基于深度学习的图像超分辨率研究综述

超分辨率(SR)是一类重要的数字图像处理技术,其根据一个观测者得到的低分辨率(LR)图像重建并输出一个相应的高分辨率(HR)图像,从而提高现代数字图像的分辨率。SR在数字图像压缩与传输、医学成像、遥感成像、视频感知与监控等学科中的研究与应用价值巨大。随着深度学习的快速发展,结合最新的深度学习方法,可以为SR问题提供创新性的解决方案。首先回顾SR的背景意义、发展过程以及将深度学习应用于SR的技术价值。其次简要介绍传统SR算法的基本方法、分类和优缺点;按照不同的实现技术和网络类型对基于深度学习的SR方法进行了分类介绍,重点分析对比了卷积神经网络(CNN)、残差网络(ResNet)和生成对抗网络(GAN)在SR中的应用。然后介绍主要评价指标和解决策略,并对不同的SR算法在标准数据集中的性能表现进行对比。最后总结基于深度学习的SR算法,并对未来发展趋势进行展望。

A 3D Model Reconstruction Method Using Slice Images

Abstract：reconstruction method using slice im-ages is proposed. Wanting to extract the outermost contours from slice images, the method of the improved GVF-Snake model with optimized force field and ray method is employed. And then, the 3D model is reconstructed by contour connection using the im-proved shortest diagonal method and judgment function of contour fracture. The results show that the accuracy of reconstruction 3D model is improved.

紫甘薯和胡萝卜加工前后抗氧化协同作用变化

采用蒸、煮、油炸、微波四种常用的加工方式处理紫甘薯和胡萝卜,结合体外模拟消化,测定加工前后和消化各阶段原料中总酚、总黄酮、总花青素、总类胡萝卜素的含量和抗氧化能力(DPPH、ABTS自由基清除能力)变化。同时,按不同比例将不同热加工处理前后紫甘薯和胡萝卜进行复配,评价混合膳食的抗氧化相互作用。结果表明,蒸、煮加工能有效地将紫甘薯、胡萝卜中结合状态的植物化学物转化为游离状态,供人体吸收利用,且蒸、煮加工条件所导致的植物化学物降解程度,相对于油炸与微波更低。相对于油炸和微波加工,蒸、煮处理后的紫甘薯、胡萝卜具有更好的DPPH、ABTS自由基清除能力。将相同处理方式的紫甘薯、胡萝卜按不同比例复配,发现当水溶性植物化学物比例更高时,整体能够表现出明显的抗氧化协同作用。各加工方式紫甘薯的总酚、总黄酮含量在胃消化阶段增长趋势最明显,在肠消化阶段增势明显放缓,总花青素含量在消化过程中持续下降,胃消化阶段抗氧化能力最佳。各加工方式胡萝卜的总类胡萝卜素含量在消化过程中持续上升,且肠消化阶段增长趋势大于胃消化阶段,其DPPH、ABTS自由基清除能力在肠消化阶段最佳。

山区陡峭地形下悬臂梁式塔式起重机基础的设计与分析

山区地形与地质复杂,存在横坡陡和地面高差大的特征,导致山区高速公路施工存在塔式起重机基础布置难度大且成本高等问题。为降低塔式起重机基础占地面积并保证塔式起重机基础以及塔式起重机本身的稳定性,开展了对塔式起重机基础的设计与分析,提出了采用与桥墩承台一同浇筑混凝土的塔式起重机基础结构。应用悬臂梁模型进行配筋设计,采用midas Civil有限元软件对塔式起重机基础结构进行整体分析计算。结果表明,塔式起重机基础最大等效应力为3.6 MPa,塔式起重机基础存在增加承台等效应力1.3 MPa,塔式起重机外支腿水平最大变形为0.2 mm,均小于规范要求,并经现场监控量测检验悬臂梁塔式起重机基础不对承台结构造成影响。该方案有效避免了常规扩大基础存在塔式起重机倾翻的风险,结构设计合理,是一种技术可行、安全可靠、经济合理的方法。

