两阶段多层感知的随机脉冲噪声比例预测

目的 基于卷积神经网络（CNN）在图块级上实现的随机脉冲噪声（RVIN）降噪算法在执行效率方面较经典的逐像素点开关型降噪算法有显著优势,但降噪效果如何取决于能否对降噪图像受噪声干扰程度（噪声比例值）进行准确估计。为此,提出一种基于多层感知网络的两阶段噪声比例预测算法,达到自适应调用CNN预训练降噪模型获得最佳去噪效果的目的。方法 首先,对大量无噪声图像添加不同噪声比例的RVIN噪声构成噪声图像集合;其次,基于视觉码本（visual codebook）采用软分配（soft-assignment）编码法提取并筛选若干能反映噪声图像受随机脉冲噪声干扰程度的特征值构成特征矢量;再次,将从噪声图像上提取的特征矢量及对应的噪声比例分别作为多层感知网络的输入和输出训练噪声比例预测模型,实现从特征矢量到噪声比例值的映射（预测）;最后,采用粗精相结合的两阶段实现策略进一步提高RVIN噪声比例的预测准确性。结果 针对不同RVIN噪声比例的失真图像,从预测准确性、实际降噪效果和执行效率3个方面验证提出算法的性能和实用性。实验数据表明,本文算法在大多数噪声比例下的预测误差小于2%,降噪效果（PSNR指标）较其他主流降噪算法高24 dB,处理一幅大小为512×512像素的图像仅需3 s左右。结论 本文提出的RVIN噪声比例预测算法在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,在降噪效果和执行效率两个方面较经典的开关型RVIN降噪算法有显著提升,更具实用价值。     

大坝渡汛预留缺口宽度的简化计算

在砼坝和砌石坝的施工过程中,为了使整个工程安全又经济地渡汛,常采用在坝体内预留缺口的方法,对预留缺口尺寸,通常采用先假定预留缺口宽度,通过试算最终确定预留缺口宽度。本文介绍的方法是:不必试算,根据Z～V关系曲线,确定防洪库容V防,假定泄水过程线为一直线形状,在已知的入库流量过程线上,由V防可得简化的泄水过程线,从而可得知最大下泄流量qm,将qm减去各导流洞、放空洞、冲沙孔泄放的流量,即为预留缺口的最大下泄流量q缺m。根据q缺m由常规公式即可直接算得预留缺口宽度。     

虚拟焊接仿真系统研究进展

虚拟焊接仿真系统允许焊接操作者在进行实际焊接之前,利用仿真系统充分对焊接动作进行单独或多种组合训练,可以极大提高操作者的业务水平.本文介绍虚拟焊接系统中主要的功能模块,对虚拟焊接仿真系统进行分类划分,分析并总结各种焊缝形状视觉模拟技术的优缺点,最后指出虚拟焊接仿真系统未来的研究方向.     

一种改进的快速矢量中值滤波器

提出了一种改进的快速矢量巾值滤波器(IFIVF,improved fast impulsive vector filter).IFIVF以FIVF为基础,通过peer group和边缘检测技术构建新的噪声检测器.与其它矢量中值滤波器(VMF)相比,新的噪声检测方法使得IFIVF不但可以对彩色图像中的随机和固定脉冲噪声进行有效压制,还可以进一步提高FIVF的滤波视觉效果.     

深度卷积神经网络降噪模型的技术瓶颈与研究展望

现有的深度卷积神经网络（DCNN）图像降噪模型受其技术路线内在固有特性的制约,降噪性能仍然有待进一步改进。为了推动现有DCNN图像降噪模型技术的发展,需要正视并及时解决制约其进一步完善的瓶颈问题。本文简要概述了传统的基于自然图像非局部自相似性、稀疏性和低秩性这3种先验知识设计的图像降噪算法的技术路线特点和优缺点,从传统图像降噪算法存在的问题中引出基于DCNN构建图像降噪模型的技术优势,并梳理并总结了DCNN降噪模型未来的发展瓶颈,就相应的解决方案（研究方向）进行详细讨论。通过深入分析发现,可以从扩大卷积核的感受野、降低网络参数与训练集之间的依赖关系以及充分利用DCNN网络的建模能力这3个角度入手,突破现有基于数据驱动的DCNN降噪模型的瓶颈制约,把图像降噪算法的研究水平推向新的高度。     

