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991.
针对实际拍摄的亚像素信息较少的低分辨率运动图像,重构图像通常较为模糊,甚至不能分辨。为此,提出一种新的基于残差神经网络的高强度运动超分辨率图像重构方法。令沿运动方向的亮度保持恒定,通过光流场匹配实现高强度运动图像的运动估计;根据运动估计结果和超分辨率重构的基本思想,将BP神经网络看作残差神经网络的基础建立残差神经网络,对残差神经网络进行训练,参照训练样本将经插值法放大若干倍的待重构高强度运动图像作为输入,将高分辨率图像和输入图像间的残差作为输出,把输入和输出累加获取超分辨率图像,实现若干放大倍数高强度运动超分辨率图像的重构。实验结果表明,所提方法运动估计准确,重构图像清晰、质量佳。 相似文献
992.
在进行图像超分辨率重建时,使用多幅图像比使用一副图像能够得到更好的效果,但是目前基于多幅图像的超分辨率重建算法普遍存在重建速度慢、重建质量不够理想的问题。为此,本文构造了一种基于块对称对叠(PsyCo)的多幅图像超分辨率重建算法,首先对低分辨率图像序列进行基于ORB的图像配准,再对配准后的图像进行PSyCo重建,最后对重建的图像进行像素灰度最大值融合。实验结果表明,本文提出的重建算法具有更好的重建效果,并且具有较快的重建速度。 相似文献
993.
为了提高航天器对地凝视条件下姿态控制精度和鲁棒性,设计了一种基于分段趋近律的姿态滑模控制器。首先,根据航天器轨道参数和目标点地理坐标计算出对地凝视期望姿态。然后,针对当前分段趋近律参数设计不灵活、实际应用存在抖振的缺陷,通过在第二段的幂次趋近律中增添一项线性项,设计了一种全新的分段趋近律。理论证明了该趋近律能有效克服抖振问题;并能在有限时间收敛到滑模面。进而,基于此趋近律设计了一种适用于航天器对地凝视的姿态滑模控制器。仿真实验结果表明,控制器可以获得0.01°的姿态凝视控制精度,在姿态跟踪过程中无抖振现象;并且对外界干扰具有一定的鲁棒性,从而验证了控制器的有效性。 相似文献
994.
深度学习算法在图像去噪领域已经得到了很好的效果;但目前对于深度学习算法在模糊图像复原领域的研究没有更深入的研究。直接应用图像去噪的方法对模糊车牌进行复原实际上可行的,但会产生复原图像细节缺失,时间代价高的缺点。针对这些问题,吸取去噪方法的优点,提出将原始图像信息与转置卷积复原后的图像信息相结合的方法,重新构建了图像复原网络结构;并根据图像特点自定了损失函数。实验通过与已有的方法进行对比说明,提出的复原方法在复原车牌图像质量上和复原效率上都有很好的表现;同时对模糊运动角度与不同噪声具有健壮性;而模糊运动像素越大的图片,复原图像的质量也会下降。 相似文献
995.
为了提高可逆图像水印算法的性能,提出一种二次预测误差与像素排序相结合的可逆图像水印算法;该算法首先对像素进行二次误差预测;并利用相邻像素的误差值来确定其余像素的预测误差;然后采用局部复杂度对像素进行排序,以使具有较小误差值的像素被优先处理并进行数据嵌入;最后通过平移差值直方图生成零点间隙,利用冗余的零点间隙嵌入水印信息。实验结果表明,利用二次预测误差与像素排序技术,可以有效地提高像素的预测精度并降低图像失真;在相同的嵌入容量下,该算法嵌入水印后图像的PSNR比相关算法提高了1 dB左右,具有更好的不可感知性。 相似文献
996.
997.
当前移动同步复制冲突消解方法在移动用户逐渐增加、锻炼时间逐渐增长的情况下,会造成很多事物回滚,导致效率降低,冲突消解性能减弱。为此,提出一种新的分布式异构数据库中移动同步复制冲突消解方法,给出分布式异构数据库结构,将全部主机合并成两个逻辑实体,获取移动同步复制数据库系统模型。依据本体概念与关系描述,把某领域的知识统一至一个本体描述的框架下,依据语言记号学理论,用五元组描述本体体系结构。通过本体描述某个领域中事务或概念的不同构成部分和其他部分间的语义关系,通过该关系对分布式异构数据库中移动同步复制冲突进行消解。实验结果表明,所提方法不仅效率高,且有很高的冲突消解性能。 相似文献
998.
针对城市道路双向交通需求不均衡的潮汐交通问题,设计了一种新的基于视频交通图像的潮汐车道自适应控制系统。通过局域网实现两台工控机间的独立运行,给出系统结构。介绍了控制逻辑,通过视频交通图像获取车辆平均速度、交通流量等数据。以计算交通饱和度,选择道路双向饱和度的加权切换动态控制方式对潮汐车道进行自适应控制。按照车道交通状态中两个方向的饱和度,把潮汐车道交通状态划分成五种情况,通过枚举法对模型进行求解。依据潮汐车道交通特征,把全部车道配置看作解空间,把双向车道交通饱和度与流率看作输入量,实现模型求解。实验结果表明,所设计系统综合延误低,车辆排队长度少,在中高密度交通流下也可有效实现控制。 相似文献
999.
孔隙结构对岩石弹性性质有着重要影响。因此,利用有效介质理论模型计算岩石弹性模量时必须要考虑这一因素。自洽等效介质理论通过改变模型中孔隙形状及其含量来计算岩石的弹性模量,进而得到岩石纵波速度。提出一种反向自洽模型(RSCM),利用该模型可通过岩样孔隙度和纵波速度预测岩样的等效孔隙结构及其含量。为验证其正确性,实验室测量了9块干燥砂岩样品的孔隙度和速度,并利用该方法估计了该组样品的孔隙形状参数(α)及其含量,而且利用X-CT对该组样品进行扫描成像分析其内部孔隙结构,并与预测结果进行对比分析。结果显示,预测结果和观测结果比较一致,从而证明RSCM方法的可行性。 相似文献
1000.