基于自适应加权压缩感知的图像超分辨率重建

压缩感知理论被广泛应用于从少量随机观测中精确地重构原始信号,基于压缩感知理论来实现图像的超分辨率重建,在利用图像的局部稀疏性先验的基础上,采取了以下两项措施：一是通过对图像降质模型的估计,采用K-奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)算法构建过完备字典对,依据同一图像高低分辨率观测在对应字典下稀疏表示系数相似的特点,将字典对所表示的高低分辨率图像间的映射关系带入目标函数中,避免了降采样和模糊算子难以抽象为矩阵形式对求解造成的影响;二是在待超分辨率图像稀疏编码时提出一种自适应加权的梯度投影稀疏重构(adaptive weighting gradient projection for sparse reconstruction, AWGPSR)算法,克服了传统正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在这一步需要固定稀疏度的缺陷,可获得更加精确的稀疏表示系数。结合得到的稀疏表示系数与高分辨率字典可以重建出图像的高频分量,将重建的高频分量与低频部分融合可以得到最终的图像超分辨率重建结果。实验结果表明,...     

循环热力作用下压气储能洞室钢衬的疲劳耐久性

以大同云冈矿拟建的压气储能电站为例，构建压气储能洞室热力耦合计算模型，通过应力疲劳、应变疲劳、裂纹扩展疲劳3种疲劳分析方法对长期运行条件下钢衬的耐久性进行研究。结果表明：钢衬疲劳寿命计算中必须考虑裂纹扩展的影响，应力疲劳法和应变疲劳法由于没有考虑裂纹扩展的影响，会使疲劳寿命计算结果偏大；钢衬疲劳寿命主要受围岩弹性模量、洞室运营压力和初始裂纹尺寸影响，围岩弹性模量越大、洞室运营压力及初始裂纹尺寸越小，相应的钢衬疲劳寿命就越大；此外，钢衬疲劳寿命随着钢衬厚度的增加而增加，但存在一个最佳厚度，当钢衬厚度大于该厚度时，钢衬的疲劳寿命将不会有明显变化。     

MP3压缩域音频的数字水印算法

文章依据MP3音频文件的压缩原理及特点,提出了一种能够用于MP3音乐文件版权保护的数字水印算法.该算法通过与MP3编码与解码过程相结合,能够实现水印信息的实时提取,具有良好的感知透明性、较好的实时性和相对较低的计算复杂度.     

基于自适应小波基和Smoothed-l0的压缩感知图像重构算法

使用压缩感知进行图像重构的意义在于能显著减少采样次数,节约系统资源。从提高图像重构质量和算法执行速度角度出发,在已有的算法基础上加以改进,提出了基于自适应小波基和Smoothed-l0的图像重构算法(AWSL0),即根据测量矩阵行向量的个数,自适应地选择合适的小波基进行图像稀疏化,并使用Smoothed-l0算法进行图像重构。仿真结果表明,该算法在图像重构质量上和执行速度上都比原算法有较大的提升,且在鲁棒性上也有明显的改善。     

钢材强度对预应力撑杆钢柱承载能力影响研究

在普通钢柱中引入撑杆和预应力索可以明显提升结构的承载性能.运用有限元软件ABAQUS,对双层预应力撑杆柱进行了屈曲分析,对比在不同撑杆长度和拉索直径下,钢材强度对双层预应力撑杆柱稳定承载性能的影响.研究结果表明:结构的屈曲模态决定了钢材强度与结构承载性能之间的关系,结构发生对称屈曲时,提升钢材强度对结构稳定承载力并没有显著影响;当结构发生反对称屈曲时,钢材强度的提升使得结构承载性能明显增强.     

基于压缩感知的空间信息网络拥塞监测

在空间信息网络中,各卫星间是通过星间链路(Inter Satellite Links,ISLs)相连接的,其空间网络节点的处理能力和资源存储能力受限,网络拓扑具有高动态性,通信链路存在间歇性连接.这造成空间网络节点出现高排队时延的情况,导致网络拥塞甚至丢包,空间数据传输的可靠性下降.为了高效准确地实现网络拥塞监测,本文作者分析了空间信息网络的链路稀疏性,结合其传输方式,将链路状态检测建模为压缩感知问题,并以贪婪算法求解链路延时,进而定位拥塞链路.仿真结果证明,这种链路状态检测算法可以在较少的采样数据量的情况下,以较高的精度恢复链路延时.     

一种改进的变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知是利用信号的稀疏性和可压缩性进行信号处理的新理论.针对压缩感知中信号稀疏度未知的问题,提出了一种改进的变步长自适应匹配追踪(MVss AMP)算法.该算法通过计算余量与测量矩阵的相关性,自适应地选择候选集原子,并且通过可变步长更新支撑集,实现信号的精确重建.该算法通过设置一个参数来控制步长变化.仿真结果表明:该算法在误差范围内实现了信号精确重建,并且重建性能优于其他同类算法.     

基于改进泊松碟采样的地震数据重构

测量矩阵是压缩感知中一个重要的因素,不同的测量矩阵在不同的条件下重构出的效果会不一样,而且在整个重构过程中起着重要的作用。地震勘探中由于实际情况的影响使得压缩感知中测量矩阵的使用有所限制。针对地震勘探实际情况,结合jitter采样和泊松碟采样的优点,提出了一种改进的泊松碟采样方法,泊松碟采样并没有受到规则网格的约束,这里改进的泊松碟采样是基于规则网格的条件,结合jitter方式,避免了对空间采样点的浪费和克服了间距过大的缺点,同时提高了采样效率,针对野外的实际情况可以调节检波器的布置位置。目前,在一些领域,如图像重构、信号处理等,高斯随机测量矩阵都得到了广泛应用并且其重构效果都很好,但在地震勘探中,由于受到现有检波器的限制,高斯随机测量矩阵并不符合地震勘探的条件。这里,模拟数据和实验数据都表明改进的泊松碟采样方式能够和广泛应用的高斯随机测量矩阵一样取得较好的重构效果,并且代替高斯随机测量矩阵在地震勘探中取得实际应用。     

结合图像的局部相关性及非局部相似性的多尺度分块压缩感知

标准的图像压缩感知算法未利用像素间的邻域结构信息和图像子块的自相似性。针对这一问题,本文将图像分成重叠的图像子块,用冗余字典自适应地稀疏表示图像,同时将用自回归模型表示的图像局部相关性和非局部相似性作为先验知识运用到压缩感知图像重构中,提出了结合图像的局部相关性和非局部相似性的多尺度分块压缩感知方法。实验结果表明,本文算法可以有效提高图像重构的视觉效果和峰值信噪比。     

基于数字特征直方图的图像检索算法

提出一种在压缩域中基于随机变量数字特征累加直方图的图像检索算法,利用离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT),计算图像块系数的数学期望和方差,通过期望和方差映射到坐标系的概率建立累加直方图并产生图像的特征向量,利用相关系数判定查询图像和数据库图像的差异。实验结果显示,此种方法检索精度高、速度快、计算量较小。