基于不可分小波和改进YOLOv8的交通标志检测算法

在现代智能交通系统中,高效且准确的交通标志检测对于辅助驾驶和自动驾驶系统具有重要意义。针对背景复杂的道路场景中交通标志尺寸小导致的识别精度低,漏检等问题,提出了一种基于不可分小波和改进YOLOv8的交通标志检测算法。首先,采用不可分小波处理输入图像,有效提取高频信息以增强图像的细节表现,提高模型的鲁棒性。其次,引入针对小目标的检测层,取代原始模型中的大目标检测层,优化网络结构,从而显著提升了小目标的检测性能。接着,将网络中的跨步卷积替换成SPD-Conv,有效减少特征信息的丢失。最后,采用WIoU损失函数代替原有的损失函数。在TT100K数据集上进行训练,实验结果显示,改进后的算法相较于YOLOv8在精确率及mAP@0.5上,分别提升了9.7%和11.5%,性能明显优于原始算法。

基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案

实现云数据删除的确定性是云存储安全领域亟待解决的关键问题。现有方案普遍存在过度依赖于密钥销毁、不具备密文强不可分性和加解密开销过大等缺陷。结合AONT转换与分组加密,提出一种基于密文强不可分性的云数据确定性删除方案,通过混淆原始数据本身实现密文数据的强不可分性。理论分析和实验结果表明,该方案销毁密文数据的任何一个密文数据块都将导致原始数据无法复原,摆脱了对密钥销毁的过度依赖,实现了确定性删除的预期目标;通过引入数据块乱序并减少密码运算次数,在提升抗密文分析能力的同时大幅降低了计算开销,与现有方案相比具有明显的性能优势。

深刻认识“国土不可分、国家不可乱、民族不可散、文明不可断”的共同信念

中国历史长期的大一统传统使得中华文明呈现出多元一体、团结集中的统一性特征。这种统一性特征,决定了“国土不可分、国家不可乱、民族不可散、文明不可断”的共同信念。分别来看,在中华文明思想中,对待国土始终坚持“当以死守,不可以尺寸与人”的领土完整观,这也决定了中国将不允许台湾地区与内地始终处于未统一状态;在历史进程中,厚重的家国情怀、向内凝聚的历史纹路、“动”“静”交错中的互动交融是统一的多民族国家形成的重要特征和历史根基,也为“国家不可乱”提供了历史支撑;面对复杂的国内外形势,加强民族团结、铸牢中华民族共同体意识、坚持和完善民族区域自治制度,将“民族不可散”的信念落到实处,为实现中华民族伟大复兴提供强大动力。新时代要继承、发展和繁荣中华文明,既需要对“蒙了尘”的中华文明“除尘”,同时要与社会主义现代化相适应,推动其创造性转化和创新性发展,建设中华民族现代文明。从统一性与中华文明其他特性之间的关系来看,统一性是连续性的前提和结果,创新性和包容性为统一性提供力量保障和精神支持,和平性为统一性提供良好的外部环境。

成人不可分期压力性损伤患者伤口护理循证实践

目的将循证获取的成人不可分期压力性损伤患者伤口最佳证据应用到临床护理实践,以提高伤口治疗效果。方法成立循证实践小组,通过循证获取成人不可分期压力性损伤患者伤口护理最佳证据。选择2020年9月至2021年10月在某医院护理系统的压疮上报表单中登记的患者作为研究对象,随机分为试验组(n=112)和对照组(n=97),通过证据获取及培训进行最佳证据本土化改进,比较组间与组内护士压力性损伤分期及护理知识水平、对实践方案的执行率和患者压疮愈合情况。结果证据应用前后护理人员知识问卷得分明显提高(t=9.768,P<0.01),8条措施执行率较前明显改善,差异具有统计学意义(P<0.01或P<0.05),试验组压疮愈合评分表得分明显降低(t=7.977,P=0.001),且低于对照组(t=-5.989,P=0.001)。结论基于证据的成人不可分期压力性损伤伤口护理最佳实践方案,阐明了局部伤口治疗关键技术,有效促进了不可分期压力性损伤伤口的好转,方案接受度良好,同时提高了临床护士相关理论知识和实践技能。

