层厚对使用CT/SIM Check模体联合iQA软件检测CT模拟机的影响

目的探讨层厚大小对使用CT/SIM Check模体联合iQA软件检测放疗CT模拟机数据结果的影响。方法对1台西门子Sensation Open CT模拟机,使用6种放疗扫描协议扫描1套CT/SIM Check模体,扫描完成后重建1.5、2、3、4和5 mm共5种层厚的CT图像序列。使用iQA软件对这些CT图像序列进行自动分析并生成报表,对报表上的质控数据结果进行分析和比较。结果通过对报表数据进行分析,得到了6种扫描协议和5种层厚情形下22种参数的质控数据,对5种不同层厚的数据计算得到了相应的四分位数间距值。由数据结果可见,HU均一性和插件4内标准差的数据随层厚的增加而减小;扫描中心纵向坐标的数值随层厚的增加有下降的趋势;线宽比-灵敏度截面的数据随层厚的增加而变大。结论使用CT/SIM Check模体联合iQA软件检测CT模拟机,层厚对HU均一性、插件4内标准差、扫描中心纵向坐标和线宽比-灵敏度截面的质控数据结果有较大影响,对其他参数的数据也有不同程度的影响。本研究为物理师使用CT/SIM Check模体联合iQA软件检测放疗CT模拟机的质控工作,提供了有益的数据参考。

IQA在数字化文献质量评估中的应用研究

IQA(Image Quality Assessment图像质量评价)是一种测评数字化文献质量优劣的客观方法。文章利用IQA对不同扫描模式、不同扫描分辨率获得的数字化文献分别进行图像质量测值和文字识别错误测值,结合图表对测值进行了波动分析。研究发现,数字化文献的质量高低并非完全取决于扫描分辨率,在常规的黑白、4阶灰度扫描模式下,并非扫描分辨率越高,图像质量就越好,而是当分辨率取200-400 DPI时获得的图像质量测值最低而图像质量最好。基于测值的波动分析,进一步给出了文献数字化在不同模式下比较理想的扫描分辨率范围。

IQA技术在高压共轨柴油机上的应用

IQA的功能在于修正共轨系统中不同喷油器之间的差异,从而使油量-喷油时间MAP更加完善。该功能的输入是ECU的修正值。这些修正值描绘了每只喷油器与标准喷油器之间的差别,这种差别以代码的形式打刻在每只喷油器的顶部。在发动机下线以前,各缸喷油器的调整值将被刷写到ECU中。

喷油器IQA功能对发动机一致性修正的研究

为了研究喷油器IQA功能对发动机性能及排放的影响,在发动机试验台架准备了一组中值喷油器及多组极值喷油器,进行添加IQA功能前后的性能及排放试验。对添加IQA功能前后的极值喷油器试验数据进行分析,得出:极值喷油器在添加IQA功能后,其性能及排放均可得到一定的修正。

一种基于人工智能的智能机器人控制系统

传统机器人或电气设备,只能处理预先设定好的用户指令。研究并提供了一种系统,在传统机器人或电气设备中引入或集成具有人工智能的智能问答系统模块;该系统模块训练生成用户问答语句的指令和答案,并通过不断的迭代训练以更匹配用户的使用习惯。它能使得机器人或电气设备能与用户进行语音交互的同时,完成用户指令的动作。这样,增强了机器人或电气设备处理用户语音指令的能力,同时让机器人或电气设备显得更加的人性化,提高用户体验。

高等教育内部质量保障有效性的争议及其出路

21世纪之交,以问责为特征的高等教育外部质量保障受到学术界质疑。高等教育质量保障实践开始从外部转向内部,试图赋权于大学内部,使其成为质量治理主体,以防止外部的过多介入,从而改善质量保障的有效性,促进高等教育质量实质性提升。内部质量保障研究也随之成为国际高等教育研究领域中的新议题。随着研究与实践的深入,虽然内部质量保障的方法已经相对成熟,但其效果却受到诸多争议。为了提高内部质量保障的有效性,内部质量保障应通过质量文化的形塑提高有效性、弱化外部强制性以释放内部质量保障的个性化,并构建真正的质量保障体系。

地方开放大学内部质量保障体系建设的理论研析与路径探索

我国已建成世界最大规模的高等教育体系,正高速迈向高等教育普及化的中级阶段,高等继续教育具有巨大的增长空间和发展前景。后疫情时代远程网络教学愈发普及,随着MOOC、SPOC、OER等网络学习平台的发展,科学技术的开放普及和信息资源获取的便利使“互联网+终身学习”的教育理念逐步成为现实,如何应对高等教育变革,实现教育高质量可持续发展已成为世界各国开放大学面临的问题。云南开放大学立足西部发展现状,整合社会资源推进高等教育、继续教育与职业教育相融合,紧抓质量观、质量保障制度和组织运行机制的质量之“纲”,借助信息技术平台为学生提供个性化支持服务,构筑起“五层级”主体与“全过程”的纵横内部质量保障体系。立足区域优势,借鉴国际经验探索地方开放大学内部质量保障体系的建设路径对高质量教育体系的建成具有现实意义。

