基于图像块分解融合的水下标定图像增强

针对水下视觉测量中相机标定采集的水下标定图像退化造成标志点信息缺损的问题,提出了一种基于图像块分解融合的水下标定图像增强算法。首先,针对水下标定图像光照不均匀造成图像去雾困难的问题,基于同态滤波实现图像分割并计算全局背景光强,以实现图像去雾。然后,针对水下图像去雾后仍然存在噪声、模糊、光照不均匀等问题,分别进行对比度增强与细节信息增强以获得两幅互补增强图像,将互补图像划分成多个图像块,将图像块分解为平均强度、信号强度和信号结构3个独立分量,3个分量分开融合并求解最终增强图像。最后,采用主客观评价及标志点检测实验评价水下标定图像增强后的质量。实验结果表明,本文方法的视觉效果及客观评价得分均高于UDCP、MSR及ACDC方法,浑浊度为7.6NTU、11.4NTU、15.7NTU、18.4NTU时,标志点检测数量分别提高了2.0%、2.3%、9.3%、21.2%。因此,本文方法可以有效提高水下标定图像质量,为水下视觉测量提供一种稳定可靠的水下标定图像增强方法。

基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法

常规海上升压站智能巡检目标时序配准主要依托三角网格表示方法,缺少对图像块能量分布的分析,导致目标配准后离群点的比重较大,配准效果欠佳。为此,提出了基于块分解和循环神经网络的海上升压站智能巡检目标时序配准算法。通过对海上升压站巡检项的分析,采用块分解算法对巡检图像进行分解,检测巡检目标的特征点,并通过提取分解图像块中的高频分量获取图像的能量分布;结合目标特征点的主曲率,计算特征点的标量比例系数,将其与给定阈值相比较,以识别并剔除不稳定极值点;引入循环神经网络求取巡检目标点的质心与特征点之间像元的标准差,由此找出阵列的中心点进行配准。以某实际海上升压站项目为研究背景,对所提方法进行性能验证,结果表明,利用该算法对巡检目标进行时序配准后,得到离群点比重较小,配准效果更好。

块三对角矩阵的并行局部块分解预条件

该文首先分析了并行局部块分解预条件的特征分布,分析表明其与串行局部块分解预条件的特征分布基本相当,从而从理论上保证了利用该预条件进行并行计算时的高效性.其次分析了利用该预条件进行并行计算时影响加速比的因素,由此说明了当问题规模不大而处理机台数增加时,计算效率必然逐渐下降的原因.最后在由 6台微机连成的机群系统上将该预条件与利用多分裂技术构造的多种预条件进行了比较,实验结果说明该预条件效率高于其它预条件方法.同时在某巨型机上进行的实验表明对处理机台数比较多时,该预条件也仍然很有效.

块三对角矩阵局部块分解及其在预条件中的应用

该文利用块三对角阵分解因子的估值分析了其局部依赖性 ,并用其构造了一类不完全分解型预条件子 ,给出了五点差分矩阵预条件后的条件数估计 ,并比较了条件数估计值与实际值 ,表明了估计值的准确性与预条件的有效性 .在具体实现时 ,考虑了预条件的 6个串行实现方案并提出了一个有效的并行化方法 ,该并行算法具有通信量少的特点 .最后在由 4台微机通过高速以太网连成的机群系统上作了大量数值实验 ,并将其与其它较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效果较好 ,尤其适用于并行计算 .

块三对角矩阵的修正型局部块分解预条件

利用块三对角阵分解因子构造了一类修正型不完全分解预条件子 ,分析了该预条件子的存在性及其若干性质。针对从二维Laplace算子离散得到的五点差分矩阵 ,给出了预条件后的实际条件数 ,结果表明 ,条件数与矩阵阶数的平方根成正比 ,并且比例因子随局部分解步长的增大而逐渐减小。具体实现时 ,考虑了其高效实现方案 ,并针对从二维Laplace算子与系数不连续的二维椭圆型算子离散得到的五点差分矩阵 ,在主频为 5 5 0MHz ,内存为 2 5 6MB的微机上作了大量实验 ,且与其他较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效率优于其他测试预条件。

三维问题的局部块分解预条件

利用块三对角矩阵的嵌套局部块分解构造了一个不完全分解预条件子,并考虑了其修正型变种,分析了两者的存在性及若干性质.针对标准七点差分矩阵,给出了预条件后的实际条件数.结果表明,采用局部块分解预条件时条件数与矩阵阶数的2/3次幂成正比,而采用修正型预条件时条件数与矩阵阶数的立方根成正比.最后考虑了预条件的高效实现并在主频为550MHz、内存为256M的微机上作了若干数值实验,并与其它较有效的预条件方法进行了比较.

基于块分解的超分辨率图像特征零样本分类

当前的图像特征零样本分类方法忽略了图像块的分解,导致特征分类结果误差较大、真实性较差。为此提出基于块分解的超分辨率图像特征零样本分类方法。利用块分解方法将图像分解为图像块,采用小波分解方法完成图像去噪。构建图像语义融合模型,融合图像中语义特征。利用自适应加权算法分类语义特征,实现图像特征零样本分类。实验结果表明,图像零样本分类方法的准确度较高,AUC指标测试结果验证了研究方法的分类结果具有理想的真实性。

Musielak-Orlicz Herz空间上的块分解及其应用

函数空间及其相关理论一直是本科阶段泛函分析课程的重要内容.聚焦函数空间块分解性质这一个问题的研究是因为函数空间上的一些算子有界性问题可归结为这些算子在该空间块上的一致有界性估计问题.为充分展示这一核心思想,我们先证明了Musielak-Orlicz Herz空间上的块分解定理,再利用该定理给出了一类奇异积分算子在齐次Musielak-Orlicz Herz空间中有界性的新证明.

