四元数小波变换联合稀疏表示的图像融合

基于四元数小波变换和稀疏表示理论,提出了一种图像融合方法,该方法弥补了传统的多尺度理论分析和稀疏表示理论在融合过程中的不足。所提方法分为3步:首先,利用四元数小波变换分解所给的源图像,得到各个尺度下的高通子带和低通子带;其次,对高通子带选用系数绝对值最大和低通子带采用稀疏表示的规则进行融合,获得融合系数;最后,对融合系数进行四元数小波逆变换得到融合图像。此外,对所提融合方法进行了理论分析。在数值实验中用6组测试图像测试所提方法性能,并将融合结果与稀疏表示、离散小波变换、对偶数复小波变换、四元数小波变换等融合方法所得结果进行了主观与客观的比较。实验结果表明,该方法是十分有效的。

正交弹性材料中双周期裂纹反平面问题的封闭解

研究了无限大正交弹性材料中含双周期裂纹的反平面问题,其基本胞元含有三条裂纹,且三条裂纹的中心恰好位于一等腰三角形顶点。运用椭圆函数、保角变换理论、施瓦兹公式获得了该问题应力场的封闭解,并得到了裂纹尖端处的应力强度因子。该问题结果取特殊情形退化对应于单排共线周期裂纹的解答。通过数值算例,分析了双周期裂纹归一化的应力强度因子随双周期裂纹的横向间距和纵向间距之比b/a分别取10、5、2、1时的变化曲线。结果表明:对于一定的横向间距,应力奇异因子随纵向间距的增大而减小,但随着纵向间距的增大,纵向间距对应力奇异因子的影响变得不明显;对于一定的纵向间距,应力奇异因子随横向间距的减小而减小,但随着横向间距的减小,横向间距对应力奇异因子的影响变得不明显。

压电复合材料中双周期圆柱形夹杂的反平面问题

研究了无限大压电复合材料中双周期圆柱形夹杂的反平面问题.利用双周期Riemann边值问题的解析函数理论和级数展开的分析方法,借助Eshelby夹杂原理研究了压电复合材料中双周期圆柱形夹杂的反平面问题,获得了夹杂和基体内电弹性场的复式表达式,并利用数值算例分析了双周期夹杂对应力和电位移的影响.

压电材料中双周期裂纹的反平面应变问题

讨论了无限大均匀压电材料中裂纹中心位于等腰三角形顶点且呈双周期分布的裂纹的反平面问题.利用保角变换及椭圆函数,求出了其封闭解,并且给出了应力和电位移强度因子表达式.

基于剪切波变换和稀疏表示理论的图像融合方法

为了提高噪声图像的融合效果,基于剪切波变换和稀疏表示理论提出了一种对噪声图像的融合方法。基本思想主要包括4步:(1)对噪声图像进行剪切波分解,得到各个尺度下的剪切波系数;(2)利用稀疏表示理论对低频子带的剪切波系数进行融合,而对高频子带的系数选用绝对值最大的原则进行融合;(3)对融合后的剪切波系数进行硬阈值处理;(4)利用剪切波逆变换得到最终的结果。实验结果表明所提方法是有效的。

一种基于四元数小波变换的图像融合方法

目的基于四元数小波变换理论提出了一种新的图像融合方法。方法基本思想主要包括3步:首先,对图像进行四元数小波分解,得到各个尺度下的高频子带和低频子带。其次,对高频子带和低频子带分别采用区域最大值法和系数平均的融合准则,得到融合的四元数小波融合系数。最后,利用四元数小波逆变换得到融合图像。结果用所提方法得到了6组测试图像在主观和客观上的融合结果。结论实验表明,所提方法比离散小波变换、对偶数复小波变换和曲线波变换的图像融合方法更有效。

压电压磁复合材料椭圆夹杂界面开裂的电磁弹性耦合解

目的讨论反平面剪切和平面内电场磁场共同作用下,压电压磁复合材料椭圆夹杂界面开裂的耦合解的表达式。方法利用复变保角变换和级数展开法。结果/结论给出了压电压磁弹性复合材料基体的复式表达式,并为计算受反平面剪切和平面内电场、磁场共同作用下的压电压磁复合材料能量释放率提供依据。

一类有理递归序列的全局行为

目的研究一类有理递归序列xn+1=a-bxn-1/A-Bxn(其中n=0,1,2,…,a,b,A,B>0)的全局行为。方法主要利用不动点原理、数学归纳法、构造辅助函数法和反证法等。结果与结论得到这一类有理递归序列的稳定性、全局吸引性和素二正周期解。

压电材料中圆形夹杂界面开裂问题的反平面应变问题

研究了在集中点源作用下,无限大压电材料中含有圆形夹杂的界面开裂的反平面问题.利用复变函数的解析延拓技术和奇性主部分析的方法,求得了该问题的电场和应力性场的复势表达式.

基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合

为了降低多尺度分解融合算法的复杂性,并提高融合图像适应人类视觉特点,本文提出一种基于引导滤波二尺度分解的红外与可见光图像融合的方法。首先利用引导滤波对可见光图像实施增强的图像预处理,然后利用引导滤波将源图像分解为基础层和细节层。在细节层的融合规则中我们采用能量保护和细节提取的方法,最后将融合后的细节层与基础层合成融合结果。实验结果表明所给方法在提高视觉感知、细节处理、边缘保护等方面都有良好的效果。本文最后还讨论了可见光图像增强对融合方法的影响:从实验数据可知,增强可以提升融合效果,但在图像融合中融合方法才是关键。

螺旋位错与压电材料椭圆夹杂干涉问题的一般解

目的讨论无限大均匀压电材料中含有椭圆夹杂在螺旋位错作用下的反平面问题。方法利用分区全纯函数理论、Cauchy型积分、奇性主部分析方法以及Riemann边值理论进行讨论。结果与结论给出了螺旋错位与压电材料椭圆夹杂干涉问题的一般解。

