图像去雾算法研究综述

图像去雾技术的目的是为了去掉图像中雾的影响,从而获得高质量的图像。本文主要从图像增强、图像复原和深度学习的角度归纳总结了图像去雾方法的研究状况,对暗通道先验等经典算法以及新活跃在去雾领域的几种深度学习去雾算法做了进一步的分析,并对各类算法的性能进行了总结,最后针对各类图像去雾方法指出了存在的问题及未来的展望。     

结合天空区域分割的图像去雾算法

针对现有去雾算法在天空区域易失真和复原图像整体偏暗的问题,提出一种结合天空区域分割的图像去雾算法.该算法首先利用图像局部香农熵将原图像分割为天空区域与非天空区域;然后对相应的透射率分别进行求取,并利用快速引导滤波对最终的透射率进行细化处理,再采用四叉树搜索算法求取大气光值,最后利用暗原色先验模型恢复出无雾图像;另外对于整体偏暗的复原图像,则利用改进的局部对比度保留的非线性增强方法进行亮度调整.实验结果表明,与其它去雾算法相比,所提算法能更有效地复原图像;复原后的图像无颜色失真和光晕效应,而且清晰度和亮度更佳,整体视觉效果更加符合人眼视觉特性.     

超高强度钢BR1500HS热冲压的热力耦合分析及实际应用

为了建立超高强度钢BR1500HS热冲压有限元模型,采用Gleeble1500热模拟机对超高强度钢的高温流变行为及其高温下的力学性能进行测定,获得了该材料在0,0,0,0,900 ℃的真实应力-应变曲线,并测得BR1500HS在不同应变速率(0.1、0.01 s-1)下的高温流动性能数据。数值分析结果表明,板料减薄率最大预测值为22.53%,在允许范围内。在800～500 ℃内,板料平均冷却速率约为100 ℃/s,大于临界冷却速率,奥氏体将进行非扩散转变。通过对板料热冲压成形前后的微观组织的观察,证实了马氏体转变的事实。     

一种通用的RTU远程维护方法

本文以东方电子DF1700 RTU为例,利用Windows NT 2000 Server的远程控制技术,通过远程调用RTU当地维护软件,实现了远程维护RTU的目的。这种方法具有通用性,对于远程维护电力系统的各种自动化设备,有一定的借鉴作用。     

箱式设备嵌入式温湿度在线监测系统

无人值守、远程管理功能已经为箱式变电站配电系统发展的趋势.实时监测箱式变电站内温湿度,能够提升箱式变电站的安全性.本文提出了一种箱式设备嵌入式温湿度在线监测系统,能够实时监测箱式设备内温湿度情况并及时发出异常报警的系统,通过无线传输模块实时传输数据到后台监控中心,为变电站运营和维修人员实时观测箱体内温湿度情况提供便利.     

统筹职业特色——提升中职体育教学成效

伴随近年来新课程改革步伐的不断加快,越来越多的学校在教育工作开展中愈发关注对学生素质技能的全面培养深化,旨在培养出适合于社会层面德、智、美、体全面发展的人才。中职学校作为教育主体结构中不可或缺的重要组成部分,能否在其教育工作开展中,针对性彰显其教育特色,吻合学生主体发展所需,也成为当今社会日益关注的重要议题。本案以中职学校的体育教学为例,深度剖析了在体育教学中贯穿彰显职业特色的教学方法策略,旨在就体育教学的成效做出进一步的发展提升。     

7050铝合金动态再结晶的数值模拟和EBSD分析

结合DEFORM-3D软件和EBSD技术对7050铝合金热压缩变形进行分析,讨论应变速率对动态再结晶体积分数和晶粒尺寸的影响。结果表明,柱形试样的动态再结晶体积分数和晶粒尺寸分布不均匀;随应变速率的增加,端面难变形区的动态再结晶体积分数增加而再结晶晶粒尺寸减小,并且模拟结果与EBSD分析结果相一致。     

热冲压成形模具冷却系统的设计研究

为解决超高强度钢热冲压成形件各部位强度不均现象,利用Deform软件对不同冷却条件下保压冷却阶段中的热量传递过程进行模拟分析。结果表明:通冷却水后,热成形保压阶段的模具表面温度迅速下降50.0~100.0℃;通过优化冷却水道结构布置、冷却水道数量及直径、冷却水流速度,凸模和凹模圆角处温度分别下降了14.5℃和26.0℃;将模具冷却系统优化设计方案应用到A柱加强件的热成形模具中,最终获得均匀马氏体组织,有利于获得力学性能一致的零件。     

新形势下建设学习型企业的几点浅识

“在全党营造崇尚学习的浓厚氛围,积极向书本学习、向实践学习、向群众学习．优化知识结构,提高综合素质,增强创新能力,使各级党组织成为学习型党组织、各级领导班子成为学习型领导班子”是党的十七届四中全会提出的建设马克思主义学习型政党的重要战略决策。积极开展建设学习型企业活动,是贯彻落实党的十七届四中全会精神,增强垦区企业学习力与竞争力,全面提高干部职工综合素质,稳步推进垦区各项改革,实现垦区经济社会又好又快发展的重大举措。笔者认为．在垦区范围内开展企业学习活动,建设学习型企业,应重点抓好以下几方面工作。     

基于引导滤波的微光图像增强算法研究

针对低光照条件下,成像设备获取的图像存在低亮度、细节丢失的问题,提出一种基于引导滤波的微光图像增强算法,以实现微光图像增强。首先,将微光图像从RGB转到HSV空间,并将V通道复制为3份,分别采用直方图均衡化、改进的伽马校正及经典的非锐化掩膜对其进行处理。其次,用合适的融合权重将3份处理后的V通道进行多尺度融合,再采用改进的引导滤波对融合后的V通道进行处理。最后,将处理后的图像反变回RGB颜色系统,从而实现图像增强。通过与现有的4种图像增强算法进行主观视觉效果对比以及客观指标分析,实验结果表明,所提算法可有效提高图像亮度,增强图像细节,提升图像的质量。