摘要：针对现有基于深度学习的超分辨率方法存在参数冗余以及难以学习到全局上下文信息、重建图像高频特征能力欠佳的问题,提出一种基于感受野优化与渐进特征融合的超分辨率网络(RPSRnet),其在单幅图像重建方面实现了较高的性能。该网络采用像素注意力机制与大感受野卷积相结合的方式,设计两条渐进路径将输入表征为不同层次的特征抽象,增强网络捕获上下文信息的能力,同时减少了网络参数冗余。通过分层卷积和多重感受野分支,在保持轻量卷积的前提下,于分层的多路径上学习不同尺度的融合特征,增强网络重建边缘细节和复杂纹理特征的能力。实验结果表明:相比于先进算法,所提算法在基准测试集Set5上的峰值信噪比达到32.47 dB,在测试集Set14上达到28.81 dB,优于现有的先进算法,且网络参数更少,实现了9%的参数缩减,从而验证了算法的有效性。

摘要：高精度星相机是航天测绘、侦查相机实现精确定位测量的关键设备。分析了长焦距星相机光学系统设计难点,采用新型双高斯向远摄型过渡的结构型式,设计了精度达到亚秒级的星相机光学系统。光学系统焦距为200 mm,相对孔径为F/2,视场角为7.5°×7.5°,光谱范围为500~800 nm。针对恒星色温范围大的特性,在未采用特殊色散玻璃材料的情况下校正了光学系统的色差,实现不同色温恒星的质心位置一致性;采用负折射率温度系数的冕牌玻璃进行热补偿,实现光学系统对恒星探测的亚秒级无热化设计。设计结果表明:光学系统畸变优于0.003%,垂轴色差优于1.5μm,2600 K^9800 K范围内色温恒星的质心位置精度优于0.2″;在0℃~30℃范围内,焦距变化不超过5.1μm,除1视场外质心位置精度均优于0.4″。

摘要：目的:调查某三甲医院住院患者家属手卫生现况及手部污染情况,为改善家属手卫生依从性提供理论依据。方法:采用自行设计的问卷对家属进行手卫生认知和依从性调查,同时对部分家属手和病房高频接触物表进行环境卫生学采样。结论:家属手卫生认知知晓率最低为“洗手时间>15s”,仅占2.50%;手卫生方式选择正确率最低为“使用速干手消毒剂”,占23.75%。多因素分析显示,不同户籍、文化程度和住院天数是家属手卫生依从性的独立影响因素(P<0.05)。环境卫生学监测结果显示,家属手部菌落超标率达100.00%,普通病房水龙头把手菌落超标率达95.00%。结论:患者家属手卫生现况总体水平较差,手卫生依从性受多种因素影响,且家属手部和病房水龙头把手污染严重,感控部门应制定高效、便捷的个体化方案改善家属手卫生依从性。