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基于感知先验与分量增强的高动态成像方法

光电子·激光 2024年

作者：王伟张思远刘晓芮辽宁工程技术大学电子与信息工程学院辽宁工程技术大学基础教学部

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感；引入... 详细信息

高动态范围成像方法大多存在融合图像亮度不均衡、纹理丢失以及色彩失真等问题。针对此问题，提出了一种基于感知先验与分量增强的高动态成像方法。根据感知先验对多曝光图像分别进行图像增强，保留更多的纹理信息以及色彩真实感；引入注意力门控机制和特征提取操作对亮度分量进行增强；通过联合编码器-解码器网络对色度分量进行增强。对增强后的亮度分量和色度分量进行融合得到最终的融合图像。实验数据选用包含多种复杂场景的多曝光图像序列，结果表明，本文方法在视觉信息保真度达到了0.8268，多曝光融合结构相似度达到了0.9476。本文方法相较于其他方法得到的融合图像，细节更加清晰、图像信息丰富、更符合人眼的视觉感知，融合效果更好。

关键词：高动态成像多曝光图像融合感知先验分量增强

基于GAN与VSR网络的医用CT影像超分重建研究

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基于GAN与VSR网络的医用CT影像超分重建研究

作者：张思远天津职业技术师范大学

学位级别：硕士

超分辨率重构(Super-reconstruction)技术是一种结合图像处理和计算机视觉技术从而提高图像分辨率的方法。其采用插值法、图像金字塔分解重构法或卷积-反卷积法首先对图像的分辨率做出调整,再通过深度学习模型从图像所含局部信息和纹理... 详细信息

超分辨率重构(Super-reconstruction)技术是一种结合图像处理和计算机视觉技术从而提高图像分辨率的方法。其采用插值法、图像金字塔分解重构法或卷积-反卷积法首先对图像的分辨率做出调整,再通过深度学习模型从图像所含局部信息和纹理特征推断出缺失的高频信息,从而提升图像的观感质量。超分辨率重构技术广泛应用于数字摄影、远程通信、视频监控、卫星图像、智能检测、医学影像等领域。计算机断层成像(CT)技术由于有成本低、成像清晰的特点,至今在医学领域仍有广泛应用,但随着健康意识的提升,CT带给患者的辐射剂量也备受关注。此前问世的压缩感知和低剂量采样方法可以有效降低辐射剂量,但对应的扫描信息重建算法却不能将采样信息重建到正常剂量CT采样图像同等质量水平。因此,应用超分辨率重构技术对低剂量CT和稀疏角度CT的重建图像进行修复有较高的研究价值。首先,本文介绍了降低患者所受辐射总剂量的CT采样策略,包括低剂量和稀疏角度采样的原理以及传统算法对采样数据的重建过程,分析和归纳重建后图像的问题,以及提出利用图像后处理技术提升低剂量采样和稀疏角度采样CT重建图像质量的处理方法,引入深度学习网络,通过实验验证深度学习网络重构CT图像的可行性。其次,本文针对重建图像质量问题提出了集中后处理方案,介绍了两步滤噪的传统图像后处理重建算法原理,并设计了一种由两个互耦的深度网络模型构成的深度学习重构网络,具体而言,将两个深度学习模型分别作为生成器和判别器,一个网络负责修复重建图像缺失的细节、纹理信息,另一个网络用于判定生成图像与正常剂量采样CT重建图像的区别,用于指导生成网络优化的方向。而后通过实验对比两种方法重构图像的质量以及分析重构方案的不足之处。在针对单张重建图像的超分辨率重构任务中,重建图像有时会受采样信息影响缺失关键细节,而这样的重建图像作为输入图像,就会出现深度模型难以根据相邻像素点信息修复该模糊的问题。因此,本文最后为进一步提升重建图像的质量和准确性,将会从网络结构上分析重构图像存在问题的本质原因,并在保留生成-对抗的优势特性的基础上继续设计新的网络(Video Super-Resolution),该网络能够充分利用CT采样的特点,使用多张图像所包含的信息对一张图像进行修复,从而避免采样信息受某些特殊因素影响。由于该网络参考图像需要参考相邻的多张图像,因此该算法消耗的算力资源也较大,因此本文会针对CT采样的典型特征对网络做出在保证质量的前提下尽量节约算力的结构性优化,让该网络可以在重构时间和重构效果上均满足临床需求。