低调整率的广义AVL树及其统一重平衡方法

针对传统AVL(Adelson-Velskii and Landis)树重平衡算法代码量大、流程复杂、调整率过高的问题,提出一种统一重平衡算法,并提出广义AVL树的概念。统一重平衡算法能对AVL树的失衡节点进行自动分类、调整,取消了传统重平衡方法中的四种旋转操作。广义AVL树放松了AVL树的平衡约束,允许左右子树树高相差不超过N(N≥1),当更新操作(插入/删除)执行后,广义AVL树只在平衡约束条件不满足时采用统一重平衡算法进行调整。理论分析与实验结果表明,广义AVL树的调整率随着N的增大而显著降低:N为5时,调整率低于4%;N为13时调整率低于千分之一。广义AVL树的调整率远低于红黑树等经典数据结构,适合并发应用。     

基于三通道卷积神经网络的纹身图像检测算法

针对纹身图像的特点和卷积神经网络（CNN）在全连接层对图像特征抽取能力的不足问题,提出一种三通道的卷积神经网络纹身图像检测算法,并进行了三方面的改进工作。首先,针对纹身图像的特点改进图像预处理方案;其次,设计了一个基于三通道全连接层的卷积神经网络进行特征提取,并对特征建立索引,有效地提高了网络对不同尺度下空间信息的提取能力,实现了对纹身图像的高效检测;最后,通过两个数据集验证了算法的泛化能力。实验结果表明,对NIST数据集所提预处理方案比Alex方案有总正确率提高0.17个百分点,纹身图像正确率提高0.29个百分点。在所提预处理方案下,提出的算法在标准的NIST纹身图像集上具有明显的优势,正确率从NIST公布的最优值96.3%提高到99.1%,提高了2.8个百分点;相对于传统的CNN算法,正确率从98.8%提高到99.1%,提高了0.3个百分点。在Flickr数据集上也有相应的性能提升。     

最优粒子增强探索粒子群算法

针对粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization,PSO）存在收敛速度慢、寻优精度低和早熟收敛的问题,提出一种最优粒子增强探索粒子群算法（Optimal particle Enhanced Exploration Particle Swarm Optimization,OEEPSO）。OEEPSO将最优粒子在空间中的位置信息以二维一组划分,按4种方式计算每二维的适应值,选择适应值最小的方式更新对应维度的速度值和位置值。该策略加强了对最优粒子周围区域的探索,使粒子群能更快地向全局最优解靠近,提高了算法的收敛速度和求解精度。当算法陷入局部最优时,根据群体历史最优解的适应值,动态调整各粒子的速度值和位置值,使算法最终收敛到全局最优解。实验结果表明,OEEPSO具有收敛速度快、求解精度高的特点。     

连铸坯质量预测系统及应用

为满足热装热送、薄板坯连铸连轧等紧凑型生产流程技术的需要,中冶连铸技术工程股份有限公司自主研发了连铸坯质量预测系统(QES)。该系统针对容易影响铸坯质量的各个铸机参数进行实时监视,并将监视结果以缺陷发生概率的形式反映到铸流和铸坯上,实现铸流质量的在线预测以及铸坯质量预测。该系统已在山东莱芜银山钢铁厂3#板坯连铸机上成功上线应用,针对Q235B和SPHC钢种建立了判定规则,QES的铸坯判定准确率高达90.6%。     

基于单位圆弧段逼近的Bézier曲线等距线生成算法

提出一种用四次Bézier曲线逼近单位圆弧段(Unit Circular Arcs)的方法及其详细误差函数分析.使用这种方法,给出一种使用同阶Bézier曲线逼近给定Bézier曲线等距线的算法.在Matlab7.0上实现了该算法,试验表明,新算法比Lee和Ahn所提出的算法有更高的精度和计算效率.由于B样条和NURBS曲线可以认为由多段Bézier曲线组成,因此,新算法为B样条和NURBS曲线等距线的求解提供了一种新的途径.