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一种多图像局部结构化融合的低照度图像增强算法

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自动化学报 2022年第12期48卷 2981-2995页

作者：徐少平张贵珍林珍玉刘婷云李崇禧南昌大学数学与计算机学院南昌330031

为将低照度图像及基于它生成的多个不同曝光度图像中的互补性信息进行最佳融合以获得更为鲁棒的视觉增强效果,提出了一种基于多图像局部结构化融合的两阶段低照度图像增强(Low-light image enhancement,LLIE)算法.在待融合图像制备阶段... 详细信息

为将低照度图像及基于它生成的多个不同曝光度图像中的互补性信息进行最佳融合以获得更为鲁棒的视觉增强效果,提出了一种基于多图像局部结构化融合的两阶段低照度图像增强(Low-light image enhancement,LLIE)算法.在待融合图像制备阶段,提出了一种基于图像质量评价的最佳曝光度预测模型,利用该预测模型给出的关于低照度图像最佳曝光度值,在伪曝光模型下生成适度增强图像和过曝光图像(利用比最佳曝光度值更高的曝光度生成)各一幅.同时,利用经典Retinex模型生成一幅适度增强图像作为补充图像参与融合.在融合阶段,首先将低照度图像、适度增强图像(2幅)和过曝光图像在同一空间位置处的图块矢量化后分解为对比度、结构强度和亮度三个分量.之后,以所有待融合对比度分量中的最高值作为融合后的对比度分量值,而结构强度和亮度分量则分别以相位一致性映射图和视觉显著度映射图作为加权系数完成加权融合.然后,将分别融合后的对比度、纹理结构和亮度三个分量重构为图块,并重新置回融合后图像中的相应位置.最后,在噪声水平评估算法导引下自适应调用降噪算法完成后处理.实验结果表明:所提出的低照度图像增强算法在主客观图像质量评价上优于现有大多数主流算法.

关键词：低照度图像增强局部结构化融合融合权重视觉显著度相位一致性

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高校教师信息化教学中存在的问题及提升策略

移动信息 2022年第9期 133-135页

作者：张贵珍娄书伟永城职业学院河南永城476600 郑州澍青医学高等专科学校河南郑州450064

以互联网信息化为特征的第四次工业革命,给各行各业带来了翻天覆地的变化,教育界也处于这一时代背景下,发生了巨大的变革。这对高校教师来说,是一次迎接信息化教学的挑战。只有不断提升信息化教学能力,才能将互联网的优势和教学内容相结... 详细信息

以互联网信息化为特征的第四次工业革命,给各行各业带来了翻天覆地的变化,教育界也处于这一时代背景下,发生了巨大的变革。这对高校教师来说,是一次迎接信息化教学的挑战。只有不断提升信息化教学能力,才能将互联网的优势和教学内容相结合,取得更好的教学效果。文章分析了高校教学信息化建设的特点,指出高校教师信息化教学能力存在的问题,提出提升高校教师信息化教学能力的对策,促进师生的共同发展与成长。

关键词：高校信息化教学能力教学资源信息管理系统

基于锁相混频原理的高精度激光外差干涉信号的处理方法研究

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传感技术学报 2005年第3期18卷 547-550页

作者：张贵珍陈本永周砚江浙江理工大学测控科学与技术系杭州310018

利用锁相环实现拍频转换,将高频干涉拍频信号降频至1.0 kHz,通过填脉冲式测相方法获得被测相位差。实验结果表明利用该方法在拍频转换后易于获得0.078°的高精度相位差,而且该方法具有实现电路简单、频率稳定性高和相位跟踪稳定的优点。

关键词：外差干涉信号处理锁相环混频

FBG非均匀应变传感与PLZT-IPMC非接触复合驱动性能研究

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FBG非均匀应变传感与PLZT-IPMC非接触复合驱动性能研究

作者：张贵珍南京航空航天大学

学位级别：硕士

随着航空、航天、大型民用工程等结构系统的高速发展，对结构健康监测（SHM）技术与结构形状控制技术提出了越来越高的要求。目前，不论是研究光纤布拉格光栅（FBG）的应变传感模型来分析结构中的应力、应变，还是研究非接触光电驱动技... 详细信息

