结合残差学习和双模态CAE的图像描述方法

针对传统图像描述方法存在提取图像关键信息精度不高、描述不准确等问题,提出了一种结合残差学习和双模态CAE的图像描述方法。提出一种新型双模态卷积自动编码器(CAE)结构,包括图像和文本两个输入,以及编码、隐藏层交互、解码等处理环节,完成对输入图像的文本描述;在经典CAE中加入残差学习,与CAE的卷积层构成深度残差网络(DRN),增加了学习深度,以提高方法的准确率;将文本和图像的隐藏层进行交叉重构,以最小化损失函数为目的,训练得到图像-文本的关系,从而实现图像的描述。利用COCO和Flickr30k数据集对所提方法进行定性和定量的仿真实验,其结果论证了所提方法的有效性,与其他方法相比,评价指标Med r最低,且R@K(K=1,5,10)最高,运算时间仅为0.183s,能够更为精准地描述图像。     

基于三维分数阶微分增强的边缘曲面重构算法

提出一种基于三维分数阶微分增强的三维边缘曲面重构算法,可重构出更多的三维不规则目标的细节结构信息,克服了原边缘曲面重构算法重构细节信息不充分的缺点.根据分数阶微分傅里叶变换的可分离性原理,将二维分数阶微分算子推广至三维并推导出三维分数阶离散滤波模板,利用三维分数阶微分对图像具有非线性增强作用的特性,对三维切片数据场进行三维分数阶微分增强.与传统三维边缘曲面重构算法相比,经过三维分数阶微分增强且采用分数阶梯度追踪细节改进的重构算法,能够重构出更丰富的三维目标细节结构信息.算法运用于神经元细胞的共焦显微图像中三维不规则目标的边缘曲面重构,实验结果验证了该算法的正确性和高效性,可推广应用至生物医学领域的三维可视化研究.     

碎片超高速撞击防护结构粒子场三维重构

为模拟空间碎片超高速撞击航天器防护结构表面材料喷射/溅射粒子场演化过程,并获取粒子场相关物理信息,基于粒子场同轴激光全息图像开展了碎片撞击过程的三维重构技术研究.首先对全息图像进行边缘剪切和缩放,将其划分为分辨率300×300左右的子图像以便于进行网格剖分;对于粒子堆叠区域子图像,采用基于三角化的网格剖分算法;剖分后形成的单一粒子采用Sobel算子提取其二维轮廓,然后将其投影到特定的三维空间形成三维形体;基于MAXScript语言实现了粒子场演化过程模拟.重构结果表明,无论是粒子场静态三维重构结果还是其演化过程均与撞击试验全息图像吻合较好,从而验证了该重构技术的有效性,为研究空间碎片对航天器防护结构的损伤效应提供了一种新的思路.     

基于弱选择正则化正交匹配追踪的图像重构算法

正则化正交匹配追踪算法由于重构效率高在信号重构中得到广泛应用,然而该算法需要以信号稀疏度为先验条件,若稀疏度水平估计不合适会造成重构结果不稳定.针对该问题,提出了一种基于弱选择正则化的正交匹配追踪算法.该算法可以实现在信号稀疏度未知的条件下,根据弱选择标准对算法中每次迭代产生的余量与观测矩阵之间的相关性进行判定,并且自适应地确定表示原信号的原子数目和原子候选集,进而通过正则化原则从候选集中快速有效地挑选出完成信号重构的最优原子组.数值实验表明,所提出算法和其它贪婪算法相比较,峰值信噪比提高0.5~1.5dB,最小均方差也明显降低,图像信号重构效果优于其它同类算法.     

高动态范围激光焦斑测量数学模型研究

提出了一种高动态范围的激光焦斑测量方法.首先,构建纹影测量远场焦斑数学模型,确定重构需要的参数,并使用准直光路对参数进行标定;其次,运用综合诊断快速自动准直系统使纹影小球遮挡住旁瓣光斑中心,获得准确的旁瓣光斑;最后,改进计算纹影小球中心及图像融合等方面的纹影重构算法,克服了传统纹影重构方法中主瓣旁瓣中心误差大、合并图像拼接边缘台阶明显的缺点.对大型激光装置参数测量综合诊断系统的远场焦斑测量应用表明:通过对纹影测量远场焦斑数学模型中参数的精确标定以及对纹影重构算法的优化,能够实现高动态范围激光焦斑的准确测量.     