按需智能问答系统Uniponse

现有的智能问答系统(IQAS,Intelligent Question-Answer System)局限于针对简单问题寻找最适合的答案,无法满足用户日益复杂的个性化问题要求。基于需求元描述框架RGPS,经过需求识别、需求分析和需求验证等手段,将用户的个性化问题转换为一种问答服务需求,然后通过动态挖掘Internet上软件服务所构成的服务管理库,并结合基于服务关系网络的流程服务组合思想,最终形成能够回答此类问题的智能问答服务。构建了面向交通领域的按需智能回答原型系统Uniponse,验证了上述方法的有效性和可行性。

基于Gabor滤波器的全参考图像质量评价方法

针对现有图像质量评价方法无法像人眼一样准确地评价各种图像失真,提出一种基于Gabor滤波器的全参考型图像质量评价方法.Gabor滤波器采用复数波形去调制高斯函数,得到一个在时间和频域上联合分辨率达到理论极限.通过优化Gabor滤波器的参数,可以有效地模拟人眼视觉特性.使用Gabor滤波器对图像的特征信息进行提取和对比之后,可以得到较好的图像质量评价效果.实验结果表明:该方法在对各种典型的失真图像的质量评价中,客观评分的各项指标均与人的主观感受较为一致.

基于块内容和支持向量回归的图像质量客观评价模型

通过分析人眼对不同图像类型块的敏感度和支持向量回归（SVR）的特性，提出了一种基于块内容和SVR的图像质量评价模型。该模型首先根据图像子块的交流能量的关系，自适应地把图像分成边缘块、纹理块和平坦块3种类型；接着对不同类型块的失真程度采用图像块质量评价方法进行度量，得到图像各类型块的质量分数；其后利用SVR来学习3种类型块的质量分数与主观评价值的关系；最后用训练好的SVR完成图像质量预测。在实验过程中，图像各类型块失真程度评价采用了奇异值分解（SVD）方法、方向投影（DP）方法和投影能量（PE）方法。从实验结果可以得到，该模型克服了图像3种类型子块质量分数的权值讨论，从而使SVD方法、DP方法和PE方法的评价性能得到了有效提高，这表明该模型对图像块质量评价方法性能提高具有一定的普适性。

模糊图像高维空间几何信息自适应复原方法

针对模糊图像高维空间几何信息(high-dimensional space geometrical informatics,HDSGI)复原方法不能自动调节参数的问题,提出一种结合混沌粒子群优化(chaotic particle swarm optimization,CPSO)算法进行模糊图像自适应复原的新方法。HDSGI图像复原算法可以获得清晰的复原图像,但是需要人工调节表征分布曲线的参数,参数选择不合适时复原图像中会出现噪声。将能同时度量图像模糊程度和噪声水平的无参考型图像质量评价指标作为CPSO算法的适应度函数,达到自适应地选择最佳分布曲线的目的,从而可以获得清晰复原图像。复原后的图像的主观视觉评价和定量评价指标均证明了方法的实用性和有效性。

频率与方向敏感SSIM的图像质量评价方法

将人眼视觉对比敏感度的空间频率及方向特性,引入到结构相似度(SSIM)计算中,提出一种对频率与方向敏感度加权的结构相似度评价方法。对图像进行多级小波分解并计算各个子带的SSIM值,根据子带能量比重,对同一分解级下不同方向的子带SSIM值进行加权,以对比敏感度函数(CSF)的方向敏感性,根据CSF的子带响应对各个分解级进行加权,显示CSF的频率敏感性。在LIVE2及TID2008图像质量数据库上的仿真结果表明,与其他图像质量评价方法相比,该方法评价结果与主观评价具有较好的一致性。

美国数学课堂学术严谨性评价的框架、特点及启示

课堂教学质量的提升离不开科学有效的课堂观察评估工具。美国课堂教学质量评估包IQA是一套基于证据的、为促进数学理解而设计的课堂观察评价工具。IQA首次提出了数学课堂学术严谨性评价标准,并以数学任务潜力、任务实施以及任务执行后课堂讨论的严谨性作为评价指标,通过对学生在概念、程序和关系之间意义建构的程度来评价课堂教学质量。IQA学术严谨性评价体系不仅为提高课堂观察评估工具的科学性以及教师教学改进提供专业支持,而且为我国构建基于循证的课堂教学评估模式提供参考。

采用边缘信息的屏幕图像质量评价

考虑到人类视觉系统(HVS)对边缘信息比较敏感且屏幕图像中包含大量边缘信息,本文提出采用边缘信息的屏幕图像质量评价方法。该方法首先从空域和频域分别提取参考和失真屏幕图像的边缘信息进而得到边缘信息相似度图,接着基于边缘信息提取屏幕图像中人眼感兴趣区域,最后利用感兴趣区域加权对所得边缘相似度图进行融合计算以获取最终评价分数值。实验结果表明所提算法具有较高的图像质量评价主客观一致性,其性能优于多个最新图像质量评价方法。

