基于复剪切波变换与VGG19模型的医学图像融合方法

针对传统医学图像融合方法存在的细节信息不够清晰、边缘信息易丢失和图像失真等缺点,以及深度学习网络缺乏足够的训练数据集等问题,提出了一种基于复剪切波变换和预训练网络模型VGG19的多模态医学图像融合方法。首先,利用复剪切波变换提取医学图像边缘和纹理信息,并得到多尺度、多方向的子带系数。然后,使用加权局部能量和修正的拉普拉斯算子对低频子带系数进行融合;引入预训练的VGG19提取多层特征图,结合加权评估规则来获取高频子带的融合结果。最后,对融合的高频和低频子带,施加复剪切波逆变换重构融合图像。实验表明,该方法得到的融合图像,不仅可以清晰地显示图像的细节信息和边缘信息,而且能够有效抑制伪影和失真现象的产生,在主观视觉比较和6种客观评价指标下能够达到更佳融合效果。

飞机舱音信息鲁棒语音端点检测

提出了一种适用于飞机座舱噪声环境下的鲁棒语音端点检测方法。在分析噪声特征的基础上,首先直接针对带噪语音谱的离散傅里叶变换系数建立复拉普拉斯分布模型;然后进行基于二元假设检验的似然比测试;最后将信号相邻帧的相关性与基于最大后验概率的判决规则相结合。定义两种门限值,根据前一帧的状态与当前帧的观测值共同决策当前帧的状态,从而搜索出语音起止点。实验表明:与目前典型语音端点检测算法对比,该方法在飞机座舱噪声环境中具有较好的鲁棒性。

分层编号法计算GDURT模型的拉普拉斯谱

在URT(Uniform Recursive Tree)模型的基础上提出一种广义的确定性均匀递归树复杂网络演化模型GDURT(Generalized Deterministic Uniform Recursive Tree).通过设计一种能够真实反映网络增长演变特点的最优分层节点编号方法,结合代数化简,找出了GDURT网络的拉普拉斯特征值和特征向量递推关系式,并对GDURT网络的拉普拉斯谱性质做了分析.

广义确定性均匀递归树网络的拉普拉斯谱

在复杂网络的模型构建与性质研究领域中,确定性均匀递归树网络模型DURT(Deterministic Uniform Recursive Tree)得到了广泛应用。在DURT网络模型的基础上提出一种适用范围更广的广义确定性均匀递归树演化模型GDURT(Generalized Deterministic Uniform Recursive Tree),通过设计一种能够真实反映网络增长演变特点的最优节点分层编号方法,结合代数化简,找出了能够快速计算GDURT网络的拉普拉斯特征值和特征向量递推关系式,并对GDURT网络的拉普拉斯谱性质做了分析。

Robust Speech Endpoint Detection in Airplane Cockpit Voice Background

A method of robust speech endpoint detection in airplane cockpit voice background is presented. Based on the analysis of background noise character, a complex Laplacian distribution model directly aiming at noisy speech is established. Then the likelihood ratio test based on binary hypothesis test is carried out. The decision criterion of conventional maximum a posterior incorporating the inter-frame correlation leads to two separate thresholds. Speech endpoint detection decision is finally made depend on the previous frame and the observed spectrum, and the speech endpoint is searched based on the decision. Compared with the typical algorithms, the proposed method operates robust in the airplane cockpit voice background.

逆时偏移技术在HSX地区的应用

逆时偏移理论基于全波动方程,是目前最精确的偏移技术之一,比克希霍夫积分偏移更适于复杂构造成像。HSX地区地表起伏较大,地下构造复杂,实现逆时偏移应用,首先必须解决速度建模的问题,通过构建特征层位的方法,将具有相同或相近波场特性的地层划分成组,通过特征层位约束可以大大提高层析反演的效率,有效改善了速度建模的精度。逆时偏移基于双程波动方程进行波场逆时外推,必然会产生低频噪音。拉普拉斯算子滤波技术有效压制了噪音,保持了剖面的特征。实际资料应用表明,逆时偏移对断层接触关系和大角度断裂系统的复杂构造成像效果要优于克希霍夫积分偏移。