融合CBAM注意力机制的区域归一化图像修复

针对基于生成对抗网络的图像修复模型,在修复随机不规则大面积缺失区域的图像时仍存在修复图像出现伪影或失真的问题,提出一种融合卷积块注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)的区域归一化图像修复模型。基于生成对抗网络(GAN)的思想,分为生成网络和对抗网络,在修复模型生成网络编码器与解码器之间的残差块中嵌入CBAM注意力机制,组合成包含混合扩张卷积、可学习区域归一化(RN-L)和CBAM注意力机制的残差块,来获得更有效的感受野,并自动检测图像中潜在的缺失和未缺失区域,同时捕获图像缺失区域的关键局部细节信息,提升网络的特征学习能力,进而提取待修复图像中的有效特征;将原来残差块和解码器的激活函数由ReLU改为Mish及ELU,有效减少信息的保留,从而加快网络的训练。在CelebA、Paris StreetView以及Places2数据集上对具有不规则缺失区域的图像进行实验,采用性能评价指标峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和L1损失进行评价。实验结果表明,模型的定性和定量分析结果均优于对比模型,其性能评价指标值更高,修复图像的视觉效果更好。模型在修复随机不规则大面积缺失区域的图像时,能有效消除伪影,呈现出更好的视觉效果,并且模型的收敛速率更快。

区域归一化植被指数(NDVI)对植被光合作用响应的研究

本文通过分析 NOAA- AVHRR数据 ,对研究区冬小麦各生育期的归一化植被指数 ( NDVI)进行计算 ,表明随冬小麦生育期发展 NDVI值呈现两头低 ,中间高的情形 ,这与冬小麦生长发育状况相一致 ,也即与冬小麦群体光合作用的响应。通过理论探讨进一步分析了NDVI与植被光合速率的关系 ,表明其存在某种程度的正相关。由此可更好地为从遥感信息建立估测植被生物量的机理模型提供依据。

基于匹配语义感知的单板缺陷图像修复研究

单板的质量决定单板类人造板的使用价值,单板上的缺陷处理成为木材加工中的重要环节。为处理单板的缺陷,提高木材的利用率,提出一种基于匹配语义感知的单板缺陷图像修复方法。首先使用匹配语义感知模块获取远距离的特征,提升模型的精度;然后使用双卷积模块,捕获多尺度上下文信息,并在整个网络中使用区域归一化,避免均值和方差偏移。使用峰值信噪比(Peak signal-to-noise ratio,PSNR)和结构相似性(structural similarity index,SSIM)为评价指标。研究结果表明,改进后方法的PSNR达到28.48,SSIM达到0.91,与全局和局部判别器网络(Globally and Locally Consistent Image Completion,GL)相比,PSNR和SSIM分别提升1.03%和0.05%。研究结果表明该方法可取得结构、纹理一致的修复效果,为单板缺陷修复提供指导性意见。

基于归一化吞吐量的CDMA Ad hoc网络传输范围优化

针对CDMA Ad hoc网络节点传输范围优化问题,提出了基于归一化吞吐量的节点最优传输范围分析模型,推导出了不同扩频码分配机制下的节点最优传输范围。数值结果表明,与基于前向进阶尺度模型获得的最优网络参数相比,基于归一化吞吐量分析模型获得的节点最优传输范围变小而节点最优发送概率增大,进而导致单个节点的传输性能降低而整个网络的传输性能提高。扩频码分配机制影响节点最优传输范围的选取,在基于接收机的扩频码分配机制下,节点最优传输范围较大。

基于Curvelet变换与一致性约束的遥感图像融合

为解决当前遥感图像融合方案存在的块效应以及光谱扭曲等不足,在图像归一化区域方差的基础上,设计一致性约束规则的融合方法。利用变换,从多光谱图像中分解出亮度分量;将其与全色图像在快速离散Curvelet的变换下,求取高、低频系数;根据高频系数的归一化区域方差,建立一致性约束规则,对其进行融合;将不同低频系数的归一化区域能量特征进行比较,采用不同的融合方法对低频系数进行融合;基于融合后的子带系数,将其通过Curvelet与HSV逆变换,完成图像融合。通过对比实验发现,与当前遥感图像融合方法相比,所提方法不仅具有更高的融合质量,最小光谱扭曲度仅为2.291,其具备更高的融合效率,所需时耗为1.74s。

基于curvelet变换与一致性约束的遥感图像融合

目前,块效应和光谱扭曲是遥感图像融合方案中两个短板部分,基于图像归一化区域方差,获取具有一种新的融合方式。通过变换,将图像的亮度分量从现有的多光谱图像中分离;通过快速离散Curvelet将它和全色图像变换,这种情况下分别求出高频系数和低频系数;算出高频系数的归一化区域方差,采取一致性约束的原则,将其融合;把归一化区域能量这一特性作为接下来比较的对象,我们比较各个低频系数,将低频系数利用不一样的融合方式融合;以完成融合的子带系数做为基础采用快速离散Curvelet和HSV逆变换,用以融合所需图像。实验表明,该方法融合质量更高,光谱曲度最小值达2.3;耗时1.74S,融合效率达到新高。

中国大陆中强地震复发间隔的概率分布研究

地震复发间隔的概率分布是计算地震发生概率的基础。利用我国历史地震目录资料,统计分析中国大陆中强地震归一化区域复发间隔,分析发现中国大陆中强地震活动兼具周期性和丛集性特点。采用对数正态分布与指数分布构建混合概率分布模型,通过最小二乘法拟合混合概率分布函数的最优参数。拟合结果的误差分析表明,混合概率分布模型更加符合中国大陆中强地震的活动特点。