随着航空、航天、大型民用工程等结构系统的高速发展，对结构健康监测（SHM）技术与结构形状控制技术提出了越来越高的要求。目前，不论是研究光纤布拉格光栅（FBG）的应变传感模型来分析结构中的应力、应变，还是研究非接触光电驱动技术以控制柔性结构的形状变形，均具有十分重要的现实意义。本文研究了重构FBG轴向非均匀应变分布的反问题。首先分析了FBG的应变传感特性，重点讨论了利用传输矩阵法（T矩阵法）、龙格库塔积分法（R-K法）以及改进的T矩阵法（MT矩阵法）求解FBG反射光谱的步骤。其次，详细分析了粒子群（PSO）算法及其改进后的优化性能，提出了一种基于T矩阵法和动态粒子群(DPSO)算法重构光栅轴向非均匀应变分布的新方法，该方法利用DPSO算法优化光栅轴向应变，运用T矩阵法计算光栅反射光谱，并通过分析计算反射光谱与目标反射光谱的误差来寻找最优解;根据不同粒子与当前群体最优粒子距离的大小动态调整算法的惯性权重，加快了算法的收敛速度。利用此方法对线性、二次、正弦、不连续等四种应变分布形式进行了仿真重构，并与量子行为粒子群算法（QPSO）的重构结果进行了比较分析。仿真结果表明，从重构精度指标角度来看，DPSO算法较QPSO算法更具高效性。再者，基于DPSO算法的重构结果，详细讨论了进化代数、谱宽及谱采样间隔对重构精度的影响。最后，用MT来代替T矩阵进行光栅反射光谱计算，且利用DPSO算法对以上四种类型的应变分布进行了仿真重构。此外，设计了一套测试装置，DPSO算法对实测的FBG反射光谱实现了应变分布重构。仿真与实验结果都验证了DPSO算法重构应变的有效性与可行性。本文针对光电非接触驱动技术进行了实验研究。首先分析了PLZT陶瓷与IPMC薄膜两种材料的物理特性、驱动机理与数学模型。其次，对PLZT陶瓷的光致伸缩效应与IPMC薄膜的电致动特性分别开展了实验研究。最后，开展了非接触复合驱动性能测试实验研究，利用PLZT陶瓷在紫外光照射下产生的光致电压激励IPMC薄膜产生弯曲，设计了IPMC薄膜过压保护电路，以防止电压过高击穿IPMC薄膜。实验结果表明，非接触复合驱动技术是有效可行的。

关键词：光纤布拉格光栅非均匀应变分布重构动态粒子群算法改进的传输矩阵法非接触驱动技术光致伸缩效应电致动特性

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基于深度学习的随机脉冲噪声快速降噪算法

基于深度学习的随机脉冲噪声快速降噪算法

作者：张贵珍南昌大学

学位级别：硕士

迄今为止,大部分随机脉冲噪声（random-valued impulse noise,RVIN）图像降噪算法的性能严重受限于能否准确地检测待降噪图像的噪声像素点。因此,研究能够快速准确地检测出给定噪声图像中噪声像素点的检测算法具有很好的理论意义和实用... 详细信息

迄今为止,大部分随机脉冲噪声（random-valued impulse noise,RVIN）图像降噪算法的性能严重受限于能否准确地检测待降噪图像的噪声像素点。因此,研究能够快速准确地检测出给定噪声图像中噪声像素点的检测算法具有很好的理论意义和实用价值。噪声检测算法作为基于开关型RVIN降噪算法的预处理模块,检测准确性和执行效率是评价其性能好坏的两个重要指标。现主流的RVIN降噪算法大部分都采用噪声检测和降噪串行迭代执行的工作方式来逐像素点（噪声点）完成有差别的降噪任务的策略,算法执行效率较低。此外,利用人工提取的图像局部统计值（local image statistic,LIS）与预设阈值进行比较实现噪声像素点的逐点检测算法,准确性仍有待提高。因此,鉴于RVIN降噪算法存在检测准确率不高和执行效率低的问题,本文提出了 2种快速的RVIN检测算法:1)一种基于深度置信网络（deep belief network,DBN）的RVIN快速检测算法（DBN-based of RVIN detection,DBNRD）。该算法从构建描述能力更为强大的统计特征值和提高预测模型映射能力两个方面入手。一方面,提取多个不同阶的对数绝对差值排序统计值（the rank ordered logarithmic absolute deviation,ROLD）并结合一个能够反映图像边缘特性（edge feature,EF）的统计值作为刻画图块中心像素点是否为噪声的特征矢量。在计算量增加较少的情况下,显著提升了特征矢量的描述能力。另一方面,基于DBN训练RVIN预测模型（RVIN检测器）将特征矢量映射为噪声类型标签,实现了更为准确的检测。模型一旦训练完成,即可一步到位的完成噪声检测,具有很好的实用价值。2)一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的 RVIN 快速检测算法（CNN-based of RVIN detection,CNNRD）。鉴于 DBNRD 依然是基于人工设计的特征值进行检测的传统算法,有人工提取特征的过程。因此,本文采用具有强大的、自动的特征提取功能的CNN基于图块级训练噪声检测器用于RVIN噪声的检测。该算法无需使用像ROAD和ROLD这种人工设计的统计值作为检测模型的输入,而是直接使用原生图块数据（raw patches）作为预测模型的输入,让CNN自动的提取相关描述噪声点的特征。另外,为了简化网络结构和提高执行效率,对训练的图块做适当的处理。先把图块的中心像素点和其邻域像素点的亮度值做差值,用得出的差值进行升序排序,最后将排序后的集合重新组合成一个新的图块作为网络最终的输入。CNNRD算法避免了人工设计LIS统计值及阈值的局限性和复杂性。此外,基于CNN网络训练的模型极大地提高了算法的执行效率,在GPU加速的条件下尤为明显。为了配合DBNRD和CNNRD检测算法快速有效的完成后续的降噪任务,本文提出了一种基于深度CNN网络的快速RVIN降噪算法（deep CNN-based RVIN denoising algorithm,DCNNRDA）。现有的开关型RVIN降噪算法主要依据内置噪声检测器检测结果逐像素点地复原被RVIN干扰的像素点,该类降噪方法存在执行效率低的问题。而基于深度学习直接在大量数据上训练得到端到端（end to end）的降噪模型,表现出了比现有降噪算法有更高的执行效率。然而,这类降噪算法存在数据依赖问题,当输入噪声图像受噪声干扰的严重程度与训练降噪模型所用图像集合所受到干扰程度差异较大时,降噪模型的降噪性能会有不同程度的下降。为解决基于数据驱动的降噪算法存在的数据依赖问题,本文用噪声点个数与图像像素点总数的比值（即噪声比例值,noise ratio）作为衡量图像受RVIN噪声干扰严重程度的量化指标。因此,本文提出了一种由RVIN噪声检测和降噪模型两个模块构成的非开关型RVIN快速降噪算法。具体地,在训练阶段:首先将整个噪声比例范围（0%-60%）划分为若干个子范围。在每一个子范围内,训练专用于此范围的降噪模型。测试阶段:对于任意给定的噪声图像,先用DBNRD或CNNRD噪声检测器检测图像中各个像素点是否为噪声,并将检测为噪声像素点的个数除以图像像素点总数转化为噪声比例来度量图像受噪声干扰的严重程度。最后,根据图像噪声比例自适应地调用预先针对特定噪声比例范围训练的专用DCNNRDA降噪模型完成降噪任务。其中,DCNNRDA降噪模型端到端的完成降噪,这使得它的执行效率较经典RVIN降噪算法有显著的提高,而深度的CNN网络结构又保证了降噪效果。为了验证DBNRD和CNNRD 2个RVIN检测算法结合DCNNRDA降噪算法的性能,在常用图像集、BSD和Waterl