压电复合材料中双周期圆柱形夹杂的反平面问题

目的讨论无限大均匀压电复合材料中裂纹中心位于矩形顶点且成双周期分布的反平面问题。方法利用保角变换及其椭圆函数进行研究。结果/结论给出了压电复合材料中裂纹中心位于矩形顶点且成双周期分布的反平面问题的封闭解,而且得到了应力强度因子和电位移强度因子。

基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法

非局部平均(Non-local means,NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性,取得了很好的去噪效果.然而,在强噪声的干扰下,NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性.因此,很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是,传统的梯度算子对噪声十分敏感,不能有效地提高相似性度量的准确性.本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field,SGF)引入权函数的定义中,提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法.首先,区别于传统基于局部的梯度算子,提出了基于全局的稀疏梯度场模型,进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field,ASGF),并利用向前–向后分裂算法求解.然后,利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进,得到本文提出的算法.实验结果表明,无论是客观评价还是视觉效果,本文所提算法的性能优于NLM算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.

融合空间结构权重优化注意力机制的建筑物立面元素检测

本文针对街景图像立面元素检测问题,提出了融合空间结构权重优化注意力机制的立面元素目标检测网络。在主干网络部分使用嵌入基于空间结构优化坐标注意力机制的C3模块,增加横纵坐标权重分支,有效利用空间结构编码信息,提升立面元素定位精度;其次针对立面最主要组成元素窗户、阳台的小目标特性,使用改进的递归门控卷积模块替换原始卷积模块,融合丰富的多尺度上下文信息,并增加小目标检测分支,提升检测精度;最后设计了ECIOU损失同时对检测框的长宽比以及定位中心进行监督,增强网络对立面元素的感知能力,提升网络收敛速度。在FacadeWHU数据集上实验结果表明,本文模型的平均精度比相较于基线网络Yolov5s而言整体平均精度提升了16.4%,窗户目标的平均精度提升了22.4%,阳台目标的平均精度提升了25.5%,可以有效检测立面元素,更好的服务于病害检测、能耗分析等下游任务。

棍子魔术师

设计意图： 在建筑活动区。孩子们正在用积木搭建停车场。绮绮正搭建一个正方形的停车场，完了后，她对同伴说：“把你们的小车开到我的停车场来吧，瞧我的停车场长长的、大大的。”老师看了看，问绮绮：“为什么说你的停车场是长长的、大大的？你再仔细看看你修的停车场是什么形状的？”绮绮说：“这是长方形的停车场，它就是长长的、大大的。”老师观察后，发现孩子对于各种图形的认识模糊，

高一学生数学运算素养培育研究

为了培育高一学生的数学运算素养,文章以固原市某中学的高一学生为调查对象,采用问卷调查法,探究了高一学生数学运算素养现状,并分析了高一学生运算素养不足的原因,进而提出了高一学生数学运算素养培育策略。

一种基于曲波变换与引导滤波增强的图像融合方法

针对可见光图像受光线、天气等影响而成像不清导致图像融合效果差的问题,提出一种基于曲波变换的红外与可见光图像增强融合方法.首先,利用引导滤波对可见光图像细节进行增强;然后,利用曲波变换将增强后的可见光图像和红外线图像分别进行分解,对低频部分取系数最大值,高频部分采用正方形邻域窗口中绝对值和所对应的像素最大值为融合图像的值;最后,利用曲波变换的逆变换得到融合后的结果.实验结果表明,该方法在细节处理、保护边缘及源图像信息的保留上都有良好的效果.

基于KWL模式培养学生数学提问能力的教学策略

随着数学学科核心素养对学生问题提出能力的要求日益提高,培养学生问题提出能力成为迫切需求。本研究以固原市某中学高一年级学生为研究对象,从学生性格特征、提问习惯、提出数学问题能力三方面进行问卷调查,通过SPSS22.0对数据进行分析,并基于KWL模式提出培养学生问题提出能力的教学策略:培养学生会问问题;鼓励学生,让学生敢于提出数学问题;课堂中创设问题情境,让学生多提出数学问题。

基于四元数小波变换和自适应神经网络的图像融合处理

夜晚环境下,同一物体的可见光图像、红外图像以及环境噪声等特征信息往往融合在一起,从而导致所提取的图像清晰度变差,边缘模糊等。为改善夜间图像的可视化效果,提出了一种基于四元数小波变换和自适应神经网络的红外与可见光图像融合算法。该算法首先对夜间原图像中的弱光信息进行动态压缩和自适应增强;再利用四元数小波变换对增强后图像的可见光、红外部分进行分解;在低频部分,取系数最大的融合算法;在高频部分,采用神经网络参数自适应融合算法;最后,采用四元数小波逆变换得到融合图像。理论与实验表明,该算法能很好地改善夜视场景下同一目标图像的提取效果。

基于方向导波增强的红外与可见光图像融合

为提高融合图像的视觉效果,并解决可见光图像受光线、天气等影响而成像不清导致的夜视背景弱的问题,本文基于方向导波提出了一种可见光与红外线图像的融合方法。首先,利用方向导波对可见光图像的内容进行增强,然后,利用方向导波的多尺度分解将可见光和红外线图像进行分解后再分别合成为小尺度层、大尺度层和基础层。在大尺度层的信息合成的过程中利用视觉基础上的正则参数将红外线图像的信息加入到可见光图像中去;在基础层的融合过程中采用基于能量保护与细节提取的融合规则。最后,将大尺度层、小尺度层与基础层合并为融合后的图像。实验结果表明所给方法在提高夜视背景、细节处理、能量保护等方面都有良好的效果。