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基于深度学习的端到端图像去雾算法研究

基于深度学习的端到端图像去雾算法研究

作者：边宇霄吉林大学

学位级别：硕士

在有雾天气时,图像采集系统受雾霾影响严重,导致图像质量下降,针对这种情况,需要我们采用图像去雾算法对图像进行清晰化处理。图像去雾算法的目的为在保证图像质量不下降的前提下,最大可能地去除掉图像中的雾,这在整个数字图像处理任务... 详细信息

在有雾天气时,图像采集系统受雾霾影响严重,导致图像质量下降,针对这种情况,需要我们采用图像去雾算法对图像进行清晰化处理。图像去雾算法的目的为在保证图像质量不下降的前提下,最大可能地去除掉图像中的雾,这在整个数字图像处理任务中极为关键,也在其他诸如目标检测,目标追踪,目标分割任务中发挥了重要作用,为了更有效的恢复出高质量干净图像,本文研究了传统大气散射模型,采用改进的大气散射模型公式,将待求参数转化为一个统一的全局参数,减少了累加误差,设计了三种参数估计网络:(1)基于注意力机制和特征融合的图像去雾网络。本文基于卷积神经网络,引入了通道注意力机制与像素注意力机制,实现对特征图中重点区域进行重点处理,随后将经过注意力机制处理后得到的特征图进行特征融合,补充特征细节,减少经过网络卷积造成的细节损失,最后通过网络训练得到待求参数,从而恢复出无雾图像。在室内场景下,本方法在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)与结构相似度(Structural Similarity Index Measure,SSIM)两种评价指标上达到23.56与0.8821,在室外场景下分别达到了22.77与0.8794,高于主流去雾算法,对比实验与消融实验结果表明本方法能够有效的进行图像去雾,并且保持图像原有细节不丢失,质量不下降。(2)基于多尺度特征提取的图像去雾网络。本文引入了多尺度网络,利用多尺度网络对输入图像进行多尺度特征提取,得到多尺度下的特征图,并对每个不同尺度下的特征图分别进行卷积处理,获取通道注意力与像素注意力,然后将经过多次卷积提取后的多尺度特征图进行特征融合,以补充不同尺度下的特征细节,最后经过网络训练得到参数,将参数代回大气散射模型中恢复出无雾图像。本方法在室内场景下的PSNR与SSIM达到了23.71与0.8857,在室外场景下的PSNR与SSIM提升了23.02与0.8843,对比实验与消融实验证明了网络在多种数据集下的有效性。(3)基于特征金字塔的图像去雾网络。对基于多尺度特征提取的图像去雾网络进行改进,引入特征金字塔的思想,将多尺度特征图直接进行堆叠,形成一个包含多尺度下特征信息的特征图,而不是分别进行多层卷积,得到多张特征图最后再进行特征融合,避免了算力浪费,相应的作为补偿,在特征融合环节后,加入了后处理模块,其目的在于剔除冗杂信息,提升网络精度。最后经过对比实验与消融实验证明,本方法在室内场景下的PSNR与SSIM分别达到了24.01与0.9038,在室外场景下分别为23.57与0.8989,证明本文提出的方法均能有效的进行图像去雾,同时保存了丰富的图像细节,处理后得到的干净图像在图像质量方面也优于主流的图像去雾算法。综上所述,本文针对图像去雾任务提出了三种不同的去雾方法,在多种数据集下进行主观视觉评价与客观数据评价,均证明了本文所提方法的有效性。

关键词：图像去雾大气散射模型深度学习注意力机制多尺度网络

玉林市玉州区公园绿地园林植物调查和植物景观评价

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玉林市玉州区公园绿地园林植物调查和植物景观评价

作者：谢腾霄广西大学

学位级别：硕士

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中西方文化差异对虚拟人道德责任判断的影响

心理学报 2024年第2期56卷 161-178,I0001-I0009页

作者：闫霄莫田甜周欣悦浙江大学管理学院杭州310058

近年来,社交网络上涌现出大量具有真人特征的虚拟人物,他们以第一人称视角叙事以获得影响力,然而其背后的道德伦理问题也逐渐浮现。当社交媒体虚拟人犯错时,不同文化背景的人们对其道德判断会有何不同?本文基于心智感知理论,通过5个主... 详细信息

