摘要：基于深度学习的红外与可见光图像融合算法依赖人工设计的相似度函数衡量输入与输出的相似度,这种无监督学习方式不能有效利用神经网络提取深层特征的能力,导致融合结果不理想。针对该问题,该文首先提出一种新的红外与可见光图像融合退化模型,把红外和可见光图像视为理想融合图像通过不同退化过程后产生的退化图像。其次,提出模拟图像退化的数据增强方案,采用高清数据集生成大量模拟退化图像供训练网络。最后,基于提出的退化模型设计了简单高效的端到端网络模型及其网络训练框架。实验结果表明,该文所提方法不仅拥有良好视觉效果和性能指标,还能有效地抑制光照、烟雾和噪声等干扰。

摘要：采用大规模红外探测器的遥感仪器对以恒星为主的点目标成像时,受点目标跨像元效应、探测器读出带宽不足等影响,目标信号展宽,在多抽头间隔采样下出现“分裂点”现象,空间红外遥感仪器定位精度、目标辨识能力下降。针对此问题,本文构建了点目标“分裂”退化模型,并根据分裂点之间的强相关性,设计了预检测-能量维度迭代-模型更新-后检测的目标检测流程,通过形态学滤波与多假设关联跟踪对“分裂点”目标各观测进行独立跟踪,获取“分裂点”统计信息。然后利用已知恒星成像的质心矫正退化模型并映射到检测图像,修正目标质心。测试结果表明,该方法能有效区分多目标和“分裂点”造成的假目标,平均定位精度由0.5像元以上提升到0.15像元内。

摘要：为进一步认识纤维增强复合材料(FRP)在不同使用环境下的长期性能,通过已有FRP耐久性试验研究,引入二参数Weibull分布函数,在试验样本与参数估计的基础上,对比例参数η与形状参数β二参数进行分析,建立FRP等效Weibull分布退化模型。分析结果表明:在不同环境下,拉伸强度比例参数η随退化时间的延长而逐渐降低,且退化前期下降较快;而形状参数β对不同环境与退化时间均较不敏感。将退化模型与试验结果及现行规范取值对比分析表明,本文模型与试验结果吻合良好,可较好地预测FRP在不同环境下的长期性能。在此基础上,简化得到相应的环境影响修正系数κ_(env),并对现行规范中存在的问题进行探讨,为FRP材料加固混凝土结构的耐久性设计提供参考。

摘要：考虑工业CT产品质量检测和逆向设计的需求,特别针对有规则边缘的CT图像,建立了CT图像边缘退化模型,并将该模型应用于CT图像尺寸测量技术以提高测量精度。首先根据CT图像边缘退化的数学描述,构建了图像边缘退化模型;然后通过原CT图像的灰度信息以及灰度曲线的拐点信息确定退化模型中的相关参数;最后,利用这个退化模型对原CT图像的边缘进行恢复,准确提取CT图像的边缘信息,从而完成CT图像的尺寸测量。实验结果显示,该方法对边缘阶跃性较差的CT图像进行尺寸测量得到的相对误差为2%,比常用的图像尺寸测量方法减小了1.5%。结果表明,该方法能够有效地提取CT图像边缘信息,且尺寸测量精度较高。

摘要：对基于学习的领域嵌套超分辨率重建方法进行了有效改进,提出了一种基于分类预测器以及退化模型的图像超分辨率重建技术.首先,利用退化模型得到图像训练集,并基于邻域嵌套进行分块;其次,根据图像各自特点提取灰度和梯度特征,并进行特征融合,从而实现了训练过程中噪声信息的有效抑制及图像中边缘信息的锐化;然后,引入分类预测器的思想,设计了一种离线的分类预测器,对预测器进行离线训练,得出优化参数,从而大幅度减少了优化时间;最后,利用L2范数对低分辨率图像分块进行分类,将分块送入相应子预测器中进行快速超分辨率重建.实验结果表明,该算法具有良好的实时性和有效性.

摘要：现有的红外图像超分辨率重建方法主要依赖实验数据进行设计,但在面对真实环境中的复杂退化情况时,它们往往无法稳定地表现。针对这一挑战,本文提出了一种基于深度学习的新颖方法,专门针对真实场景下的红外图像超分辨率重建,构建了一个模拟真实场景下红外图像退化的模型,并提出了一个融合通道注意力与密集连接的网络结构。该结构旨在增强特征提取和图像重建能力,从而有效地提升真实场景下低分辨率红外图像的空间分辨率。通过一系列消融实验和与现有超分辨率方法的对比实验,本文方法展现了其在真实场景下红外图像处理中的有效性和优越性。实验结果显示,本文方法能够生成更锐利的边缘,并有效地消除噪声和模糊,从而显著提高图像的视觉质量。

摘要：介绍了混凝土结构承载能力的退化模型,基于承载能力限值的混凝土结构耐久性寿命T=t1+t2。确定了退化模型水平段时间(t1),t1=min(TCO2,TCl-,TSO24-,TD),并确定了TCO2,TCl-,TSO24-,TD;建立了锈蚀钢筋混凝土受弯构件正截面承载力计算模型、钢筋锈蚀截面损失率计算模型、杂散电流腐蚀下钢筋锈蚀截面损失率计算模型、腐蚀混凝土轴心抗压强度计算模型,确定了退化模型下降段时间(t2);给出了杂散电流和氯离子与混凝土的力学性能退化关系。

摘要：为了改善SAR图像的质量,提出了劣质SAR图像的退化模型。根据在斑点非完全发育的非平稳域,SAR图像受斑点噪声污染或线性模糊退化两种主要因素降质的特点,设计了两种具有代表性的复原流程,并采用复小波域层内层间相关性斑点抑制算法和维纳去卷积盲复原算法进行复原。实验结果表明,复原后图像的视觉效果和PSNR值均有明显的改善。

摘要：制动控制装置是动车组车辆制动系统的主要控制中心,也是动车组车辆的关键组成部件,在保证车辆安全运营过程中起到至关重要的作用。该装置在服役过程中,车辆的启动、制动等工况产生的冲击载荷可能造成金属结构疲劳破坏从而导致列车运行过程中的制动失效。因此,开展动车组制动控制装置在服役环境下的疲劳寿命预测,对我国新一代动车组的研制和运维具有重要的意义。文章以动车组制动控制装置为研究对象,首先,基于目前国内动车组车辆的运营及检修现状,针对延长制动控制装置使用寿命的需求开展典型载荷工况下的力学建模和仿真分析,在对设计结构验证的同时,获得极端工况下的最大应力位置及应力值,给出了未考虑退化工况下制动控制装置的物理寿命;其次,结合现阶段制动控制装置的检修状态,引入关于腐蚀和裂纹这两个方面的退化模型开展考虑性能退化的制动控制装置的物理寿命预测,为制动控制装置延长使用寿命的方案提供理论数据、理论研究方法、评估策略及有针对性的维护保养方案。

摘要：从接触器失效机理出发,通过有限元和动力学仿真详细分析超程时间退化过程,进而提出一种基于超程时间退化特性的电磁接触器寿命预测方法。建立基于超程时间退化特性的电磁接触器寿命预测模型,设计并搭建接触器可靠性试验平台,并基于SJD-10048NK电磁接触器试验数据,分析预测接触器的剩余寿命,相对误差约为10%,验证了所提方法的有效性。结果表明所提方法能够对接触器寿命进行准确预测,对于接触器的可靠性状态评估及其维护管理具有重要指导意义。