针对对比度变化的图像质量评价方法

由于对比度变化容易引入图像亮度和色彩等失真,本文提出了一种面向对比度变化的图像质量评价方法CCIQA。所提方法先将图像进行亮度和色度分离,再分别根据亮度强度变化和明暗对比度变化提取亮度失真因子和根据色度相似性提取色度失真因子,接着依照基于亮度强度的权重图进行融合并计算得到最终图像质量评价分数。所提CCIQA方法在4个常用的数据库,TID2008,TID2013,CID2013和CCID2014进行广泛测试。实验结果表明所提CCIQA算法符合人眼视觉对对比度变化的主观感知,且算法性能优于多个最新图像质量评价方法。

基于视觉相似性的去色图像质量评估

针对基于结构相似性的去色图像质量评估算法没有充分利用图像的梯度特征且采用的对比度相似度特征会忽略图像连续颜色块的一致性导致算法与人类视觉主观判定有较大出入的问题,提出一种基于图像视觉相似性的去色图像质量评估算法——C2G-VSIM。该算法以彩色图像为参考图像,由不同去色算法产生的与之相关的去色灰度图像作为测试图像,对参考图像以及测试图像进行颜色空间转换,并且进行高斯滤波,充分考虑了图像亮度相似度和结构相似度特征,并在此基础上首先引入一种新的颜色一致性对比特征以促使C2G-VSIM对全局颜色对比度特征进行捕捉,其次引入梯度幅值特征至C2G-VSIM中以提高算法对图像梯度特征的敏感度,最后联合得到图像质量评估因子C2G-VSIM。在Cadík的数据集上的实验结果表明,C2G-VSIM与人类视觉主观评定的等级相关性在准确度和主观评判喜爱度上分别达到了0.815 5和0.763 4,相对于基于彩色图和灰度图的结构相似性(C2G-SSIM)评估算法在未增加较大耗时的情况下,准确度有明显提高。所提算法与人类视觉主观判定具有较高的一致性,且计算简单,在实际工程中能大规模且有效地对去色图像进行自动化评分。

一种基于遮蔽效应的图像质量评价研究

针对梯度结构相似性指标(Gradient Structure Similarity,GSSIM)无法对近阈值失真图像做出很好的判断,导致其判断结果与人类视觉系统(Human Visual System,HVS)不完全一致的问题,为提高GSSIM的准确性及其与HVS的一致性,提出了一种基于梯度遮蔽和视觉显著性的图像质量评价指标(Visual Saliency-Gradient Structure Similarity,VS-GSSIM).首先,根据梯度信号之间存在的遮蔽效应优化梯度性相似性模型;然后,结合显著性模型提高指标和HVS评判的一致性;最后,调整图像局部区域感知质量水平的相对重要性并池化最终得分.实验结果表明所提模型在一致性和单调性的评价指标上均超过GSSIM,并且优于目前绝大多数算法.

基于非局部梯度的图像质量评价算法

图像质量评价研究的目标在于模拟人类视觉系统对图像质量的感知过程,构建与主观评价结果尽可能一致的客观评价算法。现有的很多算法都是基于局部结构相似设计的,但人对图像的主观感知是高级的、语义的过程,而语义信息本质上是非局部的,因此图像质量评价应该考虑图像的非局部信息。该文突破了经典的基于局部信息的算法框架,提出一种基于非局部信息的框架,并在此框架内构建了一种基于非局部梯度的图像质量评价算法,该算法通过度量参考图像与失真图像的非局部梯度之间的相似性来预测图像质量。在公开测试数据库TID2008, LIVE, CSIQ上的数值实验结果表明,该算法能获得较好的评价效果。

一种抗模糊失真的结构相似度图像质量评价法

针对人眼对不同图像纹理的敏感差异,提出了一种抗模糊失真的加权结构相似度(WSSIM)图像质量评价方法,它通过提取人眼敏感的边缘信息,将图像分割成不同区域,进行加权处理,获得加权结构相似度(WSSIM),解决了SSIM对于严重模糊图像的评价问题。在LIVE图库中的高斯模糊库(Gaussian_Blur)与PSNR,SSIM,多尺度结构相似度(MS_SSIM)进行仿真比较。实验结果表明,WSSIM模型计算简单,评价性能远远优于前两种方法而略优于MS_SSIM。

一种新的结构特征全参考图像质量评价方法

提出一种基于单演信号理论提取结构特征的全参考图像质量评价方法。方法首先利用单演信号理论将图像分解为幅值、方向和相位3个特征分量,构造单演相位一致映射图和特征分量相似度比较函数;然后对相位一致映射图进行Riesz变换,其变换后的一阶、二阶系数作为结构特征相似度比较函数,最后将单演信号的特征分量和结构特征相似度比较函数归一化加权计算得出最终的图像质量评价值。实验结果表明,由于单演相位一致具有较好的抗噪声能力,特征分量和结构特征相似度更加全面考虑到对于人眼感知图像结构的重要性,因此评价结果与图像主观质量评价具有较好的一致性。