基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法

针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。

全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割算法

针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法。为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks, CCF-DB)作为U型网络的编解码器用以提取视网膜血管的特征信息;在网络最底端嵌入混合注意力级联卷积密集块(mixed attention cascaded convolutional dense block, MACC-DB),进一步提升感受野,获取更高维的语义特征信息;在模型的解码部分采用全尺度的跳跃连接,捕获不同尺度下的血管特征信息,提升模型的分割精度。实验结果表明,在DRIVE数据集上,相比于U-Net、U-Net3+、SA-Unet、FR-Unet等算法,此算法的AUC值达到了98.26%,准确率为95.82%;在CHASE-DB1数据集上,此算法的AUC值达98.84%,准确率达96.66%。采用此算法进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割达到了优良的效果。

基于改进多尺度Retinex理论的海上图像去雾算法

针对传统去雾算法在海雾环境下处理得到的图像细节丢失、亮度偏暗及色彩失真等问题,提出了一种基于Retinex理论的海上图像去雾算法。首先,将图像转换到HSV空间,通过改进的多尺度Retinex增强算法对V通道单独处理获得照射分量。其次,将照射分量经过对数运算获得反射分量,与归一化处理后的H和S通道合并获得图像基础层。最后,通过引导滤波获得图像细节层,并与基础层合并进行自动白平衡处理,得到最终结果图像。试验证明,与暗通道先验算法及传统多尺度视网膜增强算法相比,提出的算法在标准差、平均梯度、峰值信噪比及结构相似性等评价指标方面均有所提升,海雾图像去雾质量得到有效增强,对提高海雾环境下船舶通航效率具有重要意义。

GOES-16 ABI观测和ERA5全天空模拟亮温揭示的热带对流水平特征尺度对比分析

本研究通过将GOES-16 ABI观测亮温和ERA5再分析资料的全天空模拟亮温进行对比分析,发现观测亮温和模拟亮温对流低值区位置大体接近,也能够定性反映出对流从发展到减弱的日变化过程,但亮温低值区域的强度存在较大差异。即使把高分辨率ABI通道13观测亮温平均到ERA5分辨率(0.25°×0.25°),在热带对流区的低亮温强度仍然高于ERA5全天空模拟亮温。因此利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)对任意选择的两对流区域内的观测和模拟亮温进行了尺度分析和对比。在其中对流较强的区域内,当ABI观测亮温的主成分分量从1增加到9时,水平特征尺度从700 km逐渐减小到150 km。ERA5全天空模拟亮温从主成分1增加到4时,水平特征尺度从950 km减小到270 km空间尺度,但当主成分4增加到9时,特征尺度几乎不变。在对流较弱的另一区域也能够发现ERA5模拟亮温对对流水平特征尺度有明显高估。ERA5模拟亮温各主成分的相位和观测亮温存在2 h以内的误差。由于ERA5全天空模拟亮温低值区与ERA5云冰路径大值区吻合度较高,由此可以推测ERA5云冰路径误差是造成ERA5全天空模拟亮温与ABI观测亮温差别的主要原因之一。

基于全尺度融合侧输出残差网络的骨架提取算法

图像骨架是一种紧凑、直观的图像表示方法。目前,现有基于深度学习的二值像素图像骨架提取算法存在骨架断裂问题。提出了一种基于全尺度融合侧输出残差Unet网络(FFSR-Unet)的骨架提取算法,该算法通过融合编码器和解码器不同层级间的特征,实现了前景对象不同形状尺度的特征交互,同时采用阶梯式残差块以增强网络对深层与浅层语义的提取能力。该算法在Pixel SkelNetOn Challenge数据集上的F1-score可以达到0.8548,能够超越现有算法的提取结果。

