应用电子声场增强系统的室内声场测量初步研究

从有关系统对建筑声学参量的具体表现的量值获取出发,根据现场测量和对标准制定过程的研究,探讨应用电子声场增强系统的室内声场有关建筑声学参量测试方法,为后续进一步研究提供参考。     

核壳纳米球钴基金属有机聚合物的制备及其储锂性能

以偏苯三甲酸和六水合硝酸钴为原料,通过水热法合成了2种反应时间不同的钴基金属有机聚合物(Co-MOP)。采用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和N₂吸附-脱附对Co-MOP材料进行了结构和形貌表征。将2种Co-MOP材料用作锂离子电池负极材料,并进行了电化学性能测试。结果表明,Co-MOP-12(水热反应12 h)展示出了优异的电化学性能,在100 mA·g^-1的电流密度下,Co-MOP-12电极的首圈可逆比容量达到979 mAh·g^-1,循环100圈后比容量高达1 345 mAh·g^-1。     

基于分解的二维指数交叉熵图像阈值分割

尽管用对数定义的Shannon熵是测度信息不确定性的有效方法,但存在无定义值和零值的问题,且现有的二维Shannon交叉熵法其运行速度仍有提升空间。为此,提出了一维和二维指数交叉熵阈值分割算法。首先给出了指数交叉熵的定义,并导出了一维指数交叉熵阈值选取方法;然后将其推广提出了基于分解的二维指数交叉熵阈值分割算法。通过分别求原像素灰度级图像和邻域平均灰度级图像的一维指数交叉熵最佳阈值,并将其组合求解二维指数交叉熵最佳阈值,从而将二维运算转换到两个一维空间上,大大缩小了搜索空间,使计算复杂度由O(L4)降为O(L)。实验结果表明,与最近提出的二维Shannon交叉熵法及二维Tsallis交叉熵法相比,所提出的方法能够得到更为优越的分割效果,且运行时间大幅减少。      

基于支持向量回归的Contourlet域盲水印算法

为进一步提高基于支持向量机(SVM,support vector machine)水印算法的性能,提出了基于支持向量回归(SVR,support vector regression)的Contourlet域盲水印算法。首先对宿主图像进行Contourlet分解,然后利用SVM建立图像尺度内的局部相关性模型,根据模型的预测结果自适应地嵌入水印。实验结果表明,所提出的算法不仅具有较好的不可感知性,而且对叠加噪声、JPEG压缩、锐化、平滑滤波和对比度增强等常规图像信号处理以及旋转、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,其性能明显优于基于SVM的空间域和小波域的水印算法。     

基于Tsallis交叉熵快速迭代的河流遥感图像分割

为了使河流遥感图像分割的精度和速度进一步提高,本文提出了一种基于二维Tsallis交叉熵快速迭代的河流遥感图像分割方法。鉴于现有的Tsallis交叉熵阈值法运算效率不够高,首先提出了一维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法;然后导出了基于灰度级—邻域平均灰度级直方图的Tsallis交叉熵阈值选取公式,以进一步提高分割精度,并采用递推方式计算阈值选取准则函数中的中间变量,避免其重复运算,加快运算速度;最后,提出了二维Tsallis交叉熵阈值选取的快速迭代算法,推导出相应的公式,大大减少了运算量。大量实验结果表明,与近年来提出的4种阈值分割方法相比,本文方法在对河流遥感图像的分割效果及运行时间上均有明显优势,是河流检测与类型识别系统中可选择的一种快速有效的分割方法。      

基于NSCT和Tsallis熵的SAR图像快速分割方法

针对小波域SAR图像分割结果粗糙及运算速度低的不足,本文提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和混沌粒子群优化(CPSO)的最大Tsallis熵的SAR图像快速分割方法。首先,利用NSCT提取SAR图像的概貌和细节信息,并建立相应的概貌-细节灰度级矩阵模型;然后,利用Tent映射CPSO算法搜索最优阈值,并提出递推算法大大减少迭代过程中适应度函数的重复计算。实验结果表明,与小波域SAR图像快速分割方法相比,该方法采用了具有多方向性和移不变性的NSCT分解图像,信息提取更为有效,分割结果更佳;同时由于引入混沌序列并以递推方式计算粒子适应度,粒子群搜索的收敛精度更高,运算时间更少。      

基于混沌PSO或分解的二维Tsallis交叉熵阈值分割(英文)

The segmentation effect of Tsallis entropy method is superior to that of Shannon entropy method, and the computation speed of two-dimensional Shannon cross entropy method can be further improved by optimization. The existing two-dimensional Tsallis cross entropy method is not the strict two-dimensional extension. Thus two new methods of image thresholding using two-dimensional Tsallis cross entropy based on either Chaotic Particle Swarm Optimization (CPSO) or decomposition are proposed. The former uses CPSO...     

基于复Contourlet域非线性扩散的图像去噪

提出了一种将复Contourlet变换与非线性扩散相结合的图像去噪方法。首先对图像进行复Contourlet分解,然后高频部分和低频部分分别采用自适应对比度扩散和全变差扩散,最后重构图像。给出了实验结果,并与基于小波、基于Contourlet和基于非下采样Contourlet的非线性扩散方法的图像去噪效果进行了主观视觉上的比较,同时也依据均方差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)等评价指标作了定量分析,且对比了各算法的运行时间。结果表明,本文提出的方法去噪效果更为优越:不但抑制噪声的能力更强,而且能够更好地保留图像原有的边缘和纹理特征。     

基于NSST和人眼感知保真约束的图像自适应增强

鉴于现有的图像增强方法在提高图像对比度、清 晰度等方面仍存在不足,提出了基于非下采样剪切波变换 (NSST,non-subsampled shearlet transform)和人眼感知保真约束的自适应 增强方法。首先对输 入图像进行NSST,分解为一个低频子带图像和多个高频子带图像;然后利用非线性增益 函数增强高 频子带系数,同时对低频部分进行分块局部增强;考虑到传统分块局部增强存在局部图像块 间不连续进而 导致失真的情况,引入了人眼感知保真约束条件,并将其转化为求解一个典型的线性优化问 题,由此获取 增强参数,实现低频部分的增强;最后融合处理后的高低频子带系数,重构出期望的增强 图像。大量实验 结果表明,与近年提出的4种同类方法相比,本文方法所得增强图像的主观视觉效果更好 ,在清晰度、 局部对比度以及全局对比度等定量评价指标上平均高出50%,且实时性良好。     

基于BP神经网络模型的南方离子型稀土矿区开采遥感监测研究

离子型稀土开采带来了一系列生态环境问题,日 益引起人们的关注.以多时相Landsat遥感影像为数据源,通过波段提取、植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)、裸土指数(Bare Soil Index,BSI)和数字高程模型(Digital Elevation M...