自适应融合 RGB图像特征的稀疏深度修复

深度修复的目的是从稀疏深度图像中恢复出稠密的深度图像。现有方法通常是以稀疏深度图像及其对应的 RGB图像为输入,通过 1个卷积神经网络恢复出密集深度图像。然而,普通的卷积层在处理稀疏且不规则的深度信息时有较大的局限性,同时,RGB图像特征和深度图像特征属于不同的模态。针对这些问题,文章提出了自适应稀疏不变模块,根据输入像素的有效性来处理稀疏深度,并提出了结合注意力机制的多尺度特征融合模块,在关注有效特征的同时,抑制不必要的特征,进一步提高深度修复性能。文章在 NYUv2数据集上进行了一系列实验,实验结果表明了所提出算法和模块的有效性。     

基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

为了提高肌电机械手手势识别的精度,首先将肌电信号信息转换为图片,实现更直观、更明显的肌电信息展示,然后使用迁移学习微调Res Net50模型,构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型,并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示,ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%,有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。     

射线计算机成像技术在发动机变壁厚产品检测中的试验研究

针对液体火箭发动机离心轮、涡轮静子等厚度变化大的复杂激光选区熔化成形（SLM）钢构件在常规X射线胶片照相检测（RT）时,由于胶片的宽容度低造成的检测覆盖率低,存在漏检质量隐患的问题,采用射线计算机成像技术（CR）对该类变截面厚度差在5～20 mm内的钢构件进行检测。结果表明,CR检测图像宽容度是胶片照相检测的3倍,检测覆盖率高;以离心轮线状缺陷CR检测为例,且通过CT和理化检测验证证明,CR检测具有与胶片照相检测基本一致的缺陷检测灵敏度、可靠性。     

数字全息在固体推进剂铝燃烧三维测量中的应用研究

为获得固体推进剂铝颗粒动态燃烧的精细化过程,将数字全息技术用于固体推进剂铝燃烧三维动态过程测量中,成功地解决了传统光学显微成像法景深过小的问题。搭建了固体推进剂铝燃烧数字全息测量系统,分别在0.1MPa和1.0MPa压强条件下开展了推进剂中铝颗粒燃烧过程的三维测量工作,获得了铝颗粒动态燃烧过程的全息图像。研究结果表明:数字全息技术能够获得不同截面处的颗粒信息,并可跟踪颗粒的动态燃烧过程,准确地获得颗粒粒径信息,真正实现三维动态测量;全息法能够清晰地分辨出动态燃烧过程中十几微米至几百微米量级的铝颗粒,测量误差小于8%;跟踪单一铝颗粒的动态燃烧过程,可获得颗粒粒径、空间分布、粒径分布、燃烧火焰区域、运动速度以及氧化帽的动态生成过程等变化规律。     

移动平台上基于C/S结构的海量图像检索系统设计

随着计算机网络的快速发展,多媒体信息呈现多样化、爆炸式增长的趋势,如何组织这些庞大的信息,帮助人们便捷地从中检索到自己所需的内容逐渐成为信息行业研究的热点课题之一。图像由于其信息量丰富,在人们的生活中逐渐扮演越来越重要的角色,图像信息检索应运而生。当前的图像检索大多是基于个人电脑平台,移动平台的图像检索应用较少。随着智能技术的日益成熟和移动网络的普及,智能终端由于其便携性和易用性,使得人们获取到信息变得更加容易,移动平台的图像检索由于其满足人们多样化的搜索习惯,也将得到迅速的发展。     

一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

一种融合MRF分割与数学形态学的道路提取算法

针对高分辨率合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像中道路目标难以有效提取的问题,提出一种融合马尔可夫随机场（Markov Random Field, MRF）分割与数学形态学处理的高分辨率SAR图像道路提取算法。该算法首先利用直方图均衡化和增强Lee滤波对SAR图像进行预处理,实现道路的边缘增强,抑制相干斑噪声;进而利用基于条件迭代模式（Iterated Conditional Mode, ICM）的MRF对SAR图像中的道路目标进行初分割;再用数学形态学填充空洞,平滑道路边缘;最后,基于道路的几何特征,使用偏心率、矩阵度、复杂度等因子去除虚警,从而提取出道路目标。利用该文算法对两块实际高分辨率SAR图像进行道路目标提取,均可以取得90%以上的正确道路提取率,表明本文算法具有较高的道路提取精度。     

基于模板匹配整帧屏幕视频帧内无损编码方法

当前主流的视频压缩标准,如H.264、HEVC等,主要是针对摄像机拍摄的视频而设计的.而屏幕内容(SC)的视频是由计算机生成的,无噪声,要求更高的压缩效率,同时与摄像机拍摄的视频相比包含更多的结构相似性.提出了一种利用屏幕视频中相似性的模板匹配帧内编码方法,采用由21个像素点组成的模板,以像素点为最小单位对整帧进行模板匹配,并使用哈希函数实现高效的模板查找,最后对残差图像进行熵编码.实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在无损编码上压缩率可以提高一倍,编码时间减小了近一半.      

基于涡系相交不稳定性的飞机尾流控制方法

在飞机飞行的过程中尾涡会伴随着升力产生,威胁后机的飞行安全.在简化机翼模型上添加扰流片,通过一个矩形翼以引入一个与主翼尾涡大小不同、方向相反的小涡,构建尾流自消散四涡系统,以期诱发尾涡的Rayleigh-Ludwig相交不稳定性.通过改变扰流片的大小形状,调整模型的攻角和拖曳速度,采用粒子图像速度场仪测量系统定量研究在低雷诺数下单主翼尾涡发展特性以及双涡相互作用特性.研究表明:在未添加扰流片时,尾涡环量在45个翼展内相对于初始环量基本保持不变;在添加扰流片的情况下尾涡的环量衰减可以达到35%~55%,而未添加的基本翼型的尾涡的环量则几乎保持不变,这说明添加适当的扰流片能诱发尾涡的Rayleigh-Ludwig相交不稳定性,加速尾涡的消散,当小涡和主涡的初始环量比为-0.489、初始距离比为0.5时,45个翼展范围内,尾涡环量衰减55.9%.本文系统性的实验结果可以为低尾流机翼的设计提供参考依据.