同期经尿道电切术治疗浅表性膀胱癌合并前列腺增生的临床效果研究

目的探讨同期经尿道电切术治疗浅表性膀胱癌合并前列腺增生的临床效果。方法选取2015年9月—2017年6月石嘴山市第一人民医院收治的浅表性膀胱癌合并前列腺增生患者68例为研究对象。根据治疗方法将所有患者分为对照组和研究组,每组34例。对照组患者给予开放性手术治疗,研究组患者给予同期经尿道浅表性膀胱癌联合前列腺电切手术治疗。比较两组患者的治疗效果,手术时间、术中出血量和住院时间。结果研究组患者临床疗效优于对照组(P<0.05)。研究组患者手术时间、住院时间短于对照组,术中出血量小于对照组(P<0.05)。结论同期经尿道电切手术应用于浅表性膀胱癌合并前列增生治疗,提高患者临床疗效,缩短患者住院时间、术中出血量以及手术时间,值得临床广泛应用和推广。

基于卡尔曼滤波的SAR图像边缘检测方法

针对传统Canny边缘检测算法对合成孔径雷达(SAR)图像的相干斑噪声抑制程度太高,导致大量边缘的真实信息丢失问题,提出一种新型Canny算子边缘检测算法。首先建立合适的非对称半平面区域(NSHP)图像模型,将空间模型转换成卡尔曼滤波可适用的系统状态方程;然后用"预测+反馈"的方式对图像去噪;最后通过双阈值算法提取图像的边缘。仿真实验表明,该方法可以有效地抑制SAR图像中的相干斑噪声,同时能较好地保留图像的边缘信息,相对于传统的Canny算法有较好的检测效果。

基于层次分析法的牙齿隐形正畸方案评价与优选

随着科学技术的发展,牙齿正畸软件系统可以自动生成若干正畸方案。针对医患如何从中选择最满意方案的问题,提出基于层次分析法的牙齿隐形正畸方案综合评价与优选方法。结合牙齿正畸医师常用的正畸标准与患者的基本需求,从咬合、美观和正畸代价3个维度考虑,建立了咬合接触情况、牙列拥挤度、牙弓对称度、牙齿移动难度、正畸周期及费用等11个指标的牙齿隐形正畸方案优选层次模型。利用层次分析法构建成对比较矩阵,通过一致性检验,确定各指标及各方案权重,计算综合权重并排序得出最优方案。结合实际案例,对不同案例进行实验,同时引入专家评分法进行实验对比,结果表明,基于层次分析法的综合评价可为医患选择牙齿隐形正畸方案提供有效参考。

基于双特征匹配层融合的步态识别方法

步态识别是根据人类走路的姿态来进行远距离的身份识别。针对轮廓不完整的图像和关键帧容易造成部分信息丢失而引起的识别率下降问题,提出一种基于双特征匹配层融合的步态识别方法。步态既有静态图像特征,又有动态速度变化特征,因此本文提出用匹配层融合方法将静态的Hu矩6个不变矩特征和动态的帧差百分比特征融合后进行步态身份识别。首先对一个周期内的归一化步态图像进行Hu矩特征以及帧差百分比的特征提取,将Hu矩6个不变矩特征描述成一个特征向量,然后运用匹配层融合算法对2个特征进行融合;最后使用K近邻分类器进行身份识别。实验表明,该方法较单一方法能够有效地提高步态识别正确率。

虚拟正畸治疗中的错位牙齿自动排列方法

针对虚拟正畸技术中人工排牙效率低下问题,提出一种基于拟合优化的错位牙齿自动排列方法。对输入的牙列模型建立排牙坐标系,定义单颗牙齿特征点并建立牙齿局部坐标系。在此基础上,从低维角度分析牙列中各颗牙齿的位置和姿态,采用加权拟合优化的方法分别计算牙齿的坐标平移量与局部坐标轴旋转量,形成牙齿位姿与空间牙列曲线的关联约束,并结合矩形包围盒的碰撞检测方法,设计基于最速下降法的迭代算法在空间牙列曲线约束范围内调整牙齿位姿,完成牙齿的自动排列。实验结果表明,排好的牙列与人工排牙结果相差无异,排牙效率大大提高;与现有排牙方法相比,更贴近临床牙齿矫治,且牙齿移动代价总量明显降低。

