基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法

针对现有的特征提取方法忽略文本局部和全局联系的问题,提出了基于多尺度特征提取的层次多标签文本分类方法。首先,设计了多尺度特征提取模块,对不同尺度特征进行捕捉,更好地表示文本语义。其次,将层次特征嵌入文本表示中,得到具有标签特征的文本语义表示。最后,在标签层次结构的指导下对输入文本构建正负样本,进行对比学习,提高分类效果。在WOS、RCV1-V2、NYT和AAPD数据集上进行对比实验,结果表明,所提模型在评价指标上表现出色,超过了其他主流模型。此外,针对层次分类提出层次Micro-F 1和层次Macro-F 1指标,并对模型效果进行了评价。

Polarimetric entropy of the ocean surface with a two-scale scattering model

The relationships among an ocean wave spectrum,a fully polarimetric coherence matrix,and radar parameters are deduced with an electromagnetic wave theory.Furthermore,the relationship between the polarimetric entropy and ocean wave spectrum is established based on the definition of entropy and a twoscale scattering model of the ocean surface.It is the first time that the polarimetric entropy of the ocean surface is presented in theory.Meanwhile,the relationships among the fully polarimetric entropy and the parameters related to radar and ocean are discussed.The study is the basis of further monitoring targets on the ocean surface and deriving oceanic information with the entropy from the ocean surface.The contrast enhancement between human-made targets and the ocean surface with the entropy is presented with quad-pol airborne synthetic aperture radar（AIRSAR） data.

基于多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合

针对目前红外与可见光图像融合存在特征提取不足、融合图像目标区域不显著、细节信息缺失等问题,提出了一种多尺度对比度增强和跨维度交互注意力机制的红外与可见光图像融合方法。首先,设计了多尺度对比度增强模块,以增强目标区域强度信息利于互补信息的融合;其次,采用密集连接块进行特征提取,减少信息损失最大限度利用信息;接着,设计了一种跨维度交互注意力机制,有助于捕捉关键信息,从而提升网络性能;最后,设计了从融合图像到源图像的分解网络使融合图像包含更多的场景细节和更丰富的纹理细节。在TNO数据集上对提出的融合框架进行了评估实验,实验结果表明本文方法所得融合图像目标区域显著,细节纹理丰富,具有更优的融合性能和更强的泛化能力,主观性能和客观评价优于其他对比方法。

线性变换与局部均衡融合的红外图像增强

为了改善红外图像的效果,提升对比度和清晰度,丰富边缘细节信息,提出了融合线性变换和局部均衡的红外图像增强方法。利用图像的像素值分布,对像素值进行自适应的分段线性变换,并用局部的直方图均衡增强图像;分别计算两张增强图像的权重图。对比度权重、显著性权重和亮度分布权重;以拉普拉斯金字塔和高斯金字塔的方式,分别对增强图像和权重图进行分解,将分解的图像与权重图进行多尺度线性融合,获得效果理想的增强图像。结果表明,相对于现有方法,本文中提出的方法增强图像的视觉效果更清晰,信息熵、平均梯度和变异系数分别比现有方法高出9.03%、23.87%和9.97%以上。该研究可更有效地提高红外图像增强的性能。

基于对比学习的大型语言模型反向词典任务提示生成方法

反向词典任务是一种新兴的任务,目的是根据给定的定义来查找对应的单词。大规模语言模型为这一任务提供了新的可能性,但是提示语句的质量会影响大模型的性能。为此,提出了一种基于对比学习的提示生成方法。该方法在从多个语义层面上理解定义语义的同时,还利用对比学习的原理在训练过程中引入了负例,提升了模型的泛化能力。通过这种方法,可以将目标单词缩小到一个小范围内,然后用大模型从这个范围内选择最符合定义语义的单词。实验结果表明,该方法可以有效地提升大规模语言模型在反向词典任务上的表现。提示生成模型有94.7%的概率生成包含目标词的范围,大规模语言模型有58.03%的概率直接选出目标单词,有74.55%的概率在给出5个候选单词时包含目标单词。