基于多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法

针对公路场景下的视频监控系统与其他图像采集设备常常受到环境因素的影响,使得采集到的图像呈现出低照度、低对比度、不清晰等缺点,不利于后期对交通运行状态的识别等。因此,本文提出一种基于二维gamma函数改进的多尺度Retinex的低照度公路交通图像增强算法。首先,采用引导滤波将原始低照度公路交通图像分为基础图像与细节图像后加权融合,获得对比度增强图像;然后在HSV颜色空间下,采用本文改进的算法校正亮度分量,获得亮度增强图像;最后多尺度融合对比度增强图像与亮度增强图像,得到最终增强图像。实验结果表明,本文算法能够有效提升公路交通图像的亮度、对比度与清晰度,适用于公路场景的视频监控系统与图像采集设备。

全尾砂膏体多尺度物料均质化制备技术研究

为实现料浆均质化充填,以某矿为工程背景,首先,开展了全尾砂及5组分级尾砂试验,利用Fuller曲线级配理论研究了不同工况下尾砂级配质量效果。然后,以全尾砂料浆为研究对象,分析了不同的搅拌速度、时间及料浆质量浓度对制备膏体料浆的影响。最后,通过试验对不同因素的最优值进行了验证。结果表明:各试验组的级配指数均小于理想级配指数和较优密实度范围,尾砂总体级配质量均较差。当充填料浆质量浓度小于74%时,搅拌参数设置速度为200 r/min,搅拌时间为3 min,搅拌效果最佳。通过试验验证了物料在最优搅拌参数的作用下搅拌,能均匀分散在浆体之中,确保了输送的各部分浆体流变性能相同。

服务北京冬奥建设培养多学科全尺度建筑类设计创新人才

超大型国际体育赛事建设的可持续性是一道世界性难题。清华大学建筑学院为把握2022年北京冬奥会规划建设契机,回应联合国可持续发展目标与我国“双碳”目标,把服务北京冬奥建设和教育教学深度融合。学院负责的冬奥会课题,贯穿了本硕博设计教学、论文训练、社会实践、科学研究等“全链条覆盖”的教学体系。结合北京冬奥会实践,形成了以“全尺度空间干预”为核心的多学科交叉、科学与艺术融合的“大建筑”教学框架;结合北京冬奥会人才培养实践,因材施教,完善了以学生学术志趣为导向、学科学术焦点为依据的多维度教学过程;结合大型国际事件机遇,推进了以多元文化背景为基础、以思维交融和创新实验等为手段的国际化教学方式。近年来,学院在培养投身脱贫攻坚、服务全面小康、推动可持续发展的建筑类设计创新人才方面取得了诸多重要实践成果,建立了以“扎根中国、胸怀世界、通识宽广、专业精深”为突出特点的多学科全尺度建筑类创新人才培养体系。实践表明,多学科全尺度教学体系能够为我国建筑学教育提供参考借鉴和引领建筑类学科向“大建筑”学科融合方向发展。

多尺度Retinex的光学相干层析图像增强研究

针对光衰减导致光学相干层析图像局部图像对比度下降的问题,提出了基于多尺度Retinex的光学相干层析图像增强方法。采用图像光照补偿的方法完成光学相干层析图像增强,选取多尺度Retinex算法在三个尺度条件下确定高斯滤波系数;利用高斯滤波系数对光学相干层析图像实施卷积处理,对灰度值结果实施加权平均处理,并采用分段线性平移与压缩方法对加权后灰度值实施映射,实验结果显示该方法可显著提升图像的颜色与对比度质量,有效解决了后向散射的问题,获取较好的光学相干层析增强效果。

金属疲劳损伤全寿命过程及工程应用综述

金属疲劳损伤过程复杂,不同载荷类型与服役环境下金属疲劳损伤机理、变形特性和破坏模式存在较大差异。将疲劳损伤全寿命过程按照循环寿命周次划分为超高周、高周、低周和裂纹扩展4个类别,根据变形响应特性和变形机理特征阐述了各类别疲劳损伤的研究现状及发展趋势,涉及宏观尺度、微细观尺度和宏细微观多尺度理论体系。同时结合工程实际案例,以轧辊和燕尾榫作为代表性构件,分析其疲劳损伤行为与影响因素,探讨了目前疲劳理论在工程实践中的应用及挑战,旨在为金属疲劳损伤全寿命理论体系的完善和关键部件健康质量管控提供理论依据和技术指导。