关键词：低剂量CT 稀疏扫描型CT 生成-对抗网络 VSR网络

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基于Transform的滑坡识别问题研究

基于Transform的滑坡识别问题研究

作者：张思远重庆三峡学院

学位级别：硕士

滑坡作为一种自然灾害,对人类生活产生了重大影响。及时和准确的滑坡检测能够显著降低滑坡所造成的危害。本论文旨在通过深度学习和遥感影像融合技术提高滑坡识别的准确性,以便于早期识别潜在的滑坡风险区域并为灾害管理提供决策支持。... 详细信息

滑坡作为一种自然灾害,对人类生活产生了重大影响。及时和准确的滑坡检测能够显著降低滑坡所造成的危害。本论文旨在通过深度学习和遥感影像融合技术提高滑坡识别的准确性,以便于早期识别潜在的滑坡风险区域并为灾害管理提供决策支持。传统的滑坡识别方法主要依赖于野外调查,这种方法不仅耗时费力,而且存在较高的危险性。在此之后,传统的机器学习算法如最邻近、朴素贝叶斯、逻辑回归等应用于遥感图像,但这些方法往往忽略了滑坡的空间信息,无法充分利用遥感图像中的丰富信息。针对以上方法存在的问题,本文选择采用基于深度学习的语义分割模型作为滑坡识别模型,以期提高识别准确性和效率。(1)本文提出了一种名为Swin-unet SE的滑坡识别模型,它基于Swin Transformer框架,集成了通道注意力机制、在线困难样例挖掘和条件随机场。首先,针对传统卷积网络对上下文特征提取不充分的问题,采用了层级式网络结构的Swin Transformer,其非重叠窗口设计对硬件要求更加友好,从而具有更快的实际运行速度。其次,针对Swin Transformer无法有效地捕获特定通道间关系的问题,引入了通道注意力机制。然后,考虑到滑坡数据集正负样本不均衡的问题,设计了在线困难样例挖掘策略。接着,为进一步提高模型空间处理能力,引入了条件随机场。最后,在毕节市滑坡数据集上,对比了在不同卷积网络结构下的滑坡识别结果,其中包括了Deeplab、U-Net和FCN。对比实验结果显示,改进后的模型在Dice指标上提高了1.9%,m Iou指标上提高了1.2%。(2)本文提出了一种基于多模态数据融合的滑坡识别网络,该网络基于Swin-unet SE,并能够综合利用不同模态的数据,显著增强对各种地形条件下滑坡事件的理解和判别能力。为了更好地利用高程和坡度数据,创新性地设计了一个基于卷积神经网络的辅助分支网络,用于提取和处理地理信息特征。此外,设计了一个特征融合模块,能有效地融合不同模态数据的特征。在Landslide4Sense-2022数据集上,通过一系列消融实验和对比实验,全面评估了辅助分支网络和特征融合模块的有效性,准确性。实验结果表明,与单一模态数据相比,多模态数据融合网络在识别形态复杂的滑坡事件方面展现了更高的准确性。此外,相较于特征相加的融合方法,采用特征融合模块进行特征融合的方法在滑坡识别任务中表现出更优越的性能。最后为验证模型在不同地理条件下的适应性和泛化能力,将在Landslide4Sense-2022数据集上训练得到的权重迁移到毕节市滑坡数据集上进行微调后,在Dice系数、m Io U、召回率和精确度等指标上取得了良好表现。通过迁移学习和微调策略,模型不仅能够在原始训练数据集上表现出色,而且能够迅速适应新的地理特征。

关键词：滑坡识别 Swin Transformer 卷积神经网络多模态网络结构

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基于综合评分的移动群智感知隐私激励机制

计算机科学 2024年第7期51卷 397-404页

作者：傅彦铭张思远广西大学计算机与电子信息学院南宁530004

移动群智感知系统(MCS)能否高效地运行,很大程度上取决于是否有大量任务参与者参与到感知任务中。然而在现实中,用户的感知成本增加以及用户的隐私泄露等原因,导致用户的参与积极性不高,因此需要一种有效的手段,用于在保证用户隐私安全... 详细信息