近年来,社交网络上涌现出大量具有真人特征的虚拟人物,他们以第一人称视角叙事以获得影响力,然而其背后的道德伦理问题也逐渐浮现。当社交媒体虚拟人犯错时,不同文化背景的人们对其道德判断会有何不同?本文基于心智感知理论,通过5个主要实验探索中西方文化差异对虚拟人道德责任判断的影响和机制。研究表明,在被告知虚拟人的不道德行为后,比起西方文化,中国文化影响下的人们认为虚拟人需要承担更大的道德责任;但这种文化差异没有出现在对真人的道德责任判断上(实验1a~1c)。并且不论虚拟人是由真实人类还是人工智能驱动,这种文化差异都会存在(实验1c)。这种文化差异通过感知心智能力来中介(实验2)。具体而言,比起西方文化,中国文化影响下的人们认为虚拟人的心智能力(特别是感知力)更高,因此需要承担更大的道德责任。此外,对虚拟人更大的道德责任判断会导致中国文化(相比西方文化)影响下的人们更倾向于对虚拟人施加道德惩罚(实验3)。本文通过实证研究将道德责任判断和心智感知的对象拓展到虚拟人上,并揭示了中西方文化差异及其后续影响。

关键词：虚拟人道德责任文化差异心智能力

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Lévy噪声驱动的随机微分方程的平均法

Lévy噪声驱动的随机微分方程的平均法

作者：张丽霄河北大学

学位级别：硕士

科学和工业的许多分支中的系统经常受到各种类型的环境噪声的干扰,如模拟连续轨道的Gaussian噪声(Brownian运动).然而现实世界有很多随机激励是不适合用Gaussian白噪声描述的,如自然界一些突变的环境变化(飓风、地震等),这些都是不连续... 详细信息

科学和工业的许多分支中的系统经常受到各种类型的环境噪声的干扰,如模拟连续轨道的Gaussian噪声(Brownian运动).然而现实世界有很多随机激励是不适合用Gaussian白噪声描述的,如自然界一些突变的环境变化(飓风、地震等),这些都是不连续的波动,可以称为Lévy噪声.相比于Gaussian白噪声,非高斯Lévy噪声是一种更广义的随机噪声,Brownian噪声和泊松噪声都是Lévy噪声的特例.由随机影响的系统,用随机微分方程来模拟是合适的,因此越来越多的人对研究Lévy噪声驱动的随机微分方程感兴趣.然而关于随机微分方程的直接求解通常很难实现,平均法是一种求解随机微分方程近似解的有效方法,其通过引入一个极限定理,将原始的非线性动力系统简化,从而得到一个低维动力系统.该系统保留和反映原系统的某些特征,并且相较于原始系统更利于计算和分析.本文讨论三种不同随机微分方程模型,研究如下:(1)研究Lévy噪声驱动的带分数阶布朗运动(fBm)的SDE解的存在唯一性以及平均法.通过使用一个Gronwall类型的引理以及构造欧拉序列证明解的存在唯一性,进一步使用Kunita第一不等式以及Gronwall不等式证明原始方程的解在均方意义下和概率意义下收敛于平均方程的解.(2)研究Lévy噪声驱动的分布相依的随机微分方程的平均法.利用Kunita第一不等式和Wasserstein距离的相关性质,在一个较弱条件下,证明原始方程的解在均方意义下和概率意义下收敛于平均方程的解.(3)研究Lévy噪声驱动的带Caputo分数阶导数的快慢动力系统的平均原理.将单时间尺度拓展到双时间尺度,利用快系统的遍历性和不变测度的性质对解进行定量比较,证明了原始动力系统中慢变量的解在均方意义下收敛于平均方程的解.