矿区全尺度梯度地表形变监测的LEV-InSAR模型

针对合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术无法准确提取矿区大梯度地表形变信息这一问题,提出了一种融合水准数据的D-InSAR矿区全尺度梯度地表形变监测方法(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar Method Based on Leveling Data Fusion,LEV-InSAR),并以山西省长治市霍尔辛赫矿区3501工作面作为试验区域,以9景哨兵1号影像和部分同时期水准数据作为研究数据,采用LEV-InSAR模型对该区的地表形变进行了监测。试验结果表明:LEV-InSAR模型监测结果与观测线水准实测结果基本吻合,累计下沉误差最大为41 mm,其倾向线和走向线水准观测点均方根误差分别为10.2 mm和14.9 mm,平均相对误差分别为14.4%和26.6%。LEV-InSAR模型在一定程度上恢复了研究区内大梯度形变区域的形变量,实现了矿区全尺度梯度地表形变监测,验证了该监测方法的可行性和适用性。

印度-欧亚板块主碰撞带全地壳尺度相互作用关系研究

印度板块自新生代早期开始沿雅鲁藏布江缝合带向北与欧亚板块碰撞以来,印度板块的深俯冲过程一直是大家关注的焦点,而垂向上主碰撞带全地壳尺度由深及浅的相互作用关系研究程度相对较弱,主要归咎于之前缺少全地壳尺度高分辨率数据资料,从而也阻碍了对主碰撞带巨厚地壳成因机制及深部地球动力学过程的了解。在本次研究中,分别基于横穿主碰撞带中部和东部的180 km及100 km长的深反射地震剖面进行精细构造地球物理学分析,揭示了主碰撞带全地壳尺度由深及浅的相互作用关系:(1)横向上,印度板块下地壳存在北向俯冲,且俯冲前缘有限的存在于南拉萨地体南缘。上覆的南拉萨地体则出现透明反射结构和中拉萨地体统一北倾的反射结构。(2)垂向上,印度地壳主要表现下地壳俯冲、中上地壳双冲构造回返结构。南拉萨地体四分之三的地壳表现为透明反射。占据另外四分之一的上地壳顶部表现为统一的南倾结构形态;中拉萨地体则以下地壳北倾、上地壳上拱反射结构为主。三者皆在垂向上出现差异性变形。(3)主碰撞带上地壳顶部表现为统一的后展式顶板逆冲推覆构造,该逆冲推覆系统可一直从南拉萨地体北边界的洛巴堆—米拉山断裂向南越过南倾的雅江缝合带延伸至北喜马拉雅穹窿背斜北翼。结合大地电磁数据所揭示的南拉萨地体高熔体百分比区域沿俯冲印度下地壳顶边界发生的南移现象,研究结果揭示南拉萨地体巨厚地壳主要由新特提斯构造域幕式岩浆作用所形成的新生地壳物质易挤压变形引起。同时,南拉萨地体幕式岩浆作用在印度与欧亚板块的相互碰撞作用过程中发生了热量的向南运移。该过程引发北喜马拉雅构造带深熔作用的同时减弱了北喜马拉雅构造带地壳机械强度,从而使中上地壳物质的双冲构造回返主要表现为短波长背型堆垛结构,并垂向增厚了俯冲印度地壳厚度。同时,背型堆垛构造形变过程所导致的北喜马拉雅穹窿带的加速出露给主碰撞带区域上地壳顶部带来北向的构造挤压推覆作用,最终使主碰撞带区域在北喜马拉雅穹窿区域以北展现为统一的后展式顶板逆冲推覆结构构造。印度-欧亚板块主碰撞带的圈层相互关系是造成该区域巨厚地壳的关键,其上地壳顶板逆冲推覆过程亦降低了主碰撞区域的地形起伏。

