低光照彩色图像增强算法研究

为了提高低照度条件下彩色图像增强效果,在经典Retinex理论基础上作出改进,有效改善传统Retinex算法存在光晕现象等缺陷。首先利用双边滤波器取代高斯滤波器获得反射分量;经滤波后的图像采用引导滤波处理,突出图像边缘信息,同时针对光照分量进行自适应伽马校正;为了进一步增强低光照图像中边缘细节特征,对图像的亮度分量采用混合空间增强法,最后重构图像。实验结果表明:所提方法能提高低照度彩色图像的色彩饱和度,同时增强图像边缘细节特征。     

基于Gold矩阵的计算关联成像研究

测量矩阵是决定计算关联成像图像重构质量和成像速度的重要因素之一。本文提出一种新的测量矩阵优化构造方法,利用伪随机序列生成Gold矩阵,该矩阵同时具有Random矩阵的随机性和Hadamard矩阵的确定性。数值模拟和实验结果表明:在满采样条件下,Gold矩阵和Hadamard矩阵均能够实现完美的重构图像;在欠采样条件下,Gold矩阵重构图像质量明显优于Random矩阵和Hadamard矩阵。     

无源毫米波超分辨算法及实时性研究

针对无源毫米波成像中图像分辨率低的问题,提出了一种改进的最大后验(MAP)超分辨算法。该算法结合了Wiener滤波复原算法和基于泊松分布的MAP算法的优点,使用Wiener滤波复原算法恢复图像通带内的低频分量,运用MAP算法作为主迭代过程实现频谱外推,同时保证低频分量不被破坏;并对该算法的计算复杂度和实时性进行了分析。通过仿真可知,该算法可有效地恢复图像截止频谱外的信息,提高图像空间分辨率,处理时间少,易于实现并行处理。     

前视探地雷达三维合成孔径成像及多视处理

提出了一种变波速条件下前视探地雷达三维合成孔径成像及多视处理方法。该方法利用非平稳卷积滤波处理在频率域重构目标图像频谱,经傅里叶反变换后实现前视探地雷达三维合成孔径成像;利用估计的目标入射角实现折射校正及前视探地雷达多视处理。对实测数据进行处理,结果证明了该方法的有效性。     

基于线过程的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影(POCS)超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应问题,在研究了边缘振荡效应的成因后,提出一种基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构.该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善.     

基于超分辨率模型与YOLO V4的织物疵点检测

针对工业条件限制下采集的印花布数据集图像分辨率低、检测效果差等问题，课题组提出基于超分辨率模型SRGAN与YOLO V4网络的织物疵点检测方法，并对SRGAN算法进行改进。课题组首先使用改进的SRGAN算法对原数据集进行超分辨率重构，提高图像分辨率；然后将重构图翻转变化与原图共同作为数据集输入YOLO V4进行网络训练；最后通过YOLO V4网络检测印花布表面疵点。实验结果表明：该方法可提高低分辨率织物图疵点检测效果，准确率高达90.29%，比超分辨率重构前提升了13.19%，能实现实时定位疵点的准确位置并输出疵点类别。     

采用图像滤波的多特征JPEG盲检测

提出了一种采用锐化滤波的多种特征相结合的JPEG盲检测算法。通过扩展DCT系数的马尔可夫矩阵提取块内相关性和块间相关性;引入锐化滤波来增强图像的边缘,加强了分块特性度量的效果;并使用Jessica的校准技术来估计原始图像,得到两个图像特征向量之差作为分类特征,提高了特征的敏感度;最后运用支持向量机进行训练和分类。使用大量图像对该算法的性能进行测试和比较,结果表明该算法在低嵌入率下优于其他算法。     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分集的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

选择性计算的快速非局部均值图像去噪

针对非局部均值(NLM)图像去噪算法度量像素间的相似性计算强度高的问题,提出了一种选择性计算的快速NLM去噪方法。在图像块像素灰度值向量空间距离计算时,利用L2范数逐次消元法,只需在图像积分图上通过少量加法运算即可剔除大量相似性低的像素点,有效地减少计算强度。根据图像空间相关性强的特点,提出了基于patch测地线距离的动态调整搜索区域的方法。实验结果表明,与其他经典算法相比,该方法获得了较好的加速,也提升了NLM算法的去噪性能。     

一种基于分区均值的噪声图像优化检测算法

在对图像边缘检测算法原理分析的基础上,结合分区均值滤波算法和改进的Canny算法的特点,提出一种新的噪声图像边缘检测算法.首先将5×5窗口内的噪声点进行剔除,计算图像平均梯度值,进而运用改进的Canny算法,提取目标图像的边缘特征.验证表明,该算法对不同强度的高斯噪声图像具有很好的抑制作用,且对噪声图像检测效果优于经典图像边缘检测算法.     

