融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法

针对水下环境对比度低和极其模糊的视觉效果问题,提出了一种融合引导滤波和小波变换的水下图像增强算法。利用引导滤波将图像分为基础部分和细节部分,将小波变换应用于基础部分,对产生的低频图像进行限制对比度直方图均衡,高频部分分别使用改进的对数函数增强,然后将处理后的高低频部分进行小波逆变换。细节部分进行增益计算;最后将处理后的基础部分和细节部分进行加权融合,再对融合图像进行限制对比度直方图均衡,得到目标图像。仿真实验表明,该方法在保留图像细节的同时很好地克服了光照不均匀对图像的影响.     

基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。     

A joint introduction to Gaussian Processes and Relevance Vector Machines with connections to Kalman filtering and other kernel smoothers

The expressive power of Bayesian kernel-based methods has led them to become an important tool across many different facets of artificial intelligence, and useful to a plethora of modern application domains, providing both power and interpretability via uncertainty analysis. This article introduces and discusses two methods which straddle the areas of probabilistic Bayesian schemes and kernel methods for regression: Gaussian Processes and Relevance Vector Machines. Our focus is on developing a common framework with which to view these methods, via intermediate methods a probabilistic version of the well-known kernel ridge regression, and drawing connections among them, via dual formulations, and discussion of their application in the context of major tasks: regression, smoothing, interpolation, and filtering. Overall, we provide understanding of the mathematical concepts behind these models, and we summarize and discuss in depth different interpretations and highlight the relationship to other methods, such as linear kernel smoothers, Kalman filtering and Fourier approximations. Throughout, we provide numerous figures to promote understanding, and we make numerous recommendations to practitioners. Benefits and drawbacks of the different techniques are highlighted. To our knowledge, this is the most in-depth study of its kind to date focused on these two methods, and will be relevant to theoretical understanding and practitioners throughout the domains of data-science, signal processing, machine learning, and artificial intelligence in general.     

基于局部概率抽样的标签噪声过滤方法

分类学习任务中,在获取数据的过程中会不可避免地产生噪声,特别是标签噪声的存在不仅使得学习模型更复杂,而且容易造成过拟合并导致分类器泛化能力的下降。标签噪声过滤算法虽然在一定程度上可以解决上述问题,但是仍然存在噪声识别能力较差、分类效果不够理想以及过滤效率低等问题。针对这些问题,提出一种基于标签置信度分布的局部概率抽样方法来进行标签噪声过滤。首先利用随机森林分类器对样本的标签进行投票,从而获取每个样本的标签置信度;然后根据标签置信度的大小,将样本划分为易识别样本和难识别样本;最后分别采用不同的过滤策略对样本进行过滤。实验结果表明,在标签噪声存在的情况下,所提方法在大多数案例上能够保持较高的噪声识别能力,并且在分类泛化性能上也具有明显优势。     

某机载雷达发射校正系统的EMC设计

因受载机平台内电子设备电磁干扰的影响,某机载雷达发射校正时存在通道相位漂移的现象,表现为同一通道相位多次测量偏差超过正常幅度值.在阐述发射校正系统工作原理的基础上,深入分析干扰的来源和机理,提出了综合运用屏蔽、接地、滤波等措施解决电磁兼容问题的具体方法,实现了雷达发射校正系统的可靠工作,为该类工程设计提供了参考.     

多工作模式Σ-Δ型ADC的设计

针对现有Σ-Δ型ADC芯片精度固定、无法测量内部波形,分析了Σ-Δ型A/D转换电路的工作原理,选择合适的参数,提出了一个多工作模式的Σ-Δ型ADC电路设计方案.该方案采用中小规模集成电路实现一阶Σ-Δ调制器、FPGA实现数字滤波器、单片机开发板实现波形和数据显示,用户可通过跳线设置其工作模式,并且可以用示波器观测关键点的波形.测试结果表明,该电路性能稳定,达到了设计要求.     

数字化射线检测中缺陷影像的频域处理

研究频域处理在数字化射线检测缺陷影像增强处理过程中的应用.采用Matlab 7实现高通滤波处理流程,对处理结果进行分析,证实频域处理可有效改善数字化射线检测的灵敏度、提高图像分辨率.将其用于各类典型缺陷的数字化射线检测影像处理,可提高缺陷的检出率.     

Filtering Multi‐Layer Shadow Maps for Accurate Soft Shadows

In this paper, we introduce a novel technique for pre‐filtering multi‐layer shadow maps. The occluders in the scene are stored as variable‐length lists of fragments for each texel. We show how this representation can be filtered by progressively merging these lists. In contrast to previous pre‐filtering techniques, our method better captures the distribution of depth values, resulting in a much higher shadow quality for overlapping occluders and occluders with different depths. The pre‐filtered maps are generated and evaluated directly on the GPU, and provide efficient queries for shadow tests with arbitrary filter sizes. Accurate soft shadows are rendered in real‐time even for complex scenes and difficult setups. Our results demonstrate that our pre‐filtered maps are general and particularly scalable.     

一种基于视频的公交客流自动统计方法

为提高公交系统智能化管理水平,提出一种公交客流自动统计方法。采用直方图统计与多帧平均的方法提取视频背景,使用背景边缘去除算法得到乘客目标边缘轮廓信息。在此基础上,根据乘客头部轮廓的类圆特性,利用基于梯度信息的Hough变换圆检测算法完成乘客头部轮廓的识别,通过基于Kalman滤波预测的CamShift目标跟踪算法实现乘客的检测与计数。实验结果表明,该方法能有效消除背景图像中的噪声以及背景边缘,准确识别乘客目标并对其跟踪计数,从而提高城市公共交通运输效率。     

高斯渐进贝叶斯滤波器

渐进贝叶斯方法将先验分布到后验分布的演化描述为一阶动态系统,通过在伪时间上连续地引入观测信息实现后验状态估计.该方法的一般形式解,即动态系统的时间导数,是难以得到的.本文提出一种高斯型渐进贝叶斯滤波器.首先在线性高斯条件下推导了时间导数的解析解;然后证明了在该条件下,由该解析解确定的一阶动态系统与常量状态估计的Kalman-Bucy滤波器是一致的,且由此导出的高斯渐进贝叶斯滤波器与卡尔曼滤波器是一致的.最后利用一阶Taylor展开推导了滤波器在非线性高斯条件下的近似解表达式,并采用Monte Carlo方法给出了具体实现方法.通过若干仿真算例表明,新滤波器具有较高的精度,且在一定精度条件下的时间复杂度低于一般粒子滤波器.