摘要：针对卷积稀疏编码能够较好地保留图像信息特征的这一特点,提出基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合方法。为了避免图像分块处理对图像结构的影响,将每幅待融合图像进行全局处理。首先,通过低秩分解将图像分解成低秩和稀疏两部分;接着,对稀疏部分进行卷积分解,可以训练得到一组稀疏滤波器字典,再将卷积稀疏编码应用到图像的融合中;然后,对低秩和稀疏成分分别设计不同的融合规则,得到融合低秩成分和融合稀疏成分,最终得到融合图像。最后,为了验证所提方法的融合效果,将所提方法与其他方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法在视觉效果和客观评价指标方面均取得良好的效果。

摘要：由于精度相对较高,Anchor base算法目前已成为拥挤场景下行人检测的研究热点。但是,该算法需要手工设计锚框,限制了其通用性。同时,单一的非极大值抑制(NMS)筛选阈值作用于不同密度的人群区域会导致一定程度的漏检和误检。为此,该文提出一种Anchor free与Anchor base检测器相结合的双头检测算法。具体地,先利用Anchor free检测器对图像进行粗检测,将粗检测结果进行自动聚类生成锚框后反馈给区域建议网络(RPN)模块,以代替RPN阶段手工设计锚框的步骤。同时,通过对粗检测结果信息的统计可得到不同区域人群的密度信息。该文设计一个行人头部-全身互监督检测框架,利用头部检测结果与全身的检测结果互相监督,从而有效减少被抑制与漏检的目标实例。提出一种新的NMS算法,该方法可以自适应地为不同密度的人群区域选择合适的筛选阈值,从而最大限度地减少NMS处理引起的误检。所提出的检测器在CrowdHuman数据集和CityPersons数据集进行了实验验证,取得了与目前最先进的行人检测方法相当的性能。

摘要：对于光照不均的彩色图像,由于传统的同态滤波器没有充分考虑图像的空间局部特性,同态滤波后的图像在局部对比度增强效果上,不能令人满意。为此,结合DCT变换的优点,提出了基于分块DCT变换的同态滤波算法,可以获得很好的局部对比度增强效果。为了消除分块滤波引起的块效应,提出了基于重叠块的块效应消除方法。同时,为了保留原始图像的色彩信息,提出将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间,仅对亮度分量进行基于DCT变换的同态滤波及块效应的去除,色调和饱和度分量保持不变。实验结果表明,该方法不但有效改善了光照不均对图像的影响,而且使图像色彩保持良好,图像中的细节更为清晰,性能上优于传统的同态滤波。

摘要：针对我国南方部分城市生活污水处理厂进水浓度低的问题,结合湖南省某CASS工艺污水处理厂(平均进水COD为40 mg/L、BOD5为10.5 mg/L)的运营实践,综合污水处理厂进水水质和水量及处理系统能耗特征,对如何维持活性污泥系统正常运行及节能降耗进行分析探讨。结果表明,在低浓度进水条件下,污水处理厂活性污泥系统可以维持正常运行,并且有剩余污泥产出,通过灵活调整CASS工艺的运行,可将该污水处理厂的电耗由设计运行方案的0.286 kW·h/m3降至0.133 kW·h/m3,节能显著,可节省电费45.45万元/a。

摘要：为避免图像融合与超分辨率分步实现的不足,提出了基于卷积稀疏表示的融合与超分辨率重建联合实现方法。假设低分辨率与高分辨率图像之间具有相同的稀疏特征图,设计了一种高、低分辨率滤波器联合学习框架,实现对图像高低频成分的分离,并根据不同成分的形态特性设计了不同的融合规则:对于高频成分,根据稀疏特征图亮度信息和像素活跃性水平,设计了一种像素显著性度量方案来指导高频特征图的融合;对于低频成分,根据脉冲耦合神经网络能捕获邻域相似像素点火的特性,设计了低频成分融合方法。所提方法不需要将图像分割成重叠的块,避免块向量化的缺陷。实验结果表明,能有效提高图像融合的质量。

摘要：云南属低纬度高原及其向南倾斜的斜坡地区,地质条件与气候环境复杂,地质灾害繁多,这致使大多数山区电力铁塔塔基存在地质结构安全问题,严重威胁电力系统的稳定运行。为应对各种威胁铁塔安全的突发情况,设计一种耐高压的FBG压力传感器,实现对山区电力铁塔塔基土压力的实时监测预警,为变电站结构的安全维护工作提供辅助决策依据与技术支持。该传感器技术已经成功应用于云南省玉溪市山区某个220k V变电站。

摘要：传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。以高分辨率遥感影像建筑物图像为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的建筑物提取方法。对图像提取其颜色、纹理与形状特征,构成图像特征矢量并将其特征归一化,利用LVQ神经网络识别并提取出建筑物。通过与其它典型神经网络识别方法进行实验比较,结果表明该算法相对于单层感知器识别率提高了10.0%,比BP神经网络识别率提高了22.5%,能取得更理想的提取效果。