关键词：随机脉冲噪声噪声检测器卷积神经网络统计特征值深度置信网络降噪执行效率

胃间质瘤内镜和外科手术治疗安全性和有效性的对照研究

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胃间质瘤内镜和外科手术治疗安全性和有效性的对照研究

作者：张贵珍郑州大学

学位级别：硕士

研究目的对比分析内镜和外科手术治疗非转移性胃间质瘤的特点,探讨内镜治疗胃间质瘤的安全性及有效性。方法采用单中心回顾性横断面研究方法,收集2016年12月至2018年12月郑州大学人民医院因胃间质瘤行内镜或外科手术治疗患者的临床资料,... 详细信息

研究目的对比分析内镜和外科手术治疗非转移性胃间质瘤的特点,探讨内镜治疗胃间质瘤的安全性及有效性。方法采用单中心回顾性横断面研究方法,收集2016年12月至2018年12月郑州大学人民医院因胃间质瘤行内镜或外科手术治疗患者的临床资料,共111例,其中内镜治疗组85例,外科治疗组26例。所有患者术后标本均行组织病理及免疫组织化学检测,证实为胃间质瘤。总结入组患者的基本资料、临床症状,手术情况等,对比分析两组肿瘤生长部位、肿瘤最大径、手术时间、手术并发症、术后首次进流食时间、术后住院天数及术后标本病理及免疫组织化学检测等数据,并术后随访。结果内镜组和外科组在性别、年龄、细胞形态学亚型、免疫组化结果方面无统计学差异。而在肿瘤部位、生长方式、最大径、手术时间、术后首次进流食时间、术后住院天数、住院总费用等方面有统计学差异。内镜组肿瘤主要位于胃底(55/85),外科组主要位于胃体(13/26),P<0.001;内镜组中肿瘤主要为腔内生长型(85/85),外科组主要为腔外生长型(13/26),危险度方面,内镜组以极低危险度为主(61/85),外科组以低危险度为主(17/26),P<0.001。相较外科组,内镜组中位肿瘤最大径小(1.5cm vs 3cm,P<0.001),平均手术时间短【(70.53±30.94)min vs(116.38±36)min,P<0.001】,平均术后住院时间短【(7.14±1.53)d vs(8.77±2.07)d,P<0.001】,术后首次进流食时间短【(4.08±1.40)d vs(5.81±1.42)d,P<0.001】,中位住院总费用低(27366.3元vs 48779.5元,P<0.001)。而两组在手术并发症方面无统计学差异(内镜组10/85,外科组3/26,P=1.00)。随访期间,两组均无复发、新发、转移及因间质瘤死亡病例。结论内镜治疗直径较小的胃间质瘤安全、有效,手术时间短、恢复快、花费低,且不增加手术并发症。

关键词：胃间质瘤内镜治疗术安全性有效性