温度计自动检定

文章介绍一种新的温度计自动检定系统模型与计量管理一体化在温度计自动检定中的应用，使得自动检定系统可以与企业数据库联系起来。     

自适应权重注入机制遥感图像融合

目的 遥感图像融合是将一幅高空间分辨率的全色图像和对应场景的低空间分辨率的多光谱图像,融合成一幅在光谱和空间两方面都具有高分辨率的多光谱图像。为了使融合结果在保持较高空间分辨率的同时减轻光谱失真现象,提出了自适应的权重注入机制,并针对上采样图像降质使先验信息变得不精确的问题,提出了通道梯度约束和光谱关系校正约束。方法 使用变分法处理遥感图像融合问题。考虑传感器的物理特性,使用自适应的权重注入机制向多光谱图像各波段注入不同的空间信息,以处理多光谱图像波段间的差异,避免向多光谱图像中注入过多的空间信息导致光谱失真。考虑到上采样的图像是降质的,采用局部光谱一致性约束和通道梯度约束作为先验信息的约束,基于图像退化模型,使用光谱关系校正约束更精确地保持融合结果的波段间关系。结果 在Geoeye和Pleiades卫星数据上同6种表现优异的算法进行对比实验,本文提出的模型在2个卫星数据上除了相关系数CC（correlation coefficient）和光谱角映射SAM（spectral angle mapper）评价指标表现不够稳定,偶尔为次优值外,在相对全局误差ERGAS（erreur relative globale adimensionnelle de synthèse）、峰值信噪比PSNR（peak signal-to-noise ratio）、相对平均光谱误差RASE（relative average spectral error）、均方根误差RMSE（root mean squared error）、光谱信息散度SID（spectral information divergence）等评价指标上均为最优值。结论 本文模型与对比算法相比,在空间分辨率提升和光谱保持方面都取得了良好效果。     

计量管理一体化在温度计自动检定中的应用

本文介绍一种新的温度计自动检定系统模型 ,将计量管理一体化在温度计自动检定中的应用 ,使得自动检定系统可以与企业数据库联系起来     

基于类解混的高光谱和多光谱图像融合算法

基于解混合的图像融合算法存在的2个问题:(1)用低分辨率高光谱图像(low-resolution hyperspectral image,LR-HSI)的光谱特征重建高分辨率高光谱图像(high-resolution hyperspectral image,HR-HSI),而LR-HSI的空间降质会导致光谱的精度损失;(2)基于非负矩阵解混的算法由于目标函数非凸性,其求解对初始值敏感,导致端元和丰度值不稳定.为解决此问题,提出基于类解混的高光谱图像融合算法.首先,利用模糊c均值算法对图像聚类,以距离聚类中心最近的像素代替解混端元,避开了直接解混导致的解不稳定问题.其次,为每类地物分别学习基于广义回归神经网络(general regression neural network,GRNN)的相同场景HR-HSI和LR-HSI在光谱域的非线性映射关系,弥补由于空间降质导致的端元光谱精度损失.文中借鉴解混合思想,由低分辨率高光谱图像的端元重建高分辨率高光谱图像的端元,将其与高分辨率多光谱图像(high-resolution multispectral image,HR-MSI)的稀疏系数结合得到HR-HSI.在4组数据集上验证本算法性能,与多种融合算法比较.实验表明,Salinas数据的实验结果在SAM,RMSE和ERGAS指标与次优的方法相比,它们的数值分别降低了5.5%,5.5%和1.6%;在Cuprite数据上数值降低了1.3%,3.9%和3.8%;在Indian Pines数据上数值分别降低了1.7%,4.0%和3.9%;在Pavia Center数据上,采用双三次插值时在SAM和ERGAS指标上与次优的方法相比数值分别降低了2.9%和8.5%;采用双线性插值时数值分别降低了3.5%和3.4%.所以,文中算法在有效地提升空间分辨率的同时,很好地保持了光谱信息.     

黄桃果粒益智涂抹型再制干酪新品的开发

以自制天然干酪、脱脂粉、无水奶油、黄桃果粒、DHA粉末为主要原料,通过单因素、L9(33)正交实验,以感官评价作为分析指标,确定了最佳工艺流程及配方.结果表明,脱脂乳粉6％,黄油7％,黄桃果粒10％,白砂糖4％,乳化盐1.5％,复合稳定剂0.5％,DHA添加量0.3％,加热85℃,搅拌8min,最后添加黄桃果粒及预溶好的DHA粉末,搅拌2min产品不仅具有浓郁的黄桃风味,细腻爽滑的口感,良好的涂抹性,而且营养丰富有助于儿童智力发育.     

计量管理一体化在温度计自动检定中的应用

一种新的温度计自动检定系统模型,计量管理一体化在温度计自动检定中的应用,使得自动检定系统可以与企业数据库联系起来。     

单幅自然场景深度恢复

离焦测距算法是一种用于恢复场景深度信息的常用算法。传统的离焦测距算法通常需要采集多幅离焦图像,实际应用中具有很大的制约性。文中基于局部模糊估计提出单幅离焦图像深度恢复算法。基于局部模糊一致性的假设,本文采用简单而有效的两步法恢复输入图像的深度信息：1)通过求取输入离焦图和利用已知高斯核再次模糊图之间的梯度比得到边缘处稀疏模糊图 2)将边缘位置模糊值扩离至全部图像,完整的相对深度信息即可恢复。为了获得准确的场景深度信息,本文加入几何条件约束、天空区域提取策略来消除颜色、纹理以及焦点平面歧义性带来的影响,文中对各种类型的图片进行对比实验,结果表明该算法能在恢复深度信息的同时有效抑制图像中的歧义性。     

自适应水下彩色图像增强算法

在水下环境中,水体介质对光照的吸收和散射是导致水下成像失真的两大主要成因。水体对光线的吸收导致能量衰退大大降低了清晰度,另水体介质对各波段的散射和吸收的无规律性导致水下成像颜色失真。为了提高对水下成像的认知,本文提出了一种自适应水下图像增强算法。该方法首先对原始图像进行降噪和对比度提升得到两幅输入图;其次,以原始图像的显著图为引导,结合照度和色度图,作为图像融合的权重图;最后,根据权重图对两幅输入图像进行自适应加权求和,从而实现图像增强的目的。实验结果证明本文算法具有良好的实时性和鲁棒性,有效地增强了水下降质图像。     

高职数学学业评价存在的问题与对策

随着高职教育的迅速发展,高职数学教学内容与方法的改革Et益深入,而考试改革却相对滞后,尚未形成统一的、能够得到大家认可的考试改革的思路和模式,改革高职数学考试评价模式、考试内容、实施多元化评价已成为必然趋势。本文在对高职数学考试模式现状分析的基础上,提出了一种多元化学习评价模式,试图为高职数学学习评价改革提供一个新思路。