移动群智感知系统(MCS)能否高效地运行,很大程度上取决于是否有大量任务参与者参与到感知任务中。然而在现实中,用户的感知成本增加以及用户的隐私泄露等原因,导致用户的参与积极性不高,因此需要一种有效的手段,用于在保证用户隐私安全的同时,还能促进用户积极地参与到任务中。针对上述问题,结合本地化差分隐私保护技术,提出了一种基于综合评分的双边拍卖隐私激励机制(Privacy Incentive Mechanism of Bilateral Auction with Comprehensive Scoring, BCS),这种激励机制包括拍卖机制、数据扰动和聚合机制以及奖励和惩罚机制3个部分。拍卖机制综合考虑了各种因素对用户完成感知任务的影响,在一定程度上提高了任务的匹配程度;数据扰动和聚合机制在隐私保护和数据精度之间做出权衡,在保证数据质量的同时做到了对用户隐私的良好保护;奖励和惩罚机制奖励诚信度和活跃度高的用户,激励用户积极参与感知任务。实验结果表明,BCS可以在提高平台收益和任务匹配率的同时保证感知数据的质量。

关键词：移动群智感知激励机制隐私保护综合评分数据扰动和聚合

微波离子推力器中磁场发散区电子加热模式研究

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物理学报 2024年第9期73卷 199-203页

作者：付瑜亮张思远杨谨远孙安邦王亚楠西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室西安710049

在微波离子推力器的磁场结构设计中,一般认为增大磁镜区的面积能够约束更多电子,有利于提高能量利用率;减小发散区面积能够减少电子在壁面的损失,有利于降低放电损耗.随着一体化仿真研究深入,发现利用Child-Langmuir鞘层的特性可约束电... 详细信息

在微波离子推力器的磁场结构设计中,一般认为增大磁镜区的面积能够约束更多电子,有利于提高能量利用率;减小发散区面积能够减少电子在壁面的损失,有利于降低放电损耗.随着一体化仿真研究深入,发现利用Child-Langmuir鞘层的特性可约束电子,使其在鞘层与磁镜间往复运动获能.对此,本文设计了适用于1 cm磁阵列微波离子推力器的磁场结构,并对其初始放电和束流引出过程进行了一体化仿真,对比阐明了电子在磁场发散区受Child-Langmuir鞘层、天线表面鞘层和磁镜共同约束下的获能模式.该获能模式可提升磁场发散区的电子温度,促进电离,提升栅极前等离子体密度,进而提升束流密度.仿真结果表明,在氙气流量0.3 sccm(1 sccm=1 mL/min),微波功率为1 W,栅极电压φ_(sc)/φ_(ac)=300 V/–50 V条件下,磁阵列微波离子推力器的电流密度较2 cm微波离子推力器提升57.9%.本文从理论上对磁场发散区电子加热模式进行了验证,研究结果将为微波离子推力器优化设计提供理论依据,促进微波离子推力器性能提升.

关键词：电子回旋共振离子推力器电子约束电子加热

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磁阵列微波放电中和器的电子引出机制

物理学报 2024年第11期73卷 231-236页

作者：付瑜亮张思远孙安邦马祖福王亚楠西安交通大学电工材料电气绝缘全国重点实验室西安710049

微波放电中和器作为微波离子推力器系统的重要组成部分,在维持航天器电位平衡、中和羽流方面发挥着重要作用,其电子引出性能直接关系到电推力器系统的工作状态.在磁阵列微波放电中和器的磁场结构定型实验中,发现调转磁阵列朝向后引出电... 详细信息

微波放电中和器作为微波离子推力器系统的重要组成部分,在维持航天器电位平衡、中和羽流方面发挥着重要作用,其电子引出性能直接关系到电推力器系统的工作状态.在磁阵列微波放电中和器的磁场结构定型实验中,发现调转磁阵列朝向后引出电流的伏安特性曲线差异极大.由于磁阵列微波放电中和器的放电室直径仅10 mm,介入式探针诊断对等离子体干扰大,本文采用了一体化粒子模拟方法对中和器的工作过程进行仿真,仿真结果与实验现象相符合.通过对比不同磁场结构、工作电压下的等离子体参数分布,发现引出孔附近的电势分布决定着中和器的电子引出能力;并进一步揭示了离子在中和器电子引出过程中发挥的关键作用,阐明了磁场结构对中和器电子引出能力的影响机制.最后,本文总结了微波放电中和器有效引出电子的两个必要条件:1)磁场梯度指向引出孔,引导等离子体迁移;2)引出孔附近有足够的离子抬升电势,降低或打破电势阱.