多尺度融合和细节提升的水下图像增强

光在水中传播时,由于水的吸收和散射,在水下环境拍摄的图像常常会出现色偏、对比度低和细节丢失等问题。为了恢复图像的可视性和清晰度,提出一种多尺度融合和细节提升的水下图像增强算法。针对水下图像存在的偏色问题,提出一种基于通道补偿的颜色校正算法;为提高水下图像的亮度和对比度,对颜色校正图像的RGB三通道进行直方图拉伸改善亮度和全局对比度,再使用限制对比度的自适应直方图均衡化(Contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法得到改善的局部对比度增强图像,然后对全局对比度增强图像和局部对比度增强图像进行多尺度融合;为提升图像细节,采用改进的Sobel算子提取图像边缘细节,添加到融合图像中,得到最终增强图像。最后通过与一些常用的水下图像处理方法进行比较,从主观视觉效果和客观评价两方面,证明本文所提算法取得较好效果。

基于曲波变换的弱光照包装图像对比度设计增强方法

弱光照包装图像分辨率低的情况下,包装识别和检测的辨识度不高,需要进行对比度增强处理,提出基于曲波变换的弱光照包装图像对比度设计增强方法。构建图像空间特征信息检测模型,通过全色锐化方法多尺度分解图像,采用曲波变换方法重组全色锐化特征,结合字典集稀疏表示方法实现低维子空间表示,根据子空间细节表达结构构建弱光照包装图像对比度增强模型。结果表明,采用该方法进行弱光照包装图像对比度增强处理,提高了图像的辨识度水平和细节特征表达能力,辨识误差较低,平均为0.045,峰值信噪比较高,平均为42.134 dB,图像增强耗时平均为239.75 ms。

多尺度特征融合对比学习结合PointMetaBase的点云分割

点云场景边界的精确分割对提升三维点云整体分割精度和小目标的分割精度都非常重要。针对现有三维点云语义分割算法中存在的对点云场景边界分割不准确的问题,设计了一种新的多尺度特征融合对比学习方法,并将其集成到PointMetaBase网络上,提出了MFFCL-PMB三维点云语义分割网络。该网络将解码器各层的输入和输出平行多路径地输入多尺度特征提取网络,其次将多尺度特征进行拼接融合,最后由边界搜索模块确定点云场景边界点,在边界点对应的多尺度融合特征上进行对比学习,使网络学习到使特征区分度更大的权重。MFFCL-PMB在数据集S3DIS的测试集区域5上的mIoU为70.9%,相比原始的PointMetaBase,在边界上的mIoU增加了1.4%,内部区域mIoU增加了1.2%,总体mIoU增加了1.2%,边界mIoU增量比内部区域增加的mIoU更大,说明MFFCL-PMB有效增强了PointMetaBase在边界上的分割表现并提高了网络在点云总体上的语义分割性能。

基于图像方差和信噪比的红外弱小目标检测算法

针对复杂场景下存在背景变化剧烈、杂波较多、信噪比低而造成红外弱小目标检测准确率低、虚警率高的问题,提出利用图像全局信息与局部对比度结合的红外弱小目标检测算法。算法利用方差和信杂比对图像的所有像素点统计分析,将图像做全局处理得到特征图,以适应灰度变化剧烈的复杂背景,同时抑制大量平缓背景杂波,提高目标的信杂比。针对特征图中主要存在的强背景边缘噪声和高亮像素点噪声,采用加权绝对方向平均差(weighted absolute directional mean difference,WADMD)算法,将目标与背景的强度差异作为加权系数,计算目标与各方向背景的绝对平均差,并使用判断门限抑制负对比度,抑制高亮度噪声的同时,提高目标的显著性。实验表明,与对比算法相比,本文算法能够适应多变的复杂背景,对目标信杂比提升更明显,鲁棒性更好。