基于不可分提升小波的双U-Former图像去雨网络

针对基于张量积小波的去雨方法无法捕获所有方向的高频雨纹的问题,提出基于不可分提升小波的双U-Former网络(DUFN)。首先,利用各向同性的不可分提升小波捕捉各个方向的高频雨纹,相较于哈尔小波等张量积小波只能捕捉3个方向的高频雨纹,DUFN能获得更全面的雨纹信息;其次,在各尺度上串联两个由Transformer Block(TB)构成的U-Net,将浅层解码器的语义特征传递到深层阶段,并更彻底地去除雨纹;同时,使用尺度引导编码器通过浅层各尺度信息引导编码阶段,并利用基于CBAM(Convolutional Block Attention Module)的门控融合模块(GFM)使融合过程更专注于有雨区域。实验结果表明,相较于先进方法SPDNet(Structure-Preserving Deraining Network),在Rain200H、Rain200L、Rain1200和Rain12这4个合成数据集上,DUFN的结构相似度(SSIM)平均提高了0.0097,在Rain200H、Rain200L和Rain12这3个合成数据集上,DUFN的峰值信噪比(PSNR)平均提高了0.657 dB;在真实世界数据集SPA-Data上,相较于先进方法ECNetLL(Embedding Consistency Network+Layered Long short-term memory),DUFN的PSNR和SSIM分别提高了0.976 dB和0.0031。验证了DUFN可以通过增强捕捉高频信息的能力提升去雨性能。

大规模非凸不可分优化问题的分裂序列二次规划算法

该文研究了目标函数和约束函数带不可分结构的大规模非凸优化问题,提出了一个新的分裂序列二次规划算法.首先,借助分裂算法思想将传统二次规划(QP)子问题的增广拉格朗日问题分解为两个小规模QP子问题,通过求解小规模QP子问题产生改进的搜索方向.其次,以增广拉格朗日函数作效益函数,通过Armijo线搜索产生下一个迭代点.在较为温和的条件下,获得新算法的全局收敛性.最后,对该算法进行了数值实验,验证了算法的有效性。

基于Transformer和不可分加性小波的图像超分辨率重建

针对目前超分辨率重建存在纹理模糊、扭曲等问题,提出了一种基于Transformer和不可分加性小波的网络。该网络由小波分解模块、纹理提取模块、浅层特征提取模块、用于纹理匹配的相关嵌入模块、纹理传输模块、用于纹理融合的跨尺度集成模块共六个模块组成。我们对此网络的重建性能在相关的测试数据上与已有的典型方法进行了对比研究,实验结果表明,该网络不仅提升了视觉效果,而且获得了较好的客观指标评价,在所比较的六种方法中,所构建网络在CUFED5、Sun80和Manga109数据集上的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)都具有最佳性能。

基于四通道不可分加性小波与DeepLabv3+结合的语义分割模型

为了改善传统语义分割模型中因丢失细节,从而导致信息下降的问题,我们提出了一种改进的DeepLabv3+网络分割模型。首先将主干网络替换为MobileNetV2网络;其次通过构造四通道不可分小波低通滤波器,对源图像进行分解,提取源图像的高频子图;再次,将普通卷积更换为深度可分离卷积并且引入卷积注意力模块(CBAM)自适应细化特征,从而提高网络模型的分割效果。实验结果表明,改进后的模型在VOC数据集上均交并比(mean intersection over union, MIoU)比原始的DeepLabv3+模型提高0.94%,平均像素精度(mean pixel accuracy, MPA)比原始DeepLabv3+模型提高了1.34%,准确度比原始DeepLabv3+模型提高0.19%。在BDD100K数据集上均交并比比原始的DeepLabv3+模型提高0.53%,平均像素精度比原始DeepLabv3+模型提高了0.15%,准确率比原始DeepLabv3+模型提高0.13%。在主观和客观结果上均显示我们的模型优于原模型。

抵押权不可分性在不动产登记中的适用

案例案例一:甲用其名下的A、B两套房屋共同做抵押向银行获取贷款600万元,办理了一个一般抵押权登记。甲与银行签订抵押权变更协议,约定A房屋担保600万元债权中的250万元,B房屋担保600万元债权中的350万元。现甲和银行向不动产登记机构申请办理登记,想将原先的一个抵押权变更为两个抵押权,登记机构能否办理?案例二:乙用其名下的C、D两套房屋共同做抵押向银行获取贷款,办理了一般抵押权登记。

关于θ[H]-模的诱导模不可分直和项的讨论

对于绝对不可分模N,T=G为N的惯性群,G/H为循环群,|G/H|=n.F为任意域,f0是F中某特定元,若存在a∈F,使f0=an,则N↑G的不可分直和项的个数等于F[G/H]的不可分直和项的个数.