“互联网+”时代大数据在煤炭安全生产的发展路径与对策研究

在“互联网+”时代,煤炭企业的安全生产需要与大数据技术融合起来,使得煤炭企业的管理运作与现代信息技术形成聚合效应,共同提升创新力和生产力。文中首先根据机制设计理论,研究“互联网+”时代大数据在煤炭安全生产的发展路径。从煤炭企业、煤炭产业链(煤炭上游企业与下游企业)、政府等多种相关参与者的角度出发,探索适合当前社会经济发展所需的煤炭企业安全生产的供给侧方案。其次,通过典型案例的调研与跟踪,分析煤炭企业、煤炭产业链与政府在大数据安全生产方面的经验与教训,验证发展路径在实践中的可行性。最后,从煤炭企业、煤炭产业链、政府的角度出发,进行大数据技术在煤炭企业安全生产的对策研究。研究结果表明:在“互联网+”时代,大数据与煤炭安全生产的融合是煤炭企业未来的发展重点和关键所在,有助于构建企业的综合技术路线。

隐形矫治方案中的牙齿运动路径规划方法研究

针对隐形矫治方案制定过程中传统牙齿运动路径规划方法准确度及效率低下问题,根据牙颌评价参数提出新的目标函数,再以传统的人工蜂群算法(ABC)为基础,通过外部存储存放Pareto解集,然后以改进的Harmonic距离对Pareto解集进行更新,从而提高种群的多样性。随后通过Slerp球面线性插值以及线性插值获取牙齿运动路径初始值,与人工蜂群算法中的初始食物源生成方式相结合,生成更好的食物源。通过改进后的人工蜂群算法采用优先级方案对新目标函数进行优化,得到牙齿的无碰撞运动路径。通过验证本文方法的矫治方案效果,并与传统目标函数进行比较,结果表明目标函数可以生成更符合临床治疗要求的矫治方案,改进ABC算法相比基本ABC能够获得更优的路径,缩短了矫治阶段数,具有实用价值。

响应面法优化野金柴总黄酮超声辅助提取工艺及其不同组分抗氧化能力研究

采用超声辅助提取野金柴中的黄酮类化合物,研究液料比、乙醇浓度、超声功率、超声时间对提取得率的影响,并采用响应曲面法优化提取工艺条件。采用ADS-7大孔树脂对野金柴中的根皮苷进行分离,分析总黄酮、根皮苷、黄酮R(除去根皮苷后的剩余黄酮组分)的抗氧化活性。结果表明,各工艺条件对野金柴总黄酮得率的影响为:超声时间>乙醇浓度>超声功率>液料比,优化所得最佳的提取工艺条件为:液料比40∶1,乙醇浓度80%,超声功率540 W,超声时间60 min,在此条件下野金柴总黄酮得率为8.82%±0.09%。总黄酮、根皮苷、黄酮R清除DPPH自由基的IC_(50)值分别为0.0205、0.0222、0.0261 mg/mL;清除ABTS自由基的IC_(50)值分别为0.0220、0.0233、0.0266 mg/mL,总黄酮抗氧化能力最强,根皮苷其次,再次为黄酮R,三者都有较好的DPPH和ABTS自由基清除能力。

煤炭企业安全生产的综合管理研究——基于“互联网+”时代大数据视角

在"互联网+"时代,通过网络互联和大数据技术,实现煤矿数据的计算、挖掘和预警,已经成为一种必然趋势。随着煤炭安全生产与成本管理的矛盾日趋突出,不仅需要对煤炭企业在井下的生产数据进行监控预测,更要解决煤炭环境资源、设备资源与人员资源等多要素、多参数、多目标的综合管理问题。首先,分析了煤矿"环境-设备-人员"三者缺一不可的系统特性;研究了大数据在煤炭安全生产中存在的问题,分别从安全生产的环境数据复杂化、设备多元化、人员管理规范化等多个角度进行了管理问题梳理。其次,采用业务流程梳理及数据字典制定方法,定义了业务流程边界,发布了煤炭企业内部的业务数据字典。通过对环境、设备、人员的综合管理,制定了煤炭企业的安全生产环境、设备和人员管理对策。研究结果表明:"互联网+"时代大数据必将成为煤炭安全生产与成本管理的重要手段和途径,深度挖掘煤炭安全生产中的海量信息,可实现安全效益、经济效益与社会效益的最大化。