DCP算法下三维图像对比度多尺度分数阶增强

由于二维图像映射到三维模型表面时,三维图像会产生纹理特征缺失和颜色失真等问题,使得生成的三维图像的对比度过高或过低,导致三维图像的清晰度较差。对此,提出一种DCP算法下三维图像对比度多尺度分数阶增强方法。采用最佳阈值方法分割三维图像,并通过DCP算法实现图像去雾处理,确保图像中的颜色与实际颜色保持一致。基于动态梯度自适应能力,依据去雾的图像的实际情况自适应调整阶数,提取图像纹理特征;采用拉普拉斯金字塔算法多尺度融合纹理特征,提升三维图像对比度。测试结果表明:所提方法增强后的三维图像的图像方差和图像熵结果分别在0.931和0.927以上,具有较为平衡的对比度,且图像的清晰度较高。

递归投影融合对比机制的少样本目标检测方法

针对少样本场景中尺度混乱、特征关联性差导致检测不精准的问题,提出一种基于多尺度融合对比机制的检测算法。相比先前方法仅关注表层特征迁移,该方法深刻探讨基类与新类特征空间的潜在联系。通过多尺度递归投影增加特征关联性,利用对比机制充分挖掘基类空间和通道信息,最大化引导新类特征的提取、筛选以及匹配,取得显著性能提升。在Pascal VOC和MS COCO数据集实验中验证了该方法的优越性,为少样本目标检测研究提供了新的理论支撑和研究方向。

鄂尔多斯盆地西缘低对比度油层流体判识新方法

随着勘探开发的不断深入,油田勘探开发对象日益复杂化,油水层的低对比度特征愈加突出。受沉积微相、源储配置关系、充注程度等因素影响,低对比度油藏隐蔽性强、油水关系复杂,测井识别评价难度大,解释符合率偏低。因此,亟需建立有效的低对比度油层流体识别技术,提升测井解释精度。以鄂尔多斯盆地西缘环江西部长8储层为例,从研究岩性、物性、水性、含油性等方面入手,深入剖析研究区低对比度油层成因机理,研究认为地层水矿化度差异、束缚水饱和度高、油藏充注程度低是导致环江油田西部长8储层出现低电阻率、低对比度特征的重要因素。在此基础上建立流体敏感因子识别法;并从测井信号能量构成的角度出发,通过构建流体敏感测井曲线,基于小波变换算法,创新研发了多尺度小波能量谱流体识别技术;针对研究区油藏充注程度低,基于相渗实验创新形成了产水率细分油水同层评价方法。以上3种方法均有效提高了研究区低对比度油层流体性质判识能力,在低对比度油层识别方面应用效果显著。

循环水的变频电子除垢技术和实验研究

介绍了封闭式循环水系统和敞开式循环水系统,分析了工业循环冷却水系统的水质特点和水垢的危害,根据水质特点和流体特性采用变频电子除垢技术进行静、动对比态实验。两组对照实验结果说明,在常规条件下,变频电子除垢技术能够起到防垢阻垢效果,降低水垢的产生。

金属目标微波辐射特性的理论分析和缩比测量

根据微波辐射测量的基本原理，导出了计算金属目标微波辐射无线温度对比度的一般表达式。论述了这一表达式在实际使用中存在的问题，提出了金属目标微波辐射天线温度对比度的缩比测量方法。实验结果表明，这一测量方法简便可靠，经济实用。

基于小波变换的图像增强新算法

传统的小波增强算法应用于光照不足或不均匀的图像时处理效果一般,针对该问题提出了基于小波变换的图像增强新算法。首先,对图像进行多级小波分解,得到尺度系数和多个层次的小波系数;然后,对不同层次的小波系数采用不同的增强算法进行处理,同时,对图像的尺度系数采用多尺度方法进行处理;最后,利用得到的小波系数和尺度系数进行小波逆变换。实验表明,该方法无论是增强效果还是抗噪性能都明显优于传统的图像增强算法,同时对光照不足或不均匀的图像具有较好的处理效果。

