一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

陆军作战复杂系统ABMS机理研究

研究陆军作战复杂系统,需要解决两个不可回避的基本问题。一是怎样利用复杂性理论研究陆军作战系统的复杂性,即怎样借鉴复杂性理论构建复杂性思维模式。要解决这个问题,首先必须弄清复杂性理论概念的核心原理。二是在复杂性思维模式下,怎样进行陆军作战复杂系统的ABMS。要解决这个问题,首先必须弄清陆军作战复杂系统ABMS的机理所在。就这两个问题,在研究复杂性理论概念核心原理的基础上,构建了复杂性思维模式框架——复杂性分析二维结构,并由此探索了陆军作战复杂系统ABMS的机理:二维结构、"四个要素"、基本过程和陆战Agent模型框架,为陆军作战复杂系统的ABMS奠定了基础。     

Multi-scale traffic vehicle detection based on faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment

It well known that vehicle detection is an important component of the field of object detection. However, the environment of vehicle detection is particularly sophisticated in practical processes. It is compara-tively difficult to detect vehicles of various scales in traffic scene images, because the vehicles partially obscured by green belts, roadblocks or other vehicles, as well as influence of some low illumination weather. In this paper, we present a model based on Faster R-CNN with NAS optimization and feature enrichment to realize the effective detection of multi-scale vehicle targets in traffic scenes. First, we proposed a Retinex-based image adaptive correction algorithm (RIAC) to enhance the traffic images in the dataset to reduce the influence of shadow and illumination, and improve the image quality. Second, in order to improve the feature expression of the backbone network, we conducted Neural Architecture Search (NAS) on the backbone network used for feature extraction of Faster R-CNN to generate the optimal cross-layer connection to extract multi-layer features more effectively. Third, we used the object Feature Enrichment that combines the multi-layer feature information and the context information of the last layer after cross-layer connection to enrich the information of vehicle targets, and improve the robustness of the model for challenging targets such as small scale and severe occlusion. In the imple-mentation of the model, K-means clustering algorithm was used to select the suitable anchor size for our dataset to improve the convergence speed of the model. Our model has been trained and tested on the UN-DETRAC dataset, and the obtained results indicate that our method has art-of-state detection performance.     

损耗地面上线天线的一种近似计算方法

在普遍镜像法分析地面上垂直天线特性的基础上,提出了一种修正的镜像法,该方法能提高计算的速度.通过仿真计算以及对测量结果的比较,发现VLF天线输入阻抗随着地面电导率的改变而明显变化,而且大地的形状和地质在一定程度上影响VLF天线的发射效率.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

“趣”的美学内涵特征及内在网络系统

“趣”是我国古代文论的一个核心范畴,其美学内涵可概括为是在人的心理上产生强烈趋向性的,必然伴随心理愉悦的,对人的自身本质力量审美观照的一类具有非实体性特征的系统性美质;“趣”的审美特征主要包括主客观统一性、生命的自由与灵慧性、虚实相生性及强烈的心理趋向性;“趣”作为古文论范畴,涵纳了一百多种以“趣”的基本语义为立足点的审美语汇,构建出了一个庞大的内在网络系统。     

基于类间最大方差法的铁谱磨粒彩色图像自动分割

在磨粒图像RGB彩色空间,选择其3个正交彩色特征,应用类间最大方差法对其分割,依据F isher判别函数选择其最佳特征与最佳阈值,实现了磨粒彩色图像的分割。大量磨粒图像分割实践证明,该分割方法具有分割精度较高、计算速度快、自适应性强等特点,是铁谱磨粒彩色图像自动分割较理想方法之一。     

考虑火药中钝感剂含量分布的内弹道计算

针对某新型弹药弹道性能检测的需要,利用气相色谱法对其发射药中钝感剂含量分布进行了测定,建立了考虑钝感剂含量分布的该新型火炮的内弹道模型。模型中钝感剂对弹道性能的影响是通过对火药燃速和火药力的影响来体现的。应用该模型对2个批次的弹药进行了内弹道计算,并对一定樟脑含量的火药内弹道性能进行了预测。计算结果表明,樟脑含量对最大膛压影响较大,但对初速的影响则不如膛压明显。     

基于改进零树小波的图像压缩算法在舰船故障远程诊断中的应用

结合舰船故障远程诊断中图像压缩、传输存在的问题和特点,提出对故障诊断图像实现感兴趣区域无损编码与背景区域高压缩比压缩相结合的思路。比较JPEG和JPEG2000算法的编码过程及缺陷,利用小波变换具有多分辨率分析的特点,提出了基于改进零树小波算法。以离散小波变换为基础,产生嵌入式码流,利用较粗尺度系数来预测较细尺度系数。针对某型燃气轮机的零级动叶部位破损的故障,完成了舰船故障远程诊断中机电设备故障图像的压缩应用研究。研究表明:原始图像压缩后能有效降低数据量;重构图像中的感兴趣区域清晰,说明改进零树小波算法完全能满足远程诊断需求。     

边缘信息的红外与可见光图像融合评价

建立能同时结合主观和客观因素的图像融合质量评价方法是目前图像融合中急需解决的问题之一。以反映人类视觉特性的结构相似度为依据,并结合源图像与融合图像的边缘信息,提出了一种新的图像融合质量评价方法,该方法充分反映了人类视觉系统的特性,可以为不同环境下选择不同的图像融合算法提供依据。通过对红外与可见光图像采用多种不同的融合算法进行融合质量评价,实验表明,评价结果与人眼主观评价一致,是一种实用的、有效的图像融合质量评价方法。