关键词：电子回旋共振中和器电子引出

细菌的耐盐调控及其在高盐BNR工艺中的应用

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化工进展 2024年

作者：田晴刘青盟李方杨波张思远关自良东华大学环境科学与工程学院东华大学环境科学与工程学院国家环境保护纺织工业污染防治工程技术中心

生物脱氮除磷（BNR）工艺在氮磷等营养物生物去除过程难免受到盐度变化的冲击，掌握细菌的应对机制，策略性调控系统运行方式，对经济、高效地维持系统的稳定至关重要。汇总最新研究成果，本文简述了①耐盐微生物能根据环境中盐度的变... 详细信息

生物脱氮除磷（BNR）工艺在氮磷等营养物生物去除过程难免受到盐度变化的冲击，掌握细菌的应对机制，策略性调控系统运行方式，对经济、高效地维持系统的稳定至关重要。汇总最新研究成果，本文简述了①耐盐微生物能根据环境中盐度的变化，快速地与环境交换水、小分子氨基酸、甘油、多糖类有机物以及钾、钠离子等无机物来平衡细胞渗透压；②极端嗜盐菌具有特殊的细胞结构，能够充分利用各类能源（光、电以及化学势比脂肪酸更低的电子供体），促进高能量贮存物（聚糖、聚磷、聚羟基烷酸酯、聚硫）的积累；③利用交替厌氧/缺氧/好氧生物膜工艺，接种高盐污泥并同步利用海水驯化生物膜菌群，且借助各种高能物质存储与消耗的偶联反应，可驱动高盐环境中同步硝化/反硝化(除磷)过程的高效运行。文章最后指出，如何高效地在维持系统稳定性同时，设计出合理的工艺与反应器形式，如何通过外源性能源（光、电、化能物质）的输入来调控微生物高盐环境的适应性，是生物脱氮、除磷系统的理论研究以及BNR工程实践中亟待解决的问题。

关键词：废水生物反应器生物膜盐胁迫与耐盐调控相容性溶质光系统电刺激脱氮除磷

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基于环境反馈机制的四足机器人运动技能学习

控制与决策 2024年第5期39卷 1461-1468页

作者：张思远朱晓庆阮晓钢李春阳刘鑫源北京工业大学信息学部北京100124 北京计算智能与智能系统重点实验室北京100124

哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励... 详细信息

哺乳动物的运动学习机制已得到广泛研究,犬科动物可以根据环境反馈的引导性信息自主地学习运动技能,对其提供更为特定的训练引导可以加快其对相关任务的学习速度.受上述启发,在软演员-评论家算法(SAC)的基础上提出一种基于期望状态奖励引导的强化学习算法(DSG-SAC),利用环境中的状态反馈机制来引导四足机器人进行有效探索,可以提高四足机器人仿生步态学习效果,并提高训练效率.在该算法中,策略网络与评价网络先近似拟合期望状态观测与当前状态的误差,再经过当前状态的正反馈后输出评价函数与动作,使四足机器人朝着期望的方向动作.将所提出算法在四足机器人上进行验证,通过实验结果可知,所提出的算法能够完成四足机器人的仿生步态学习.进一步,设计消融实验来探讨超参数温度系数和折扣因子对算法的影响,实验结果表明,改进后的算法具有比单纯的SAC算法更加优越的性能.

关键词：强化学习四足机器人仿生步态学习环境探索状态反馈引导

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基于优化并行的四足机器人运动技能学习

清华大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张思远朱晓庆陈江涛刘鑫源王涛北京工业大学信息学部北京工业大学北京人工智能研究院北京计算智能与智能系统重点实验室

动物对自然界的适应能力是由环境选择与适者生存决定的,四足哺乳动物可以通过种群的进化逐步适应环境的变化,提高其对环境的适应度和种群的生存率。基于上述启发,该文在软演员-评论家(SAC)算法基础上提出一种基于优化并行强化学习的算法... 详细信息

动物对自然界的适应能力是由环境选择与适者生存决定的,四足哺乳动物可以通过种群的进化逐步适应环境的变化,提高其对环境的适应度和种群的生存率。基于上述启发,该文在软演员-评论家(SAC)算法基础上提出一种基于优化并行强化学习的算法OP-SAC,该算法使用进化策略与强化学习交替训练,通过知识共享和知识继承优化四足机器人学习效果,提高训练效率。算法验证结果显示,OP-SAC算法能够完成四足机器人的仿生步态学习;对比实验验证出OP-SAC算法比其他结合了进化策略的SAC算法具有更加优越的鲁棒性;设计消融实验证明了知识共享和知识继承策略使算法的训练效果获得较大提升。

关键词：生物进化强化学习四足机器人进化策略