用小波网络对非线性映射迭代模型中的参数进行辨识，辨识的准确程度较高，采用该模型对上海证券市场600063号股票的开盘和最高价格数据进行了建模和模型参数辨识，并据此做出相关预测，得到了满意的预测结果。     

大鼠生殖道肺支原体的分离与探讨

从１１只普通雌性大鼠生殖道分离出７株肺支原体，同时从它们的呼吸道也分离出肺支原体；另有１只大鼠生殖道和呼吸道均未分离出肺支原体。从该试验说明生殖道也可感染肺支原体。     

基于压缩感知的水声传感网络通信方法

现有研究主要针对单个传感器节点发送数据的情形,传输效率不高,而多个传感器节点同时发送数据,可以提高传输效率,但存在用户数据之间的干扰.将压缩感知应用于水声传感网络中,提出一种可实现多节点同时传输数据的大容量协作通信方法,利用传感器节点数据的稀疏特性,将多个源节点数据同时传输等效为压缩感知中的测量过程,证明了多节点并发传输过程的传输特性可以满足压缩感知中的测量矩阵的约束等距性要求.目的节点通过重构算法,可以恢复多个并发传感器节点的数据.     

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。     

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.      

校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法

提出了校园航拍图像超分辨率重建的粒计算方法,包括:(1)提出了图像粒化方法,实现图像空间向粒度空间的转化;(2)设计粒之间合并运算和分解运算,构造粒之间的模糊包含关系μ和σ,实现不同粒度空间之间的转化,获取图像的先验知识,指导校园航拍图像超分辨率重建算法的设计;(3)根据自顶向下、自底向上两种模式和图像先验知识,设计校园航拍图像超分辨率重建粒计算算法,实现粒度空间向图像空间的转化.实验验证了提出方法的可行性.     

基于深度学习的图像超分辨率重建方法综述

图像超分辨率重建(super-resolution, SR)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在目标检测、医学成像和卫星遥感等领域都有着重要的应用价值.近年来,随着深度学习的迅速发展,基于深度学习的图像超分辨率重建方法取得了显著的进步.为了把握目前基于深度学习的图像超分辨率重建方法的发展情况和研究热点,对一些最新的基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了梳理,将它们分为两大类(有监督的和无监督的)分别进行阐述.然后,在公开的数据集上,将主流方法的性能进行了对比分析.最后,对基于深度学习的图像超分辨率重建方法进行了总结,并对其未来的研究趋势进行了展望.     

一种基于加权多准则的火炮爆炸场中高温火球三维温度场的迭代重建算法

针对爆炸场温度高、温度动态范围大、不可直接测量、温度场重建难以取得较高精度等问题,改进了一种在图像重建中广泛应用的联合代数重建（simultaneous algebraic reconstruction technique,SART）算法,以实现爆炸场中温度场的重建。该改进方法将原算法迭代固定步长改为自适应步长,通过判断相邻像素间是否产生畸变来决定迭代步长的大小,无畸变时迭代步长较大,有畸变时则加入惩罚使迭代步长变小;并在SART算法满足的最小二乘准则中加入均匀性准则,提高重建质量。通过仿真实验讨论了惩罚区域和惩罚系数对重建图像质量的影响,并对比了传统SART算法和在校正项中加入惩罚的SART算法。实验结果表明,由于改进方法在迭代系数中加入了惩罚项,得到的重建图像质量更高。