基于自适应增益系数的两级反锐化掩模法

传统的反锐化掩模法(Unsharp Masking Algorithm, UMA)采用固定的增益系数,难以在抑制噪声放大和增强图像特征之间实现较好的平衡.因此,提出了一种基于自适应增益系数的两级UMA.首先,采用UMA重点增强图像的细节;然后,采用加权核范数最小化(Weighted Nuclear Norm Minimization, WNNM)算法去除噪声;最后,再次采用UMA重点增强图像的强边缘.其中,两次UMA均采用基于梯度模的增益函数,自适应地调整细节处和强边缘处的增益系数.实验结果表明,相比传统的UMA,所提方法在增强工业X射线图像重要结构特征的同时,可以有效抑制噪声放大和防止出现过冲现象.     

基于先验图像约束压缩感知 多能CT重建算法

由不同材质构成且材质之间密度相差较大的工件进行单一能量CT重建时无法获取完整内部结构.为获得结构信息完整的高质量CT重建图像,研究了基于先验图像压缩感知多能重建方法.首先从低到高依次采集多个能量下的投影数据,并用凸集投影-全变分最小化(POCS-TVM)算法对最低能量的投影数据进行CT重建,然后,将重建好的图像作为先验信息,利用先验图像压缩感知算法(PICCS)对下一组能量下的投影进行重建,重建后的图像再次作为新的先验信息重复以上步骤,依此类推直到最高能量的数据重建,以此达到完整重建.结果表明该方法可以有效减少因投影缺失而导致的伪影并保护低密度边缘.     

基于支持向量机与改进分水岭的红细胞识别算法研究

针对因红细胞重叠以及细胞试剂里含有杂质而造成红细胞识别不准确的问题,提出了一种基于支持向量机(Support Vector Machines,SVM)与改进分水岭算法的红细胞识别算法.算法首先提取原始图像的二值化图像中每个连通区域的形状特征;利用SVM识别单个连通区域与重叠连通区域;利用改进分水岭算法将重叠区域分割为单...     

苏里格气田天然气最优集气半径的探讨

苏里格气田单井产量低、建井数量多,因此确定最优集气半径是集输系统优化的关键问题。通过计算苏里格气田某区块不同建产规模和集气半径的采气管道长度,采用建井密度和等效面积等方法计算类比其他区块不同集气半径的采气管道长度及投资,结合相应集气半径的集气站及集气支线投资,最终确定其最优集气半径。     

完美替身

不知道是不是NIKE一早就收到风声，进入08年就开始玩命的复刻与基德有关的球鞋，AIR ZOOM FLIGHT 95、AIR ZOOM FLIGHT FIVE在今年同时复刻，而基德现下穿的ZOOM BRAVE Ⅱ即使销量不理想却仍旧摆在正价柜台，终于，NBA08年度风云人物贾森·基德在经历重回小牛，再夺奥运金牌之后又闪电般地与匹克签约，风头之劲一时横跨篮、鞋两界。     

苏里格气田天然气集输工艺技术的优化创新

苏里格气田是非均质性极强的致密岩性气藏，储层之间连通性极差，地质情况复杂，有效储层难以预测，具有低压、低渗、低产、低丰度等特点。针对该气田的“四低”特点，通过近5年的试验和技术改进，基本形成了一套具有苏里格气田特色的地面建设模式。为此，概要介绍了该气田地面建设中采用的“井下节流、井口不加热、不注醇、井间串接、带液计量、中低压集气、常温分离、二级增压、集中处理”等一系列新的集输工艺技术。实践证明，这些技术对该气田的开发和建设是适合的，从而为类似“四低”气田的开发和建设提供了借鉴。     

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从1989年发现陕参1井至今，长庆气田经历了15年的勘探开发与地面工程建设。截至目前，已累计销售天然气120×108m3，主要输往北京、天津、西安、石家庄、银川及“西气东输”下游的上海、苏州、郑州等城市作为民用燃气，部分用于发电和化工原料（例如合成甲醇）等。文章根据长庆气田靖边、榆林、苏里格等气区中天然气生产规模、温度、压力、气体组成等特点，分别介绍了这些气区的天然气净化情况，其中着重介绍了靖边气区天然气净化中的脱硫脱碳、酸气处理和配套工艺技术。     

曾侯乙墓鹿角立鹤插画及其衍生品研究

鹿角立鹤1978年出土于湖北随县曾侯乙墓,由于造型奇特,具有很高的观赏价值,作为一种艺术品,早已蜚声海内外.本研究是在其造型的基础上进行相关插画及衍生品的研究,这将有助于鹿角立鹤这一形象的推广以及再应用,是对该文物的保护和再生.     

改进反锐化掩模的自适应图像增强算法

图像增强是图像预处理过程中的一个重要环节,传统的线性反锐化掩模是一种常用的图像增强算法,但它在增强图像的同时会放大图像噪声或使边缘部分产生过冲现象,导致图像质量下降.针对这一问题,提出了一种改进反锐化掩模技术的自适应图像增强算法,该算法通过使用正弦函数来自适应地控制邻域内不同像素的权重,使图像平坦区域和边缘部分进行不同程度的增强.实验结果表明该算法对图像边缘细节的增强有了明显的提升,同时也在一定程度上减弱了噪声的放大和边缘过冲现象,改善了图像整体质量.     

机载激光雷达系统高精度点云生成研究

为了解决基于无人直升机的机载激光雷达(Lidar)系统中获得三维激光点云数据的效率低、精度低问题,提出了一种可获得高精度三维点云数据的解决方案;从系统点云数据生成原理分析影响点云精度的因素;实现十一阶扩展卡尔曼算法对多传感器数据进行数据融合处理,充分利用了不同传感器的优点;改进的扩展卡尔曼融合算法,不但有效地降低噪声和干扰对系统影响,而且提高了激光雷达系统点云数据的可靠性和精度;实验结果验证了算法的正确性和点云数据的精度。