关键词：随机微分方程平均法 Lévy噪声分数阶布朗运动测度双时间尺度

考虑MAF延时和前馈补偿的高压直流快速锁相环

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中国电机工程学报 2024年第2期44卷 535-546,I0008页

作者：汪娟娟余震霄吴秋媚傅闯华南理工大学电力学院广东省广州市510641 广东电网有限责任公司广州供电局广东省广州市510620 直流输电技术国家重点实验室(南方电网科学研究院有限责任公司) 广东省广州市510663

同步参考坐标系锁相环是高压直流(high voltage direct current,HVDC)同步触发控制系统中广泛应用的一种窄带宽锁相环,在交流系统故障引起相位跳变情况下,其动态响应缓慢。为增大锁相环的带宽,一种滑动平均滤波器(moving average filter... 详细信息

同步参考坐标系锁相环是高压直流(high voltage direct current,HVDC)同步触发控制系统中广泛应用的一种窄带宽锁相环,在交流系统故障引起相位跳变情况下,其动态响应缓慢。为增大锁相环的带宽,一种滑动平均滤波器(moving average filter,MAF)被前置于锁相环路,然而MAF本身存在响应延迟,制约了锁相环的同步速度。为了缓解响应延迟问题,文中提出一种考虑MAF延时和前馈补偿的HVDC快速锁相环。首先,利用MAF线性暂态特征预测相位变化,并分别针对故障接入和切除引起的相位跳变问题提出不同的补偿策略;接着,利用不变性原理对锁相环路进行前馈补偿,在负反馈控制和前馈补偿共同构成的复合校正控制系统的作用下,锁相环能够在较小PI参数下实现快速响应;最后,将所提快速锁相环在CIGRE HVDC标准模型和三峡—上海直流工程模型中进行仿真验证。结果表明,该快速锁相环能够有效缓解滤波器响应延迟的制约,缩短失锁时间,进而提高高压直流逆变侧抵御换相失败的能力。

关键词：高压直流锁相环滤波器延时前馈补偿换相失败

基于绿色EVA的H公司企业价值评估及提升策略研究

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基于绿色EVA的H公司企业价值评估及提升策略研究

作者：王昂霄长春工业大学

学位级别：硕士

随着生态环境资源问题的日益加剧,环境因素对世界各国经济发展的限制也越来越明显,推动绿色发展已经成为我国未来经济发展的首要方向。由于传统企业价值评估未考虑环保投入和收益,最终计算的企业价值与实际价值存在偏差,难以适应目前企... 详细信息

随着生态环境资源问题的日益加剧,环境因素对世界各国经济发展的限制也越来越明显,推动绿色发展已经成为我国未来经济发展的首要方向。由于传统企业价值评估未考虑环保投入和收益,最终计算的企业价值与实际价值存在偏差,难以适应目前企业价值评估的需要,因此,利用绿色EVA对企业进行评估是目前企业价值评估的潮流趋势。燃煤火电行业在我国能源结构中扮演着重要角色,是我国推进双碳建设的主要力量,所以绿色环保因素在其价值评估中占据重要地位。H公司是我国火电行业中的龙头公司,在近十年间持续推进绿色发展战略及低碳建设。因此,基于绿色EVA的角度对H公司进行企业价值评估具有重要意义和实践价值。该论文选择运用文献研究法、案例分析法和沃尔比重评分法的分析方法,以重污染企业H公司作为研究案例,基于绿色EVA的视角在MM理论、可持续发展理论、环境资源价值理论的基础上,结合H公司2016年至2022年的相关数据,对其进行企业价值评估及未来企业价值预测。首先,结合企业的价值特征利用传统的EVA(经济增加值)计算H公司的历史EVA。其次,在传统EVA结果的基础上,加入对企业环境特征、本身发展趋势及环保投入因素的考量,对相关指标进行针对性的调整。最后,利用绿色EVA对H公司未来企业价值进行估值,并基于估值情况提出可行性建议和提升策略。该论文对绿色EVA视角下的H公司企业价值评估进行结论总结,可以帮助火电行业的企业价值评估体系更加完善,倒逼企业增加研发和环保支出,增强绿色创新,进而为其他企业提供参考实现企业的高质量发展。

