单帧红外图像低频非均匀性噪声校正算法

红外成像系统中,低频非均匀性噪声严重影响红外系统的成像效果,传统基于标定的方法无法对其进行有效的去除.为此,提出一种基于曲面拟合的低频非均匀性噪声校正算法,首先对含噪图像进行小波滤波,以抑制高频信息;然后利用场景和低频非均匀性噪声梯度的稀疏特性,建立关于非均匀性噪声曲面参数的■正则化能量泛函,并利用ADMM方法求解最优的非均匀性噪声曲面参数;最后将原始图像减去估计的低频非均匀性噪声得到校正后的图像.使用中波红外热像仪拍摄得到红外图像,对仿真图像和实际图像进行校正,实验结果表明,该算法能明显降低图像的粗糙度和非均匀性值,且有效地去除低频非均匀性噪声.     

三维CT层间图像超分辨重建与修复

CT图像在疾病诊断、癌症精准放疗阶段发挥着重要的作用.然而,受X射线剂量的限制以及现有医疗设备等因素的影响,三维CT图像成像采样间距较大,层间分辨率远低于层内分辨率.为提高CT图像的层间分辨率,避免因相邻层CT图像之间存在较大差异对超分辨率重建造成干扰,提出一种在相邻CT图像序列切片间利用上下层的配准信息插值出一个新的中间切片,并对插值得到的中间切片进行修复的方法.首先,利用CLG-TV光流估计模型配准算法估计相邻2幅CT图像之间的像素运动,得到一个稠密的光流场,从而获得2个连续切片之间精确的像素对应关系,并依据新切片位置对速度矢量进行缩放;然后,利用计算出的速度场在连续2幅图像之间生成初始插值图像.由于相邻切片之间的像素难以一一对应,插值后的图像通常存在像素缺失现象.最后利用序列图像的帧间非局部自相似性,通过求解最优化问题以修复插值图像中像素丢失的区域.在DIR-Lab实验室和山东省医学影像学研究所提供的数据集上的实验结果表明,与其他经典方法相比,文中方法能够生成高质量的中间CT切片,在定量和定性上提高了层间分辨率.     

类别均衡与局部中值损失联合监督的自然场景人脸表情识别

近年来,卷积神经网络在实验室控制环境下的人脸表情识别任务中取得了很大进步,但是在自然场景中人脸表情识别方面仍然存在一些挑战.针对自然场景中人脸表情数据分布不平衡,以及由姿势、光照和性别等因素引起的类内差异大的问题,提出类别均衡与局部中值(class-balancedandlocalmedian,CALM)损失函数.CALM损失函数包含类别均衡Softmax损失函数和局部中值损失函数2个部分.其中,类别均衡Softmax损失函数将数据量较少且容易错分的害怕和厌恶2种表情标记为难样本,将其余5种表情标记为易样本;在网络训练过程中对难样本自适应地增大权重,以提高难样本的识别准确率,进而提高表情识别的平均准确率.此外,在每个类别中会有一些离类别内大多数样本较远的样本,它们的存在会导致用均值方法计算出的类别中心偏离类内大多数样本.在局部中值损失函数中,采用与每个样本属于同类别的若干近邻的中值作为类别中心,在一定程度上减弱离群样本对类别中心选择的影响.在RAF(real-worldaffectivefaces)数据集上进行实验,与局部子类方法相比,该方法的平均识别准确率提升了1.32%,证明了该方法的有效性.     

复合型本安电路放电特性影响因素分析

现有针对复合型本安电路放电特性的研究或缺少数学分析,或对放电特性影响因素考虑不全面。针对上述问题,分析了复合型本安电路放电原理,推导出复合型本安电路在非振荡状态下的放电电流、功率及能量数学模型,采用Matlab软件对电源电压、电感、电容、电阻等参数对复合型本安电路放电特性的影响进行了仿真研究。结果表明:随着电源电压增大,放电电流和功率稳定值增大,同一时刻的放电能量增大;随着电感增大,对电流的阻碍作用增大,放电功率和能量均逐渐减小;在初始阶段,放电电流、功率和能量不随电容变化而变化,之后均随电容增大而逐渐增大;电阻R越小,对放电电流、功率及能量的影响越大;放电电流、功率及能量均随电阻R1增大而减小。     

全局力平衡PDC钻头布齿优化设计

针对聚晶金刚石复合片(PDC)钻头在钻井破岩过程中因受力不平衡，导致钻井倾斜、井径扩大、钻头产生横向振动和涡动，造成钻头早期失效的问题，基于已有PDC钻头切削力学知识，构建了PDC钻头弯曲力矩及全局力平衡布齿优化设计模型，并提出模型求解方法。布齿设计实例结果表明，采用全局力平衡布齿设计方法得到的布齿结构可使PDC钻头在不同进尺条件下均能保持全局力平衡状态，尤其低进尺（小于1 mm）时的力平衡状态得到极大改善，提高了PDC钻头的钻井稳定性，对于改善钻头受力、提升钻头使用寿命、提高钻井质量与效率具有重要意义。