声学/弹性相位梯度超表面设计: 原理、功能基元、可调和编码

声学/弹性超表面是一类亚波长厚度的二维超材料, 具有很强的声波/弹性波操控能力, 在声学成像、通信、隐身、伪装、振动/噪声控制、能量收集、无损检测等领域具有潜在的应用. 本文主要综述了声学/弹性相位梯度超表面的最新发展, 包括设计原理、功能基元设计、波场操控及其应用、可调超表面设计, 以及新兴的数字编码超表面. 最后, 展望了该领域未来的研究方向.      

基于退相关DIC的疲劳裂纹全局动态测量方法

工程材料和结构在反复荷载长期作用下容易发生疲劳开裂, 疲劳裂纹测量对于开展科学试验研究和工程问题分析都至关重要, 但现有方法无法实现高精度的疲劳裂纹全局动态测量. 本文基于数字图像相关(digital image correlation, DIC)技术, 合理利用DIC的退相关效应, 提出一种疲劳裂纹全局动态测量及可视化方法. 该方法首先在相机采集得到的裂纹图像内, 建立具备拓扑关系的目标点云结构, 并运用DIC亚像素算法得到裂纹区域位移场, 再基于零均值归一化互相关(zero-mean normalized cross correlation, ZNCC)计算结果剔除退相关的DIC目标点(灭点). 进一步通过“三生点”算法提取得到裂纹离散边界, 并采用最小二乘法将离散边界拟合为连续裂纹边界, 实现裂纹形态的几何重构, 最终自动计算得到裂纹长度和宽度的动态变化过程. 该方法原理清晰、理论简单, 易于实现. 开展数值模拟和钢节点疲劳试验, 对相关算法和图像采集参数进行了验证, 结果表明本文方法对疲劳裂纹边界的数字化重构误差在0.5个像素内, 基于重构结果计算得到的裂纹长度和宽度误差分别为0.46像素和0.08像素(类同于0.06 mm和0.01 mm), 并成功实现了对疲劳试验裂纹扩展形态的精细化动态测量及可视化. 研究成果证明了DIC技术用于疲劳裂纹全局动态测量及可视化的有效性, 并在测量精度、效率、成本等方面具有显著优势, 可在实验室测量和工程现场测试中推广应用.      

双臂对称性对关联成像算法的影响

为了分析在实际成像过程中双臂误差对不同关联成像算法的影响。理论上推导了双臂横向误差和轴向误差对传统关联成像算法(Ghost Imaging,GI),差分关联成像(Differential Ghost Imaging,DGI)和基于压缩感知的关联成像算法(Compressive Sensing Ghost Imaging,CSGI)的影响;在不同的双臂横向误差和轴向误差下利用三种算法分别对灰度图像Lena和二值图像Stripes进行了重构仿真实验,并将重构结果的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)进行对比。当双臂横向行列均错位4个像素点时,Lena的GI重构结果PSNR最多下降0.766dB,DGI下降2.928dB,CSGI下降5.858dB;Stripes的GI重构结果PSNR最多降低0.644 2dB,DGI降低0.943dB,CSGI降低5.975dB;随着双臂轴向误差的增大,Lena的GI重构最多降低了0.895dB,DGI降低4.751dB,CSGI降低7.005dB;Stripes的GI重构PSNR最多降低1.126dB,DGI降低2.913dB,CSGI降低6.43dB。实验结果表明,三种算法在抗双臂误差能力方面,GI表现最好,DGI其次,CSGI最弱。     

相位谱线性重构法去除Lamb波频散研究

Lamb波广泛应用于板壳结构的损伤检测,而Lamb波的频散效应使得板结构中损伤散射信号的渡越时间信息难以准确提取,因而影响了阵列波束成形损伤成像算法对损伤成像定位的效果和精度.提出的相位谱线性重构法,在中心频率处通过对相位谱展开,进行线性化处理,有效地去除了激励信号中的频散效应.该方法保证了中心频率下的信号分量不变,为研究阵列波束成形损伤成像算法对损伤精确成像奠定了基础.采用数值模拟和实验手段,验证所提出的相位谱线性重构法去除频散的效果,进而结合阵列波束成形损伤成像方法分析损伤成像定位的效果和精度.结果 表明,采用的频散去除方法能够提高损伤散射信号的信噪比,提升阵列波束成形损伤成像方法对损伤成像定位的效果和精度.