高校合并后的组织文化冲突与整合过程研究

高校合并后的冲突大部分是属于组织文化的冲突,成功的合并过程必然是组织文化成功的整合过程。高校合并后组织文化的冲突主要体现在外显形象、理念形象、组织战略、管理行为、亚文化、甄选过程等方面。组织文化的冲突如不能得到很好地整合,必然会对高校的合并过程带来长久的不良影响。合并后的高校必须对组织文化的冲突进行有效整合,才能实现真正意义上的合并。     

徐州市当前国企改革稳定问题的新动向及思考

徐州市国资委是推进企业改制的主要部门,但一直以来企业改制后职工信访时有发生,特别是早期改制的企业职工信访形势比较严峻。结合工作实际,对这一问题进行分析,并提出对策。     

应用文体英译中的原文逻辑重构

在真实的应用文体英译中,汉语原文的逻辑表达方式常常对译者理解形成一定的障碍,并对高质量英译产生一定负面的影响。拟探讨汉语应用文体中常出现的逻辑特征,并通过对南京邮电大学几则校园新闻的分析,提出相应的原文逻辑重构策略,以帮助产生更符合英语表达习惯的译文。     

发达国家老工业基地调整改造的创新本质与战略意义

基于党的十六大提出实施东北等老工业基地振兴战略的背景,从发达国家社会经济变迁的历史视角出发,研究了发达国家老工业基地的历史使命,指出了老工业基地在发达国家工业化进程中的重要贡献以及对其进行改造的历史必然性.分析了发达国家老工业基地调整改造的创新本质,认为老工业基地改造是区域技术经济模式创新,并系统分析了技术经济模式创新的具体表现.阐述了发达国家老工业基地调整改造的战略意义,以及对我国老工业基地振兴的重要启示,指出创新及创新成果的广泛扩散是老工业基地振兴的根本出路.     

高职旅游心理学教材内容体系的重构探讨

我国现行高职旅游心理学内容体系,已不适应21世纪社会经济的发展要求。基于高职教育人才培养目标要求和学生素质状况,以高职旅游心理学内容体系的构建为研究视点,重构高职旅游心理学教材:以“旅游心理与旅游行为之间的关系”为主线,重构教材体系;以就业需求为导向,积极探索“模块结构”;以“必需够用”为原则,努力实现教学内容的“三个紧密联系”;以高职培养目标为指引,努力体现教材“浅、实、特、新”的特色。     

基于FCM的动态结合全局图像阈值分割

全局阈值分割对于小目标物效果不理想,动态阈值容易产生阴影等干扰,但综合考虑全局阈值和动态阈值可以达到比较理想的结果。模糊C均值算法用于灰度图像分割是一种非监督模糊聚类后再标定的过程,该文在不明显增加运算量的前提下,利用模糊C均值自动聚类的功能分别得到全局阈值和动态阈值,完成对阈值矩阵的构造和图像的分割。     

基于互信息的功能磁共振图像配准

互信息作为衡量两幅图像配准的相似性测度函数,当两幅图像配准时,互信息达到最大值。该文提出了基于互信息脑功能磁共振图像配准新方法,采用了无需计算梯度的Powell直接搜索算法,并通过多分辨的方式加快了图像配准速度。磁共振的配准实验证明,互信息法能准确地实现多模态医学图像的配准,并且能达到亚像素的精度。     

非定值相移量的单步相移同轴数字全息

提出一种非定值相移量的单步相移同轴数字全息算法。对CCD面上的干涉光强进行了分析,用图像相减法算出CCD面上不能确定相位正负的物光波,再记录一帧有相移的干涉光强,来确定相位的正负。其特点是有相移的这一帧干涉光强没有参与物光场大小的运算,只是用于相位符号的判断。该算法对相移误差不敏感。     

在人脸图像中确定嘴巴位置的方法

利用迭代式阈值选择算法在人脸的下半区域进行阈值化处理,无需人工干预就可得到嘴巴鼻子等区域,且很好地改进了传统的二值化方法所造成的嘴部轮廓不清晰、连通性不好等缺陷;用腐蚀膨胀算法去掉较小的噪声点,用最小外接矩形近似表示各个连通区域的形状,根据嘴巴形状大小的先验知识确定嘴巴所在的连通区域;用嘴巴连通区域的质心表示嘴巴中心,利用Harris角点检测算法在原灰度图像的嘴巴区域中找到两个嘴角。实验结果表明,本文算法具有较快的速度和较高的精度。