图像超分辨率深度学习研究及应用进展

图像超分辨率重建是用低分辨率图像重建出对应的高分辨率图像的过程。目前,图像超分辨率技术已经成功应用于计算机视觉和图像处理领域。近年来,由于深度学习具有能够从大量数据中自动学习特征的能力,因此被广泛应用于图像超分辨率领域中。介绍了图像超分辨重建的背景,详细总结了用于图像超分辨率的深度学习模型,阐述了图像超分辨率技术在卫星遥感图像、医学影像、视频监控、工业检测任务方面的应用。总结了图像超分辨算法的当前研究现状以及未来发展方向。     

“欧泊石”——一种变彩逼真的塑料赝品

在1988年2月的图森(Tueson)宝石和矿物展销会上出现了一种变彩逼真的塑料赝品欧泊,它被冠以“新”的商品名——“欧泊石”。后经宝石学测试证明,这种材料实际上与文献中所述的日本产塑料赝品欧泊完全相同,而今正以一种新名称充斥世界宝石市场。     

BR工业故障诊断用红外热像系统简介

1.概况随着工业的发展,对工业过程的监划与故障诊断日趋重要,红外热象系统(简称热象仪)是完成上述任务的新技术手段。热象仪是红外成象技术与图象处理技术结合的产物,它通过探测物体发出的红外线,显示该物体的热状态图象。BR 热象仪在冶金、电力、石化、建材、能源、电子、航空、交通等工业部门有广泛的用途。     

翻车机系统程控操作运行分析

通过对大坝发电有限责任公司输煤系统翻车机设备在程控运行中发生的一些问题进行分析,找出了原因,针对问题做了相应的改进处理.针对操控运行人员综合能力相对薄弱这一环节,从培训、巡回检查两个方面加以完善,使程控操作趋于规范.     

动态分析仪YJD—1在电气传动方面的应用

自动控制系统动态分析仪YJD—1是利用单板机系统和系统辨识方法,从时域得出单输入/单输出(SISO)系统的数学模型、频率特性和工程技术界广泛使用的多项性能指标;能通过人机对话确定系统模型的阶数,并进行简单的计算机辅助设计,为工程设计控制系统的有力工具。本文扼要地介绍了动态分析仪YJD—1的设计思想、结构组成和功能,并给出了在电气传动中的应用实例。     

用红外光谱鉴别金绿宝石

在波数为20dO～4000cm~(-1)的范围内,红外光谱测定法为鉴别天然金绿宝石与合成金绿宝石提供了一种方法。该方法是通过对不同地区的15种天然金绿宝石和28种合成金绿宝石光谱数据的研究而确定的。该项技术为无损测试,并由于使用付里叶变换仪,测试速度很快。这种方法特别适用于鉴别那些含有非鉴别特征包裹体的宝石。     

基于深度学习的工业视觉检测系统

针对零部件在工业生产线包装过程中存在检测速度慢，自动化检测水平低下，检测准确率不高等问题，提出一种基于深度学习的工业零部件检测系统的方案设计，实现对零部件自动检测的功能。设计一种实验检测平台用于获取包含待检测零部件的图像；提出一种改进网络共享卷积层结构的方法，融合区域建议网络和区域卷积网络建立一种检测方法对目标零部件进行准确定位识别，适应各种形状大小不一的零部件检测，实现端到端训练输出定位检测结果。实验结果表明，系统的检测效果与传统的检测方法相比，具有速度快，检测准确率高等优越性。     

基于多分辨率学习卷积神经网络的磁共振图像超分辨率重建

高分辨率磁共振图像对于医学诊断具有重要意义,本文提出一种多分辨率学习卷积神经网络,并应用于磁共振图像超分辨率。网络是一种新型深度残差网络,包含用于特征提取的残差单元、多分辨率上采样的反卷积层以及多分辨率学习层。设计的网络在低分辨率图像空间中实现图像超分辨率,采用多分辨率上采样实现多个残差单元信息融合并加速网络,多分辨率学习能够自适应地确定各分辨率上采样的高维特征图对磁共振图像超分辨重建的贡献度。实验表明,论文提出的方法能够很好地超分辨率重建磁共振图像,优于最新的深度学习方法。     

基于AT89S52单片机的鱼缸充氧机控制模块设计

文章设计了一种充氧机控制系统,使用AT89S52单片机控制继电器,通过按键设定继电器的启停时间间隔,液晶显示设定的启动与停止时长,可根据实际需要对时间进行设定。