X射线动态数字图像降噪方法与快速实现

对于X射线动态数字成像系统,为了实现高帧频采集引起的数字摄影(DR,Digital Radiography)图像降质的恢复,采用Anscombe变换将NL-means降噪算法引入到DR图像的降噪中.为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将DR图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得NL-means算法在GPU中加速执行.实验结果表明,NL-means能够有效抑制动态DR图像噪声.GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,加速比可达2个数量级以上,满足了实时降噪的要求.     

基于GAN网络的红外图像生成技术

当将人工智能技术应用于军事领域中的目标识别任务时,针对由红外图片采集的局限性而造成的训练数据不足的问题,提出了基于生成对抗网络以生成红外图像的方法,实现了数据集的扩充。对基本的生成对抗网络进行了改进,将网络的输入由随机噪声变为真实图片,使之实现了图片到图片的风格转换,即彩色图片转变为红外图片。经过网络模型的搭建和训练,实验结果表明,该方法能够有效生成清晰和高质量的红外图片,解决了由红外数据不足而造成的网络训练不充分的问题。     

基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测

针对无人机航拍图像背景复杂、小尺寸目标较多等问题,提出了一种基于倒置残差注意力的无人机航拍图像小目标检测算法。在主干网络部分嵌入倒置残差模块与倒置残差注意力模块,利用低维向高维的特征信息映射,获得丰富的小目标空间信息和深层语义信息,提升小目标的检测精度;在特征融合部分设计多尺度特征融合模块,融合浅层空间信息和深层语义信息,并生成4个不同感受野的检测头,提升模型对小尺寸目标的识别能力,减少小目标的漏检;设计马赛克混合数据增强方法,建立数据之间的线性关系,增加图像背景复杂度,提升算法的鲁棒性。在VisDrone数据集上的实验结果表明：所提模型的平均精度均值比DSHNet模型提升了1.2%,有效改善了无人机航拍图像小目标漏检、误检的问题。     

一个识别零件几何与工艺特征的自动分类系统

提出了一种在成组技术中应用模糊综合评判理论识别零件几何与工艺特征、进行计算机辅助零件分类的新方法，据此设计了自动分类软件。本法是根据零件本身间的相似性自动分类，不需建立一套分类用编码系统，也不需事先设定假想零件。对不同的分类要求，修改各种输入信息很方便，具有柔性。本文对２３００个航空附件回转类零件作了试验分析，讨论了特征抽取，目标类别，权级、权重分配，模糊关系矩阵计算，及自动分类应用软件设计．本软件是在ＩＢＭ－ＰＣ微型计算机上用Ｆｏｒｔｒａｎ－７７语言实现的，分类结果满意，自动分类正确率达９０％以上。本软件设计方法也适用于设计管理部门．     

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。      

滚摆非定常流场的定量流动显示

对 8 0°三角翼滚摆的非定常流场进行常规流动显示和定量流动显示即PIV测量 ,获得了对于引起和维持滚摆的气动机理的新认识 ,即引起和维持滚摆的气动机理不仅在于前缘分离涡相对翼面位置的动态迟滞特性 ,而且还在于前缘涡强度的动态迟滞特性     

超跨声速喷流流场的PIV测量

对示踪粒子发生装置和几种粒子的特性进行了实验研究 ,发现压缩空气流中自然存在的润滑油粒子在跟随性、分布的均匀性和稳定性、以及浓度方面对于PIV测量都非常有利。实验成功地应用PIV技术对超跨声速喷流流场进行了测量 ,初步分析了测量结果与理论的差异 ,并分析了实验的可靠性和精度。     

粒子像斑三维定位的透视成像原理和方法

在三维粒子成像测速 (PIV)方面 ,可运用体积光照明同时从不同光轴用多个照相机获得PIV图像 ,如何根据这些不同光轴获得的PIV图像确定出粒子物点的空间位置是实现三维粒子成像测速的前提。基于此 ,提出了根据多幅不同光轴的PIV图像的粒子像斑实现粒子物点三维定位的透视成像定位原理和方法。精确确定透视平面与透视中心在空间的位置是实现粒子物点三维定位的关键 ,直接测定透视中心 (照相机的光学中心 )和透视平面在空间的精确位置用常规的测量手段和方法难以奏效 ,因而针对透视图像成像特征及规律进行了较为深入地研究探讨 ,这对于寻求精确计测透视中心和透视平面空间位置的方法有着重要意义。作为实例 ,还给出了两光轴夹角为 90°情况下实现粒子物点三维定位的一系列具体方法和有关算法及定量关系。     

关于角度量分类的探讨

常用的“角度”是指国际单位制中的“平面角”,因此分类的出发点应是 “平面角”的平面特性,平面分为几何面与物理面,因此,角度可分为几何角与物理角两类。几何角分为：任意角（圆分度角）,定角,小角;物理角分为：水平面投影角,铅垂面投影角,特定面投影角。这种新的分类方法作为一项建议提供讨论。     

聚焦光场成像三维粒子场重建方法

层析重建是层析粒子图像测速(Tomo-PIV)技术实现三维粒子位置和强度信息(三维粒子场)重构的核心步骤。相比于多相机的Tomo-PIV技术,单聚焦光场相机通过一次成像能够同时采集示踪粒子的散射光的方向和位置信息。因此,提出一种单聚焦光场相机的层析重建技术用于重构流场中的三维粒子场信息。为了验证本文方法的可行性及准确性,利用几何光学建立了示踪粒子的光场成像模型,利用光线追迹技术计算了粒子在聚焦光场相机中的成像,对比了被测流场中位于不同深度位置的粒子在聚焦光场相机中的成像差异;建立了基于单聚焦光场相机的层析重建数学模型,利用乘法代数重构技术(MART)对模拟所得的光场图像进行反演计算,实现了三维粒子场的重构,并利用归一化互相关系数来表征粒子的重建质量。结果表明,单个粒子在Z轴方向上的位置精度为±0.35 mm,初步证明了基于聚焦光场成像理论的三维粒子场重建方法的可行性。