二维正交不可分的小波滤波器

给出二维正交的小波低通滤波器的若干种构造算法。其中包括张量积和不可分二维正交小波滤波器的构造。并给出对应正交小波高通滤波器的显式构造。

虚二次域上的不可分正定整Hermite型

用格论方法证明了虚二次域 F=Q( mi) ( m≡ 3( mod4 )且 m无平方因子 )上存在任意秩 n判别式d(自然数 )的不可分正定整 Hermite型 ,但有下列例外 :Q( 3i) :n=2 ,d=1 ,2 ,4 ,1 0 ;n=3,d=1 ,2 ,5 ;n=4 ,d=1 ,2 ;n=5 ,d=1 ;n=7,d=1 ;Q( 7i) :n=2 ,d=1 ;Q( 1 1 i) :n=2 ,d=2 ;n=3,d=1 ,不存在相应的不可分正定整 Hermite型 .

基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合

针对Daubechies系列小波不具有对称性、张量积小波变换只强调水平和垂直方向的不足,提出了一种基于三通道不可分对称小波的多聚焦图像融合方法。利用矩阵扩充的方法,给出了一种三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多聚焦图像作非下采样多尺度分解,采用低频分量系数值取小、高频分量系数绝对值取大的融合规则对分解后的子图像进行融合。实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其融合结果图像有较丰富的边缘信息、较高的清晰度和空间分辨力,其融合性能比基于不作采样的张量积离散小波帧变换的融合方法的融合性能好。

基于采样二通道不可分小波的多光谱图像融合

针对基于非下采样不可分小波图像融合方法空间分辨率不高、基于张量积小波融合方法会出现方块效应的不足,提出了一种基于伸缩矩阵为[1,1;1,-1]的二通道采样不可分小波的多光谱图像和全色图像融合方法.利用矩阵扩充方法,构造了一组新的不可分低通滤波器和高通滤波器组,利用所设计滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作下采样的多尺度不可分小波分解,分别对分解后的低频子图像和高频子图像按不同的融合规则进行融合.实验结果表明,其保持光谱信息的能力和保持空间分辨率信息的能力比基于IHS变换融合方法、基于DWT的融合方法、基于IHS-DWT的融合方法、基于IHS-Contourlet变换的融合方法、基于IHS-Curvelet变换的融合方法、SRF方法都强,与基于非下采样的二通道不可分正交小波和不可分双正交小波融合方法相比,该方法能保持较好的整体光谱信息和较高的空间分辨率信息.

基于四通道不可分加性小波的多光谱图像融合

针对张量积小波不具有对称性,在图像融合中难以获得高空间分辨率图像的问题,文中提出了伸缩矩阵为[2,0;0,2],且具有紧支撑、对称性和正交性的不可分小波的一种构造方法,并把此类小波应用于多光谱图像与高分辨率图像的融合中.利用矩阵扩充方法设计了4通道6×6对称的不可分小波滤波器组,并构造出多组滤波器组,利用此类滤波器组中的低通滤波器对图像进行加性分解与重构;对QuickBird及其它类多光谱图像与高分辨率图像的融合进行了研究,提出了3种融合模式NAWS、NAWRGB和NAWL.对这些模式进行了实验研究,并采用客观性能指标对融合结果图像进行了客观评价.实验结果表明,该方法对多光谱图像与高分辨率图像的融合有较好的融合效果,与张量积小波的融合方法、可分的加性小波融合方法和二通道不可分加性小波融合方法相比,该方法在保持图像的高空间分辨率方面有优越的性能,能从原图像中获得更多的信息.同时该方法又能保持较好的多光谱信息.

