基于霾层学习的单幅图像去雾算法

针对传统去雾算法出现色彩失真、去雾不完全、出现光晕等现象,本文提出了一种基于霾层学习的卷积神经网络的单幅图像去雾算法.首先,依据大气散射物理模型进行理论推导,本文设计了一种能够直接学习和估计有雾图像和霾层图像之间的映射关系的网络模型.采用有雾图像作为输入,并输出有雾图像与无雾图像之间的残差图像,随后直接从有雾图像中去除此霾层图像,即可恢复出无雾图像.残差学习的引入,使得网络来直接估计初始霾层,利用相对大的学习率,减少计算量,加快收敛过程.再利用引导滤波进行细化,使得恢复出的无雾图像更接近真实场景.本文对不同雾浓度的有雾图片的去雾效果进行测试,并与当前主流深度学习去雾算法及其他经典算法进行对比.实验结果显示,本文设计的卷积神经网络模型在图像去雾的应用,不论在主观效果还是客观指标上,都有优势.     

JN43—80型焦炉开工中一些问题的探讨

近几年来,JN43—80型焦炉在我国各地兴建的愈来愈多,其生产的煤气供应城市千家万户,焦炭及化工产品供应冶金、机械、化工及医药等各行各业。由于城市煤气厂兴建焦炉,也可缓和焦炭供不应求的局面。一举数得,利国利民。以焦炉作为城市煤气气源还有利于降低煤气成本,故厂家乐于兴建。但根据各地的实际情况,在焦炉砌完进行烘炉,继而开工生产过程中,也发生了一些值得引起人们注意的问题。对这些问题,     

基于透射率归一化的单幅图像去雾算法

在有雾天气条件下拍摄的图像,由于光线在传播人过程中受到空气中悬浮颗粒的散射,导致图像内容模糊不清,颜色偏灰白色。为了恢复出清晰的图像,根据大气散射物理模型,提出一种单幅图像去雾算法。首先,该算法从大气散射模型出发,对大气光模型进行变形化简,得到新的去雾模型。然后对大气光值估计,并利用在局部统计上不相关性恢复透射率。最后,对透射率进行归一化处理,带入模型,得到恢复图像。实验结果表明,该算法能够很好地恢复图像的对比度和保持图像的真实颜色。     

基于贝叶斯网络的水下AUV健康管理方法

随着自主式水下航行器(AUV)系统不断向自动化、智能化方向发展,系统结构和功能也越来越复杂。针对AUV健康管理系统中未能充分挖掘多源数据中隐含的有效信息的缺点,提出了基于朴素贝叶斯网络的AUV健康管理方法。首先,采用朴素贝叶斯网络与数据结合的方式构建AUV的健康管理系统;其次,计算该系统各部件和子系统的健康指标,并对整体健康情况进行评估;最终,输出AUV系统的健康状态和寿命指标结果,得到AUV系统的健康指标。利用Visual Studio和MATLAB作为仿真平台实现该方法并对结果进行验证,实验结果表明,该方法可以实现对不同健康程度的量化分析和表达,可确保AUV健康长久地运行。     

66-5F型焦炉用发生炉煤气烘炉的经验

６６－５Ｆ型焦炉用发生炉煤气烘炉的经验刘恩雨何永吉（鞍山焦化耐火材料设计研究院，鞍山１１４００２）山西铝厂煤气分厂的第一座焦炉（２＃炉）为１×２５孔，两分复热式的６６—５Ｆ型。历经１１个月的建设，于１９９６年５月１０日投产出焦。在６６系列焦炉中，这座...     

应用超高压静电方法治理推焦烟尘的探讨

超高压静电除尘是最近几年新发展起来的一门技术。生产实践表明,这种除尘方法基建投资省、能耗低、效率高,易于维修管理,颇适合我国国情。焦化厂是钢铁联合企业中的最大污染源,而焦炉又是焦化厂中的主要污染源。因此,治理焦炉烟尘,已成为当务之急。在焦炉烟尘中,以推焦烟尘最难于治理。其特点     

应用超高压静电方法治理推焦烟尘的探讨(续篇)

本文与本刊1985年第3期上的同名文章是姐妹篇,都是探讨应用超高压静电方法治理推焦烟尘技术中存在的问题。上篇探讨问题为粉尘比电阻、含尘浓度、断面风速,烟尘温度、处理烟量,粉尘粒度、粉粒成分和气流分布,共8个问题;本篇则探讨烟尘上升速度、烟尘量、组合式电场、水幕阳极、电压等级与电流大小、全天候操作及安全等6个问题。