一种改进的基于暗通道先验去雾算法

在雾霾天气下图像质量受大气散射的作用,使得图像质量较差。针对以上问题,提出一种改进的暗通道图像去雾算法。由于带雾图像中局部区域暗通道分量不趋近于0,对大气光值的估计是通过局部像素点R、G、B三通道像素值的方差来判断其波动幅度。若波动较大,则选出三通道中的较小值为当前像素点的暗通道像素值;若波动较小,则通过其周围像素点中最小通道的均值来确定当前点的暗通道值,从而得到精准的暗通道图和大气光值。将采样的方式加快求取透射率图的速度,最后转变为HSI颜色空间可以对图像进行更好的复原。实验结果表明,该算法可以针对色彩失真的状况得到有效的改善,同时在得到去雾图像速度上提高50%以上。     

考虑多主体参与的综合能源型IDN协调优化调度

增量配电投资业务的放开和综合能源的发展促使多元市场主体参与配电网的建设、运营和管理,给配电网的调度运行带来巨大挑战。为此,考虑不同主体,从经济性、安全性、高效性出发,建立含综合能源的增量配电网(incremental distribution network,IDN)多目标协调优化模型。首先采用隶属度函数描述各目标优化结果的满意度,结合线性加权求和法,将多目标问题转化成单目标问题;继而借助能量枢纽,实现对IDN中多能源复杂耦合关系的清晰刻画;最后,在算例部分对所提模型及方法予以验证分析。仿真结果表明,相较于以经济性为主的单目标优化,计及多主体参与的IDN优化调度策略能够协调不同主体的利益诉求,更加贴合系统实际,有利于促进IDN的安全、高效、经济运行。     

基于张量分解融合RGB-D图像的物体识别

为了充分利用RGB-D图像的深度图像信息，提出了基于张量分解的物体识别方法。首先将RGB-D图像构造成一个四阶张量，然后将该四阶张量分解为一个核心张量和四个因子矩阵，再利用相应的因子矩阵将原张量进行投影，获得融合后的RGB-D数据，最后输入到卷积神经网络中进行识别。RGB-D数据集中三组相似物体的识别结果表明，利用张量分解融合RGB-D图像的物体识别准确率高于未采用张量分解的物体识别准确率，并且单一错分实例的准确率最高可提升99%。