基于深度学习特征匹配的视频超分辨率方法

视频复原的目标是从给定的退化视频序列中把潜在的高质量视频复原出来.现有的视频复原方法主要集中在如何有效地找到相邻帧之间的运动信息,然后利用运动信息建立相邻帧之间的匹配.与这些方法不同,文中提出了基于深度学习特征匹配的方法来解决视频超分辨率问题.首先,通过深度卷积神经网络计算出相邻帧之间的运动信息;然后,采用一个浅层深度卷积神经网络从输入的视频帧中提取特征,基于估计到的运动信息,将浅层深度卷积神经网络提取到的特征匹配到中间视频帧对应的特征中,并将得到的特征进行有效融合;最后,采用一个深度卷积神经网络重建视频帧.大量的实验结果验证了基于深度学习特征匹配的方法能有效地解决视频超分辨率问题.与现有的基于视频帧匹配的方法相比,所提方法在现有的公开视频超分辨率数据集上取得了较好的效果.     

基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法

现存的图像去噪算法在处理加性高斯白噪声上已经取得令人满意的效果,然而其在未知噪声强度的真实噪声图像上泛化性能较差.鉴于深度卷积神经网络极大地促进了图像盲去噪技术的发展,针对真实噪声图像提出一种基于自监督约束的双尺度真实图像盲去噪算法.首先,所提算法借助小尺度网络分支得到的初步去噪结果为大尺度分支的图像去噪提供额外的有用信息,以帮助后者实现良好的去噪效果.其次,用于去噪的网络模型由噪声估计子网络和图像非盲去噪子网络构成,其中噪声估计子网络用于预测输入图像的噪声强度,非盲去噪子网络则在所预测的噪声强度指导下进行图像去噪.鉴于真实噪声图像通常缺少对应的清晰图像作为标签,提出了一种基于全变分先验的边缘保持自监督约束和一个基于图像背景一致性的背景自监督约束,前者可通过调节平滑参数将网络泛化到不同的真实噪声数据集上并取得良好的无监督去噪效果,后者则可借助多尺度高斯模糊图像之间的差异信息辅助双尺度网络完成去噪.此外,还提出一种新颖的结构相似性注意力机制,用于引导网络关注图像中微小的结构细节,以便复原出纹理细节更加清晰的真实去噪图像.相关实验结果表明在SIDD,DND和Nam这3个真实基准数据集上,所提的基于自监督的双尺度盲去噪算法无论在视觉效果上还是在量化指标上均优于多种有监督图像去噪方法,且泛化性能也得到了较为明显的提升.     

安2188限靶直井优快钻井技术

针对安2188井限靶直井施工难度大、所在区块机械钻速慢和易发生钻具早期失效等方面的技术难点,通过采用井下动力钻具配合无线随钻即时监控,优选钻头选型、钻进参数和钻井液体系,采取一整套预防钻具早期失效等技术措施,保证了安2188井安全顺利完钻,井眼轨迹达到设计要求,并大幅度提高了钻井速度,缩短了钻井周期,经济效益显著。     

上汤沟铁金矿区磁法结合电法的应用探讨

物探方法在地质找矿中是极为重要的辅助手段,本区主要应用磁法测量结合电法测量寻找上汤沟区的铁金矿产。区内地层出露多为太古界的变质岩类及大面积的岩浆岩,通过物探工作圈定高值正磁异常由沉积变质型铁矿(化)引起。推断了24条铁矿(化)体,推断了一条断裂(鸡冠山断裂)。     

IVI技术在VXI通用测试系统上的应用研究

本文通过对IVI技术和VXI总线技术的研究,提出了一种基于IVI技术的VXI总线通用测试系统的构建方案。利用VXI总线的特点及基于IVI技术下的驱动程序优势,使自动测试系统可以比较方便的达到通用性,为后续测试设备的升级节省大量的时间和费用。     

基于均衡性和可达性的高速铁路列车停站方案优化

为了兼顾高速铁路的速度优势和旅客出行的方便,从列车停站数量的均衡性和区间的可达性出发,建立高速铁路列车停站方案的非线性多目标优化模型。结合模型的特点,设计了具有自适应性的遗传退火算法。自适应遗传算法控制全局的寻优方向,模拟退火的Metropolis邻域搜索策略提高算法的邻域搜索能力,可以快速搜索高质量的解。最后用2015年京沪高速铁路数据进行验证,并用得到的停站方案与原停站方案进行对比。结果表明：优化方案中开行列车的停站数量更加集中,停9站和停10站列车占开行列车总数的71.8%,显著提高了停站方案的均衡性;可达性提高约2.32%。     

