基于二代curvelet变换的图像融合研究

曲波(Curvelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析二维图像中的曲线或直线状边缘特征,而且具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力.将curvelet变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息.第二代curvelet理论的提出也使得其理论更易理解和实现.因此,提出了一种基于第二代curvelet变换的图像融合方法,首先将图像进行curvelet变换,然后在相应尺度上利用融合规则将curvelet系数融合,最后进行重构得到融合结果.对多聚焦图像进行了实验,采用均方误差、偏差指数和相关系数对融合结果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较,实验结果表明该方法除分解2层时与小波性能相当,取其他分解层数时均获得更好的融合效果.     

底部形状对圆柱形港池中驻波的影响

本文用摄动法讨论了具有不规则底部的圆柱形港池中的驻波.假设流体是无粘性、不可压、无旋的.为方便起见,采用柱坐标系.速度势、波形以及频率均以相应于振幅的小参数进行摄动展开,获得了轴对称波驻的分析解,当ω₁=0时,算出了二阶频率.作为一个算例,取圆柱体底部为一轴对称抛物面,算出这种不规则底部对驻波产生灼影响.最后,对几何因素的影响进行了详细的讨论.     

基于改进U-Net的量子点STM图像分割

为提升量子点图像分割精度,降低特征识别误差,提出一种基于改进U-Net的量子点图像分割方法.首先,在预处理阶段,设计了以色彩通道为权值的灰度化算法,以提升后续分割效果.其次,在STM图像分割部分,在原始U-Net结构上引入中间过渡层以均衡网络各层特征.而后,建立数据集,并通过实验对比不同分割算法的精确度、召回率、F-measure.最后,将分割算法应用于量子点的特征识别,并测试了不同分割方式对应用的影响.实验结果显示,改进灰度化方法保留细节信息丰富,明显提升了量子点分割精度;改进U-Net的平均精确率、召回率、F-measure相较原始网络分别提升了13.83%、2.16%、8.13%.同时,实验数据表明由于分割精度的提升,量子点数量、纵横比等特征参数的识别更加精确.     

基于数学形态学的表面原子熔融相的 STM图像识别算法

高温扫描隧道显微镜(HT-STM)可以实时原位地捕捉到表面原子的熔化相变过程.在这一原位变温实验中,快速可靠地识别出每帧STM图像中的熔融相十分关键.传统的手工统计方法存在效率低下、随意性大等问题.我们发展出一套基于数学形态学的算法,来自动快速地识别.与人工方法相比,该算法消除了人为主观误差,使确定的边界更加准确、光滑,处理效率提高了266倍.     

KNbO3：Fe晶体的时间微分效应及图像追踪

本文观察到了KNbO_3:Fe晶体的时间微分效应,并用这个微分效应进行了图像追踪的演示,为KNbO_3:Fe晶体在光折变器件领域的应用进行了有益的探索。     

三参数Weibull分布定数截尾下形状参数的区间估计

本给出了在定数截尾场合下利用三个次序统计量来构造三参数Weibull分布形状参数精确置信区间的方法，另外本还给出了三参数Weibull分布三个参数的联合置信域。章的最后，给出了Monte-Carlo模拟例子并运用本的方法求解了两个实例。     

小波变换及其应用(续三)

两维正交小波基　在许多实际问题中 ,经常会遇到多维的信号 (如图像等 ) ,因此只有一维小波基是不够的。不难证明 (见 [1 ])若φ( t)与Ψ ( t)是小波标准正交基的尺度函数与母函数 ,φjm( x) =2 j2 φ( 2 jx -m) ,Ψjm( x) =2 j2 Ψ ( 2 jx -m) ,则 {Ψjn( x)φjm( y) ,φjn( x)Ψjm( y) ,Ψjn( x)Ψjm( y) }j,m,nz构成两维平方可积函数空间 (即满足∫∞-∞∫∞-∞|f ( x,y) |2 dxdy <∞的全体函数所构成的线性空间 )的一组标准正交基 (见图 1 2 ( a) ( b) )图 1 2(六 )离散小波变换的应用举例( 1 )消除信号中的噪音信号在生成和传输过程…     

时间延迟积分型面阵CMOS图像传感器MTF速度失配模型研究

研究了时间延迟积分型面阵互补金属氧化物半导体(CMOS)图像传感器调制传递函数(MTF)速度失配特性,在分析累加级数、像素尺寸、镜头放大倍数、行周期及电机运动速度失配等影响因素的基础上,建立了MTF速度失配模型。基于现场可编程门阵列(FPGA)开发板,搭建面阵CMOS图像传感器实现线阵时间延时积分(TDI)的CMOS测试系统。实验结果表明,在光强为3lx,速度失配M(ΔV/V)<2,8级时间延迟积分与面阵成像相比,MTF值提高50%;当累加级数为8级,速度失配满足M(ΔV/V)=2的速度失配容限时,奈奎斯特频率处的MTF值下降10%,当速度失配达到M(ΔV/V)=10时,MTF值下降35%。     

基于神经网络的闪光照相网栅图像修补

提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的闪光照相网栅图像修补算法,该方法采用滑动窗口方法将待修补的网栅图像分为若干子块,然后在每个子图像内分别引入RBF神经网络,将栅孔内图像作为已知数据计算RBF网络参数,并以此对每个子图像进行修补,数值试验表明,该算法能较好地再现图像边缘信息,修复的图像在信噪比和视觉方面都优于线性插值和样条插值的结果。     

基于侧扫声纳的船舶吨位测量技术研究及应用

在自动化测量技术迅速发展的今天,国内外对船舶吨位的测定却主要依据船舶图纸及证件,存在着诸多弊端。为解决上述问题,本文在对侧扫声纳成像原理分析后,认为侧扫声纳对水面目标同样可以成像,设计了利用侧扫声纳测量内河航道过闸船舶实载总吨位的测量方案。为了对测量方案进行验证,本文使用Starfish 450F型侧扫声纳于常州魏村船闸开展实地测量实验,所得理论计算结果与实际丈量结果误差较小,证明了本文提出的船舶吨位测量技术的可行性,对船舶吨位自动化测量的实现具有一定的价值。