基于改进多尺度Retinex图像增强和支持向量机的苹果表面缺陷检测

目的采用改进多尺度Retinex(multi-scale Retinex,MSR)图像增强技术和支持向量机(support vector machine,SVM)分类技术实现苹果表面缺陷检测。方法利用MSR图像增强方法消除苹果样本图像中的光照不均匀现象和表面颜色复杂的干扰。对图像增强结果进行自适应Gamma矫正以提高光晕区域对比度,并采用基于局部灰度的多阈值比较分割方法消除光晕现象干扰并得到初步缺陷分割结果。在此基础上,提取苹果梗萼与疤痕的颜色特征,引入SVM对梗萼和疤痕进行分类,并对梗萼进行剔除,仅保留疤痕作为最终缺陷检测结果。结果将本研究的方法部署到嵌入式设备OpenMV4H7Plus中并经实验证明,梗萼识别准确率达到93.8%,疤痕检测准确率达到92.8%。结论利用改进MSR图像增强技术和SVM分类技术可以在光照不均匀和颜色信息复杂的苹果表面实现疤痕的有效检测。

多尺度Retinex低照度图像增强的ZYNQ实现

针对头戴夜视系统低照度图像增强的实时处理需求,给出了一种基于改进的多尺度Retinex图像增强算法的硬件化方法。将输入的低照度灰度图像分解为照度分量和反射分量;以具有保边特性的双边滤波函数作为多尺度Retinex模型的中心环绕函数,完成照度分量的估计,进而得到输出反射图;采用限制对比度自适应直方图均衡化方法拉伸图像灰度级,限制对比度过度增加并抑制噪声;选用Xilinx公司的ZYNQ开发套件,实现了基于流水线和并行处理技术的算法硬件移植。仿真分析和测试实验表明,硬件平台能够有效提升低照度图像的亮度和对比度,恢复更多图像细节信息,图像增强客观评价指标与仿真结果接近,可满足头戴夜视系统的使用要求。

基于多尺度Retinex的受云雾影响可见光图像增强研究

为增强云雾影响下的可见光图像质量,设计了基于多尺度Retinex的受云雾影响可见光图像增强方法。首先采用小波变换对受云雾影响可见光图像进行预处理,采用去噪算法消除可见光图像中的噪声,然后采用多尺度Retinex算法增强受云雾影响的可见光图像,最后进行可见光图像增强测试实验,实验结果表明,采用本方法处理后的可见光图像的对比度较为均衡,像素值处于1500 pixels左右,可以实现图像的整体增强。可见光图像的均值均与130极为接近,可见光图像平均梯度高于15,具有较高的实际应用价值。

结合多尺度深度学习网络和Retinex理论的低光照图像增强算法

针对低光照增强任务缺乏参考图像及现有算法存在的色彩失真、纹理丢失、细节模糊、真值图像获取难等问题,本文提出了一种基于Retinex理论与注意力机制的多尺度加权特征低光照图像增强算法。该算法通过基于Unet架构的特征提取模块对低光照图像进行多尺度的特征提取,生成高维度的多尺度特征图;建立注意力机制模块凸显对增强图像有利的不同尺度的特征信息,得到加权的高维特征图;最后反射估计模块中利用Retinex理论建立网络模型,通过高维特征图生成最终的增强图像。设计了一个端到端的网络架构并利用一组自正则损失函数对网络模型进行约束,摆脱了参考图像的约束,实现了无监督学习。最终实验结果表明本文算法在增强图像的对比度与清晰度的同时维持了较高的图像细节与纹理,具有良好的视觉效果,能够有效增强低光照图像,视觉质量得到较大改善;并与其他多种增强算法相比,客观指标PSNR和SSIM得到了提高。