基于非下采样三通道不可分对称小波的多光谱图像融合

针对IHS变换融合方法不能保持好的光谱信息,张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低、且易产生方块效应等不足.提出了一种基于三通道不可分对称小波的多光谱图像融合方法.利用矩阵扩充的方法,给出了三通道不可分对称小波滤波器组的构造方法,用所构造的不可分小波滤波器组分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像作非下采样多尺度分解,采用高频分量替代、低频分量取平均进行融合.实验结果表明,该方法有较好的融合效果,其保持光谱信息的能力和空间分辨率信息的能力比基于IHS融合方法、基于DWT的融合方法和基于IHS-DWT的融合方法都强.

基于不可分小波分解的图像配准方法

张量积小波强调的是图像中水平和垂直方向的高频信息,而不可分小波具有各向同性,可以提取图像中各个方向的边缘,能获得比较完整的图像轮廓,将这种特点应用于图像配准时,能准确定位图像仿射不变点的位置。为此,提出一种通过求取不可分小波分解后的高频子图像配准参数来配准原图像的方法,把图像的配准问题转化为其不可分小波分解后的高频子图像配准问题。从不可分小波分解的快速算法理论出发,证明该配准方法的正确性。构造一组四通道不可分小波滤波器组,在此基础上给出配准的方法和步骤。实验结果表明,该方法具有较好的配准效果,其求取图像配准参数的运算量比直接求取原图像配准参数运算量的1/4还少,与基于张量积小波分解的图像配准方法相比,具有较高的配准精度。

基于采样三通道不可分小波的多光谱图像融合

针对传统的基于张量积小波变换融合方法生成的融合结果图像空间分辨率偏低且易产生方块效应、HSI变换融合方法保持光谱信息能力较差、基于非下采样三通不可分小波多光谱图像融合方法空间分辨率偏低等不足,提出了一种基于抽样矩阵为[2,1;-1,1]的三通道不可分小波的采样方式,并提出了基于该采样方式下的多光谱图像和全色图像融合方法。利用矩阵扩充的方法构造了一组具有对称性的三通道不可分滤波器组,分别对多光谱图像的亮度分量和全色图像做采样多尺度分解,对分解后的低频分量和高频分量按不同的融合规则进行融合。实验结果表明,所建议的方法融合结果图像清晰,能保持较好的光谱信息和高空间分辨率信息。该方法保持原多光谱图像的光谱信息的能力、保持原全色图像的空间分辨率的能力比基于DWT、基于HSI-DWT、基于HSI-Contourlet、基于HSI-Curvelet和基于HSI-STCNW的融合方法都强。与基于非下采样三通道不可分小波(HSI-TCNONW)的融合方法相比,该方法有较高的空间分辨率。该方法能保持原图像的较好的边缘信息和结构特征。

基于不可分加性小波与形态学梯度的图像边缘提取方法

针对传统的图像边缘提取方法只强调图像中的水平和垂直边缘的不足,提出了一种基于不可分加性小波和形态学梯度相结合的图像边缘提取方法。根据二维不可分小波理论构造了低通滤波器,利用它对原图像进行加性小波多尺度分解;对低频子图像求形态学梯度,对增强后的高频子图像取模极大值;将所得梯度图与边缘图作加性小波逆变换,得重构后的边缘梯度图;并利用二值形态学方法对其进行处理,得最终结果边缘图。实验结果表明,此算法可获得较好的边缘图像,与经典的边缘提取方法相比,它具有完整性、多方向性、平移不变性和快速性的特点。

实验不可分辨的Voigt线型重叠谱线的压致展宽线宽的偏差确定

通过仿真和拟合Voigt线型重叠谱线,讨论了将实验上不可分辨的两条谱线重叠后视为单条谱线时所得到的压致展宽线宽与其实际值的相对误差ε,分析了该误差与两谱线的中心位置距离δν0和实际的压致展宽线宽δν0L的变化规律。发现ε在谱线的压致展宽线宽远小于多普勒线宽δνD时显得很大,与δν0和δν0L的变化规律较复杂;当δν0L可与δνD比拟时,ε随δν0的变化趋于呈光滑的二次项函数曲线,但曲线的斜率在δν0L小于δνD情况下为负,而在δν0L大于δνD时为正。整体来说,随着δν0L对总线宽的影响越大,ε越小。所有这些结论和相应关系数据为修正压致展宽线宽的拟合值具有积极的参考价值,并且为进一步从实验上不可分辨的重叠谱线确定精确的压致展宽系数提出了极有意义的方法和思路。