多水平分块分解预置条件

本书是数值分析领域的专著，主题是对于解有限元方程的基于矩阵的分析和算法，在分块矩阵分解的公共框架下给出解有限元方程的一些有效的预置条件方法。本书研究了经常出现在偏微分方程数值解等问题中的线性代数方程组的解法，同时也给出有限元方法的基本内容。

基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法

在传统的多曝光图像融合方法中,一旦目标发生移动则会在最终融合图像中出现'鬼影'现象。现有的去'鬼影'算法大部分都继承了参考图像中的大量信息,倘若参考图像中出现曝光不足/曝光过度现象,便会影响到最终的融合结果。基于此,提出了一种基于图像块分解的多曝光图像融合去鬼影算法。首先将参考图像划分为曝光正常及曝光不足/过度两大区域,并有针对性地对这两部分区域进行处理。为了更加精准地检测出鬼影区域,将多曝光图像块分解成信号结构、信号强度和平均强度3个概念相独立的部分,采用图像块结构一致性检测的方式来进行鬼影检测。最后,去除结构不一致的图像块并对这3个部分分开融合,重构所需图像块并将其聚合至最终融合图像。实验结果表明,与现有的去'鬼影'算法相比,所提算法取得了更好的视觉效果,且计算效率得到了较大提升。

求解径向滑动轴承雷诺方程的块不完全分解快速迭代算法研究

提出一种新的求解径向滑动轴承雷诺方程的算法——块不完全分解 (BIF)快速迭代算法 ,分析了影响该算法求解精度的几种因素 .通过大量的数值试验 ,在迭代步数、计算时间上与 SOR法进行了比较 .

基于块不完全分解的共轭梯度法求解雷诺方程的算法研究

本文提出一种新的求解径向滑动轴承雷诺方程的算法——基于块不完全分解的共轭梯度(BIFCG)法,通过大量的数值试验,分析了影响该算法求解精度的几种因素。并对迭代步数、计算时间等与SOR法进行了比较。

画块式分解法在“C语言程序设计”课程教学中的应用

借鉴Scratch语言的积木式编程模式设计出画块式分解法,并应用在“C语言程序设计”课程中辅助讲解编程读程方法,使程序代码整体结构的宏观关系和逻辑主线更加清晰,便于学生学习掌握.实践表明,画块式分解法在“C语言程序设计”课程教学中的应用,促进了学生对程序设计知识概念的理解,加强了学生的高阶思维能力.

块特征值与块谱分解

利用块特征方程推出块特征值的一个充分条件和一个必要条件。最后让明了块复合矩阵可对角化的一个充要条件。

大系统平衡块对角优分解

为了实现大系统的并行处理,大系统的分解总是希望分配给各处理器的任务量是均衡的,即分解后的子系统要有平衡的结构(或维数尽量接近)。因此,在系统平衡块三角分解的基础上,利用非平衡补偿方法使系统状态方程的系数矩阵具有块对角优型,使系统模型简化的结果更为理想。系统平衡块对角优分解方法通过实例仿真证明是可行的,并为大系统分散控制的分析与设计提供了新的系统模型简化的手段。

基于最优区域划分的子块快速因子分解后向投影算法

后向投影(Back Projection,BP)算法具有精确聚焦、完美运动补偿等优点,适合于机载超宽带合成孔径雷达(Ultra Wide Band Synthetic Aperture Radar,UWB SAR)成像,但是巨大的计算量限制了它的实际应用。子块快速因子分解后向投影算法(Sub-Image Fast Factorized Back Projection,SIFFBP)算法大幅度减小了BP算法的计算量,提高了BP算法的实用性。本文通过分析SIFFBP算法区域划分的约束条件,提出了一种基于最优区域划分的改进算法,解决了传统SIFFBP算法在小波束积累角时加速性能下降的问题。当波束积累角小于60度或成像区域长宽相差较大时,改进算法进一步减小了计算量。仿真和实测SAR数据的成像结果验证了改进算法的性能。

大系统块对角优分解

以系统状态方程为模型 ,提出将系统矩阵 A块三角分解后 ,通过非平衡补偿使其具有块对角优形式的分解方法。仿真实例证明该方法是可行的 ,它可简化模型为块对角型 ,为大系统分散控制设计与实现及并行处理提供了实用手段。

K-次酉矩阵的块型分解

在K-次酉矩阵分块形式的基础上,讨论了这类矩阵的块型QR分解、块型奇异值分解和块型混合分解的几种形式,得出了一些新的结果.

大系统的ε块三角分解

:在块三角分解前对状态方程的系数矩阵A做适当的处理 ,可以拓宽块三角分解的应用范围 ,改善模型分解的结果 ,使分解形式更为简洁 。

基于DWT和SVD的改进分块图像水印算法

为同时提高水印不可见性与鲁棒性,提出一种基于DWT和SVD的改进图像水印算法.先将载体进行小波变换,然后在分块后进行奇异值分解,根据自适应原理选取嵌入数据进行水印嵌入.检测水印不需原图像,属于盲检测算法.实验结果表明,该算法增强了水印鲁棒性,且提取水印精确度更高.与单独块奇异值分解量化法作比较.实验证明,本算法具有更好的优势.