翻斗车选购前期的质量评判

市场上假、劣、冒商品之所以泛滥一时,至今不能灭迹,其重要原因就是用户对产品质量无鉴别的方法、标准和手段。任何一种产品的质量差异“好、中、可、差”都是很不明确的模糊概念,专业人员可借助模糊论对其进行科学分析、打分、评判。可是这种理论不易普及,本文就翻斗车的质量评判及其方法提出浅见与同仁共讨。翻斗车是一种以运、卸物料为主要功能的产品,用户在选购新产品时,首先应了解该产品的生产厂家规模,生产制造能力,技术经济实力与经营管理水平等;其次进行样品检验,考核其产品质量等级、商品销售率、     

基于RFB和超网络的跨尺度多层次真实失真图像质量评价方法

为了能在真实失真图像质量领域实现高效的跨尺度学习,提出一种双分支特征提取方法。首先,利用对比学习方法自监督地提取跨尺度、跨颜色空间的图像内容感知特征;随后,采用基于扩张感受野和超网络的策略,将多层次特征信息与跨尺度信息进行循环交互融合,以获取更贴近人类感知的图像质量特征。基于公开真实失真数据库的实验结果表明,所提算法在真实失真图像质量评价上取得了优越性能,而且,通过两个尺度的实验结果展示了该算法实现了更高效的跨尺度学习,从而为图像多尺度深度网络的应用提供了较好基础。     

结合感知特征和自然场景统计的无参考图像质量评价

为了更有效的评价各种失真类型的图像,本文提出了一种新颖的通用型无参考图像质量评价方法,它采取学习感知特征和空域自然统计特征相结合的方法来构建图像质量评价模型。方法是在提取显著分块的36个空域自然统计特征的基础上,增加基于相位一致性熵、基于相位一致性均值、梯度均值以及失真图像的熵四个感知特征,采用支持向量机回归的学习方式来构建图像特征与人的主观分数的映射关系,进而根据所提取特征预测图像质量。在LIVE图像库上的实验表明,文中算法预测质量分数与人的主观分数具有较高的一致性,基本呈线性关系,鲁棒性较好,运行时间较短,综合性能较好。     

基于自适应微调因子的改进frost滤波

为避免frost滤波因使用同一微调因子带来边缘细节等结构信息的模糊,以及等距等权所带来的盲目平滑现象,对frost滤波算法提出了一种改进方案。该方案综合考虑滤波窗口本身的局域统计特性以及窗口内各像素本身的统计特性来自适应确定微调因子。通过对真实合成孔径雷达图像进行改进算法降噪实验,以等效视数和边缘保持指数两项指标为评价标准,并与不同微调因子的Frost滤波输出结果进行比较,结果表明改进算法比原算法有很大的改进,在边缘保持和去噪方面具有更好的滤波性能。     

考虑均值的滤除脉冲噪声的自适应非线性滤波

针对脉冲噪声滤除,提出一种基于均值的自适应非线性滤波。其算法思想是先进行噪声检测并生成相应的噪声标志矩阵,随后扫描噪声标志矩阵,对信号点则直接输出,而噪声点则根据窗口内噪声点个数自适应选择滤波窗口,接着生成一个由滤波窗口各像素灰度与相应均值之差形成的差别矩阵,并赋予差别矩阵各元素不同的权重,最后返回加权后差别矩阵中最小值的位置,并用该像素的灰度取代噪声点。噪声点滤除算法,其实质是找出一个空间位置上离噪声点最近且最接近均值的像素的灰度来取代噪声点。通过实验,该方法具有更好的综合滤波性能。     

雹云雷达回波反射率图像梯度及形态特征的提取

以建立冰雹云客观预报模型为目的,对雷达回波反射率图像中该类云体的特征进行模式分析,提出一种探针模型,构建出基于探针模型的反映雹云过渡带特点的梯度特征和反映钩状主体的多个形态特征,并通过实验验证了这些特征的有效性.     

基于对抗和梯度的无参考图像质量评价算法

由于现有的生成对抗网络（GAN）很难完全获取细节上的失真,生成高质量图像仍旧比较困难。为了提高基于GAN的无参考图像质量评价（NR-IQA）方法的性能,提出一种基于对抗和梯度的NR-IQA方法。通过改进网络模型结构和引入基于梯度和色度相似性的平均偏差相似指数（MDSI）来提升模型的整体性能,整个模型由GAN和质量预测网络组成。首先,为了增强对抗训练,设计了双判别器的GAN,将失真图像和参考图像分别输入到网络中,利用WED数据集对GAN进行训练;其次,利用GAN生成相应失真图像的虚拟图像,并分析两者之间的差异,得到失真差异图和MDSI图;最后,为了从多个方面测量图像的感知质量,设计了多流质量预测网络,将失真图像、虚拟图像、失真差异图、MDSI图分别输入到网络中,输出图像质量预测分数。在LIVE、CISQ、TID2013数据集上进行训练和测试,所提算法在三个数据集上都表现出较好的性能,尤其在TID2013上。实验结果表明,该算法与人的主观评价具有较高的一致性。     

图像去雾算法综述

由于气候变化、空气污染等原因,含雾图像的产生不可避免。对含雾图像进行去雾处理是消除雾对图像的不良影响,进而获得细节纹理等方面高质量的清晰图像。首先,主要就图像增强、物理模型和深度学习三个方面对图像去雾算法的研究现状进行系统的归纳总结,包括各类去雾算法的优缺点分析。其次,指出去雾算法的问题所在。最后,提出去雾算法的前景展望。     

一种考虑边缘检测的自适应窗口相干斑抑制

本文针对传统SAR图像相干斑空域滤波使用固定窗口所带来的问题,提出一种采用边缘检测和自适应滑动窗口技术联合降噪的相干斑抑制算法。该算法先把初始窗口的所有像素作为样本并统计样本局域方差系数,然后与初始阈值作比较:如果小于初始阈值,则采用方形窗口自适应滑动窗口算法进行滤波,否则采用利用边缘检测确定的变形窗口自适应滑动窗口算法进行滤波。仿真图像和真实雷达图像降噪实验结果表明,该算法在边缘保持和去噪方面具有更好的滤波性能。