基于局部约束群稀疏的红外图像超分辨率重建

针对红外图像分辨率低、视觉质量差等问题,提出基于局部约束群稀疏模型的红外图像超分辨率重建方法.考虑到红外图像的纹理自相似性和原子系数的群结构稀疏性,首先建立了基于局部约束的群稀疏表示模型.然后,在假定低分辨率图像空间和高分辨率图像空间具有相似流形的前提下,联合局部约束群稀疏表示模型和K-SVD(K奇异值分解)方法,训练得到高低分辨率图像对应的群结构字典对.最后,通过高分辨字典和对应的红外图像群稀疏表示系数重建得到高分辨率的红外图像.实验结果表明,本文方法具有更好的超分辨率效果,无论是在客观评价指标还是主观视觉效果方面都有明显的提高.     

环形电子束积分图像诊断技术

 采用图像诊断方法对高能环形电子束形状及空间尺寸进行了研究,以高能脉冲环形电子束轰击高Z靶材料产生脉冲X射线,X射线经过X射线增感屏转换为可见光,用单次图像采集系统获取可见光的积分图像。为满足诊断所需的空间分辨和系统灵敏度,通过理论计算确立了靶的材料、厚度及X射线增感屏的型号和厚度等参数。根据测试环境,设计了系统的现场安装结构,系统基本满足测试要求。分析从实验中获取的图像,可知环形电子束的内径为36.5 mm,环厚为1 mm,环形不均匀,水平方向电子束强。     

粗糙微管道内液体流动特性的实验研究

利用实验方法研究了粗糙度对矩形截面微管道内液体流动阻力特性的影响，采用微观粒子图像测速技术测量了粗糙微管道内的流场结构.实验结果表明：在层流状态下，3%—7%的相对粗糙度可以导致微管道内流动阻力的明显增加，在粗糙单元附近形成的压差阻力是导致流动阻力增加的主要原因.粗糙单元还会引起微管道内的流动失稳，导致粗糙微管道内层流向湍流的转捩提前. 关键词： 微管道 粗糙度 微观粒子图像测速 转捩     

特殊IC板引脚焊点缺陷检测中景深的研究

检测具有特殊空间结构的IC板引脚焊点缺陷时,相机镜头相对于引脚平面会有一定的倾斜角度,在特定的范围内获取图像清晰,超过此范围图像出现离焦模糊。针对此问题进行了研究,建立了景深的数学模型,推导出合理拍摄角度的公式,并通过实验进行了分析和验证。     

多目标优化发射层析算法在等离子体场光谱诊断中的应用

提出一种基于多目标优化原理的发射光谱层析(EST)图像重建新算法MCIRT.通过计算机数值 模拟，考察了该算法对非对称发射系数场分布的重建效果.结果表明，与传统层析算法相比 ，MCIRT算法具有收敛快，重建精度高的优势，适合于非完全数据情况下的等离子体发射系 数场重建，并且实时性更好.作为一个应用实例, 运用谱线相对强度法重建了自由电弧等离 子体的三维温度及粒子数密度分布. 关键词： 等离子体诊断 图像重建     

基于视频序列的虚拟人渲染方法

针对肢体动作有限的虚拟人仿真系统,提出了一种基于视频序列的虚拟人渲染方法。首先利用建模工具获取关键表情和口型的脸部模型,并对脸部模型进行预处理,在选取脸部模型后,采用基于模型的脸部姿态估计算法,将其叠加到包含肢体动作的图片上以生成具有新表情的图片;然后利用图像变形技术逐次生成含有虚拟表情的图像序列,并将图像序列转换为视频,通过播放视频渲染出逼真的虚拟人。实验结果表明,渲染得到的虚拟人的真实度有了明显的提高。     

基于哈希理论和线性近邻传递反馈的乳腺X线图像肿块检索方法

在乳腺X线图像肿块检测中存在较高的假阳性率,通过基于内容的肿块检索,将待判定肿块与已确诊肿块进行相似性分析,可有效降低假阳性率.本文提出了一种结合可区分锚点图哈希和线性近邻传递的乳腺图像肿块检索方法.针对传统锚点图哈希在相似度定义中没有考虑病理相关性的问题,引入病理类别至锚点图哈希图像相似度计算,提出了可区分锚点图哈希以重新表示图像.利用线性近邻传递作为相关反馈技术,基于图像底层特征表达与图像高层语义间的学习机制,实现交互式肿块图像检索.采用北京大学人民医院乳腺中心提供的临床图像作为实验数据,实验结果表明,引入病理类别的可区分锚点图哈希图像表达在肿块相似性分析上优于传统锚点图哈希.相比于现有方法,本文提出的方法在肿块检索性能上得到明显提高.     

基于高光谱图谱融合技术的黄桃损伤程度判别研究

黄桃含有丰富的营养物质,深受消费者的喜爱。但在加工运输的过程中极易受到碰伤,给果农和销售商带来极大地经济损失。以往利用高光谱技术检测水果碰伤,通常是仅仅利用光谱信息或者图像特征建立水果碰伤检测模型,很少将图谱融合用于水果碰伤的检测。光谱反射率容易受到外界杂散光的影响,会丢失一部分真实信息,图像包含的信息量较少,仅仅只靠几个特定波段的图像很难精准识别。因此,为了实现对黄桃碰伤程度的精准分类,从而可根据不同碰伤程度的黄桃制定不同的处理方式,减小经济损伤。提出一种利用高光谱的光谱信息结合图像特征建立模型来检测不同碰伤程度的黄桃。以180个黄桃作为实验样品,首先分别采集轻度、中度和重度碰伤黄桃的高光谱图像,在每个黄桃的碰伤位置选取100×100像素的区域作为感兴趣区域,利用ENVI4.5软件提取碰伤区域的光谱信息。然后采用主成分分析(PCA)算法对采集的高光谱图像进行降维处理,在前5个PC图像中最终选择PC1图像作为黄桃碰伤的主成分图像,根据PC1图像的权重系数曲线挑选出6个特征波长对应的图像作为特征图像,将平均灰度值作为黄桃碰伤的图像特征。最后,分别利用光谱信息、图像特征、光谱信息结合图像特...     

基于不同卷积尺度融合与近红外光谱的土地分类模型研究

为了提高基于近红外光谱的土地覆盖分类模型的准确率,以欧盟统计局发布的土壤近红外光谱数据为研究对象,研究基于短时傅里叶变换(STFT)预处理方法和不同卷积尺度融合的土地覆盖分类模型,实现耕地、林地和草地的快速区分。为适应二维卷积要求,将一维光谱的400～2 500 nm波段的4 200个波长进行短时傅里叶变换,转换成二维图像同时提取光谱数据的频谱信息。将样本按6∶2∶2的比例随机划分为训练集、验证集和测试集。建立单一尺寸卷积核卷积神经网络(CNN)以及多尺寸卷积核融合的卷积神经网络土地覆盖分类模型,为了防止模型出现梯度消失现象,网络采用ReLU激活函数以及批标准化(BN)、 Dropout等方法。并采用早停法(early stopping)训练网络,防止模型出现过拟合风险。首先,探讨了不同STFT窗口长度(64, 100和128)、不同卷积核尺寸(3×3, 5×5和7×7)等对模型分类效果的影响规律。实验结果显示：当STFT窗口长度为100、窗口重叠长度为50%时,模型总体分类准确率均最高;模型的分类准确率随卷积核尺寸的增大而降低,较小尺寸卷积核模型准确率更高,卷积核尺寸为3×3的CNN...