基于多尺度Retinex的激光雷达图像自适应增强方法

激光雷达图像容易受到外界因素影响,造成细节丢失、边缘模糊、噪声过多等问题,因此,提出基于多尺度Retinex的激光雷达图像自适应增强方法。利用线性变换法则和硬阈值法预处理低频激光雷达图像,完成图像边缘细节处理,引入多尺度Retinex增强算法还原图像内实物的自身真实特征,凸显图像层次信息,仿真对比实验证明,应用本方法进行增强后,图像最大灰度值为150,PSNR值始终保持在80 dB之上,图像的清晰度增强,噪声明显减少,图像的对比度明显提升,图像边缘轮廓明显,证明该方法能够有效增强激光雷达图像的效果。

全直流型船舶微电网多时间尺度综合能量管理

为了解决船舶微网在短期不同工况切换时功率波动大和长期运行经济性问题,采用多时间尺度分层控制的综合能量管理策略,在考虑船舶微网运行、负荷需求以及系统运行成本三者之间关系的基础上,对船舶微网系统进行了两层调控,其中针对短期运行下的负荷波动,采用基于规则的能量管理策略,通过对比所搭建的模型在不同模式以及不同运行工况下的仿真,结果表明当负荷处于短期波动时采用该策略能够在平抑功率波动的同时有效提高电能质量;长期运行下考虑可时移负荷对船舶运行经济性的影响,提出改进型的乌鸦搜索算法对燃料和储能电池总运行成本进行优化,通过算例分析表明:该算法考虑负荷时移性,不仅起到了削峰填谷的作用,而且相较于传统的乌鸦搜索算法经济性提高了4.4%。

全尺度特征聚合的高分辨率遥感影像变化检测网络

利用遥感影像检测地表变化对了解地表动态至关重要。近年来,基于深度学习的变化检测方法因其优异的特征提取和表达能力而成为研究的热点。在全卷积网络结构方法中,融合多尺度特征信息是提高变化检测性能的关键,以往方法大多采用跳跃连接或密集连接结构,一定程度上提高了变化检测方法的精度。然而,此类方法只对相同尺度上的特征进行融合,无法从多尺度上融合足够的信息而导致达不到令人满意结果。本文提出了一种全尺度特征聚合网络(FSANet),用于解决遥感影像变化检测问题。首先,使用孪生网络提取双时相影像的特征;然后,利用全尺度特征连接结构将提取的特征有效地连接起来,为了防止特征冗余,使用特征细化模块将特征细化;最后,为了优化模型训练,采用多尺度监督策略,在解码器中额外输出多个检测结果,共同计算最终的损失值。为了验证方法的可行性,本文使用LEVIR-CD数据集和SVCD数据集来评估模型。试验结果表明,本文方法优于其他主流的变化检测方法,同时在精度和复杂度之间有着较好的平衡。

基于GAN的全时间尺度语音增强方法

现有语音增强方法在时域端到端语音增强中无法学习全面时间尺度特征信息且中间层序列建模不充分。提出从全面时间尺度进行语音降噪的方法。通过线性插值方式对输入特征序列进行扩充,获得比原输入数据具有更高分辨率的时间特征,使得模型能够从更细时间尺度上进行特征提取,并利用间隔抽样方法对每一层编码后的特征进行下采样,在较粗时间尺度上计算越来越多的高维特征,使网络模型能够捕获深层次的有用信息。同时,在网络模型中引入ConformerBlock作为中间层,其中,多头注意力机制和卷积模块能够增强中间层网络的序列建模能力,突出中间向量的表征信息,根据语音和噪声线性叠加的原理,采用联合噪声训练生成对抗网络的方法使网络从目标语音和噪声2个角度获取有用信息,进一步提升模型降噪能力。在公开语音增强测试数据集上的实验结果表明,该方法降噪后语音的各项指标均得到显著提升,相比Wave-U-net模型,在PESQ、STOI和SSNR这3项主要指标上分别提升了2.75%、1.06%、6.34%。