Z3井侧钻找老井眼钻井技术

Z3井是一口大斜度多目标定向井 ,该井在钻完井深 3 176m后起钻到 2 43 7m划眼时发生断钻具事故 ,在处理钻具事故时又将磨铣钻具扭断 ,造成下步施工无法继续进行 ,只有填井侧钻。介绍了Z3井侧钻找老眼的施工设计、井眼轨迹控制技术以及一些与之配套的措施。     

《中国图象图形学报》低质图像增强专刊简介

计算机视觉在户外交通导航、安防监控、目标检测、医学影像辅助分析、诊断及水下探测、目标识别等领域具有广泛应用。清晰的图像画面对于计算机视觉获取正确的图像信息至关重要。然而在各种复杂成像条件(如雾、霾、沙尘、雨雪等恶劣天气及海洋等弱光低照环境)下,受光照及各种介质的影响,户外或水下计算机视觉系统所采集的图像通常存在严重颜色失真,且场景模糊、清晰度差,严重影响其应用并制约相关领域研究。 因此,如何通过后期算法对各种复杂环境下的低质图像进行增强和复原受到人们的高度重视。为了更好地推动低质图像增强理论、技术与应用的发展,及时记录我国学者在相关领域的最新研究进展,《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“低质图像增强”专刊,主要收录国内学者在相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等方面具有创新性、突破性的研究成果。 经过严格评审,“低质图像增强”专刊共收录学术论文22篇,作者包括来自42家科研院所、研究中心、高校和企业的80位专家学者、研究生、企业人员等。专刊成果得到26项国家自然科学基金、1项国家重点研发计划、17项省级自然科学基金和重大科技计划等项目支持。 专刊栏目包括：综述(5篇)、数据集论文(1篇)、图像去雾去雨(5篇)、低照图像增强(4篇)、图像超分辨(2篇)、图像修复(5篇)。 综述论文中,《水下光学图像重建方法研究进展》全面梳理了水下光学图像重建方法的发展历程,按照研究发展顺序依次分析了现有4大类处理方法的基本思想、代表性方法及优缺点;归纳了目前公开的水下图像数据集以及常用的水下图像质量评价方法,并对各重建方法进行了性能评测和对比分析;并展望了未来研究方向。 《单幅图像去雨数据集和深度学习算法的联合评估与展望》对近年来面向单幅图像去雨任务的雨图数据集构建以及深度学习算法、雨天后续高层任务的工作、图像去雨评价指标进行了回顾与介绍,并给出了目前的挑战与未来趋势。 《低光照图像增强算法综述》从3个方面系统地综述了低光照图像增强技术的研究现状。介绍了现有低光照图像数据集,详述了低光照图像增强技术的发展脉络,通过对比低光照图像增强质量与夜间人脸检测精度,对现有低光照增强技术进行了全面评估与分析。基于上述现状的探讨,结合实际应用,指出当前技术的局限性,并对其发展趋势进行预测。 《图像与视频质量评价综述》从全参考、半参考和无参考3个方面分别对图像、视频质量评价领域的文献进行了综述,在主流数据集上测试了方法的性能,总结并展望了目前质量评价领域仍存在的一些挑战与问题。 《图像质量评价研究综述——从失真的角度》从图像失真的角度,概述2011—2021年国内外公开发表的图像质量评价模型,以及现有的图像质量评价数据库。然后重点介绍图像质量评价模型的设计思想。最后总结了所介绍的图像质量评价模型,并指出未来可能的发展方向。 数据集论文,《面向真实水下图像增强的质量评价数据集》基于成对比较开展主观实验构建了首个面向水下图像增强算法比较的质量评价基准数据集,并且基于构建的数据集对比了目前若干主流的无参考图像质量客观评价方法用于评估水下图像时的性能。 我们期待广大读者和科技人员通过“低质图像增强”专刊,能够更深入、更全面地了解该领域的最新方法和应用,吸引更多学者从事相关研究并产生具有国际影响力的优秀成果,为本领域的发展做出新的贡献。     

下深平1井钻井技术研究与应用

下深平1井是下二门油田深层系上的水平井,采用后期裸眼完井方式完井。针对该井存在井身质量要求高、防碰井较多,以及小井眼水平段控制难度较大等技术难点,开展了优化井眼剖面设计、分井段优化井眼轨迹控制和钻完井液体系优化配置等方面的技术研究,形成了一套施工技术。     

运动细节估计的光流场方法

针对现有的光流方法在处理大位移和估计运动图像细节方面存在的问题,提出一种结合图像细节特征的变分光流场模型.首先通过增加特征点的对应,采用自适应的保持边缘的正则项以及引入occlusion检测函数对经典光流模型进行了改进;其次,采用基于变分框架下的高斯金字塔方法以及加权中值滤波的方法对所提出的模型进行求解.大量的实验结果...