基于DSP和FPGA的嵌入式实时图像增强系统

为了获得更加清晰、更高质量的图像,设计了以高性能DSP芯片TMS320VC6455作为中央处理器,结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制的嵌入式高速图像增强处理平台,并提出了一种新的快速自适应图像增强算法。首先将彩色图像从RGB空间转化为HIS空间,然后对亮度空间进行多尺度Retinex增强处理,最后进行对比度调节处理并转化到RGB空间进行输出。利用真实图像验证了本文提出的方法,实验结果表明,该系统可以有效地提高对比度,获得了较好的增强效果,同时计算时间少,能够满足工程中的需要。

实时灰阶超声造影增强模式在乳腺良、恶性病灶诊断中的应用

目的观察乳腺病灶实时灰阶超声造影增强模式,评价其诊断乳腺良、恶性病灶的临床价值。方法观察116个乳腺病灶(良性63个,恶性53个)的实时灰阶超声造影增强模式,并从以下几个方面进行评价:(1)增强程度;(2)增强方式;(3)是否完全增强;(4)是否均匀增强;(5)增强时病灶边界是否清晰;(6)病灶有无周边放射状增强。按照增强明显/不明显,向心/非向心、完全/不完全、均匀/不均匀,边界清晰/不清晰,周边出现/未出现放射状增强,对良、恶性病灶的增强模式进行研究。结果116个乳腺病灶中5个无增强,其余111个病灶有不同程度增强。良、恶性病灶增强模式,除是否明显增强一项特征外,差异均有显著性(P均<0.05)。恶性病灶多呈向心性、不均匀增强(83%、86.8%),增强时病灶边界不清(81.1%),出现不完全增强和病灶周边放射状增强两个征象的病灶中均以恶性占多数,分别为72.2%和96.8%。结论乳腺良、恶性病灶实时灰阶超声造影增强模式存在明显差异,具有一定的临床应用价值。

CPS及CCI灰阶超声造影成像技术诊断肝脏局灶性病变应用价值

目的 探讨灰阶超声造影成像 (CE GUS)诊断肝占位性病变的应用价值。方法 应用CPS及AD CCI成像技术检查 3 9个肝脏局灶性病变 ,3 2个病灶同期检查基波彩色多普勒增强超声 (CE CDFI)。结果 CE GUS病灶内部血流信号显示率 97.44 % ,高于CE CDFI(P <0 .0 5 )。CE GUS诊断符合率为 92 .3 % (3 6/ 3 9) ,明显高于常规超声检查 (2 3 .1% )及CE CDFI(5 0 % ) ,P <0 .0 5。结论 CPS及CCI灰阶超声造影成像技术能清楚显示肝脏及肝肿瘤血液灌注 ,对肝脏局灶性病变的鉴别诊断有实用价值。

航空精密铸件射线CR成像检测研究

根据ASTM E192验收标准,对某精铸件加工的孔型和槽型缺陷,分别采用CR和C7胶片进行射线检测对比。由于CR图像灰度范围宽,细节影像不易直接观察,采用多尺度对比度增强算法提取细节信息进行增强放大,人眼可直接从增强后的图像识别细节信息。CR与C7胶片检测对比试验结果表明,CR图像的质量已达到C7胶片的检测质量,可降低检测成本和提高检测效率,能代替C7胶片实现该精铸件的数字射线照相检测。

邻域差值法确定灰度变换的分段点

光电跟踪测量设备电视系统受到自然条件的影响,往往捕获不到清晰的画面,很容易出现对比度极低的图像。针对此种情况,提出了一种用邻域差值来确定分段点的灰度变换法。通过计算像素5×5邻域的灰度差值,取最小的12个值之和ND。在大量实验的基础上确定合适的阈值T,与ND相比较,确定出图像边缘像素的灰度值范围,据此确定分段灰度变换公式的分段点。实验结果表明,在原图像对比度为1.19%的基础上,通过该算法处理后图像的对比度是原图像的18.79倍,是直方图均衡化后图像的6.97倍,是直方图规定化后图像的41.41倍,图像对比度达到了22.36%,图像的直方图也由单峰突出变为比较均衡的状态。该算法无论在数据上还是在视觉上都取得了很好的效果,满足了电视系统的跟踪要求,已经应用在光电跟踪测量设备上,有较好的实用价值。