关键词：绿色EVA 企业价值评估环保投入重污染企业提升策略

基于重构意识的鲁棒模糊聚类图像分割算法研究

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基于重构意识的鲁棒模糊聚类图像分割算法研究

作者：祁霄西安邮电大学

学位级别：硕士

图像分割在图像处理和计算机视觉领域扮演着重要的角色,广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域。模糊聚类在图像分割中发挥关键作用,特别是对于具有模糊边界或混合特征的图像。随着模糊聚... 详细信息

图像分割在图像处理和计算机视觉领域扮演着重要的角色,广泛应用于场景理解、医学图像分析、机器人感知、视频监控、增强现实和图像压缩等领域。模糊聚类在图像分割中发挥关键作用,特别是对于具有模糊边界或混合特征的图像。随着模糊聚类图像分割算法的快速发展以及成像技术的不断进步,模糊聚类图像分割面临着新的机遇和挑战。一方面,成像技术的不断进步丰富了图像数据的获取手段,为算法的设计提供了更丰富的数据支持,同时也对算法的精度和效率提出了更高的要求。另一方面,随着图像数据规模的不断扩大,以及对分割结果精度的不断追求,模糊聚类算法需要更加高效和准确,以适应现实场景中的复杂性和多样性。然而传统的模糊聚类图像分割算法在处理复杂图像时存在以下问题:(1)传统算法往往难以准确捕捉复杂图像中的边界信息,导致分割结果的边界模糊不清,影响了分割的精度和可用性;(2)复杂图像中常常存在各种类型的噪声,传统算法对噪声的敏感性较高,容易将噪声错误地归类为目标对象,从而影响了分割结果的质量;(3)一些传统算法在处理大规模图像时计算复杂度较高,耗时较长,限制了其在实际应用中的实时性和可扩展性。针对上述问题,本文以模糊聚类方法为主要理论,以提升算法的鲁棒性和扩展性为目标,研究面向高噪声污染图像、模糊图像以及雾霾污染图像聚类分割的方法和模型。本文的主要研究内容与创新之处主要包括:(1)针对核模糊加权局部信息C-均值聚类算法处理高噪声污染图像时会出现细节丢失和分割效果不佳的问题,提出了结合引导双边滤波和核模糊加权局部信息C-均值聚类算法思想的图像分割算法。首先,针对噪声图像建立了引导双边滤波的优化模型;其次,将该滤波模型嵌入到核化模糊局部信息C-均值聚类中,构建一种新的重构滤波信息驱动的噪声图像模糊聚类模型;最后,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到噪声图像分割的三级交替迭代算法,并对其收敛性进行了严格分析。实验结果表明,相比于最新的模糊聚类相关算法,该算法具有更好的分割性能和抗噪性能。(2)现有的鲁棒模糊聚类算法主要用于处理噪声污染图像,但对于模糊噪声图像的分割问题并不有效。因此,提出一种基于局部特征驱动的模糊局部信息C-均值聚类方法,旨在通过引入图像的特征信息来实现对模糊噪声图像的高质量分割。首先,使用局部三值模式提取模糊噪声图像的特征信息;其次,将图像特征信息嵌入到核模糊加权局部信息C-均值聚类的目标函数中,建立了模糊噪声图像分割模型。最后,利用拉格朗日乘子法求解该模型,得到模糊噪声图像分割的三次交替迭代聚类算法。实验结果表明,该算法对模糊噪声图像具有较好的分割性能。(3)模糊C-均值聚类是一种经典的聚类算法,广泛应用于模式识别、图像分割和数据分析等领域。然而,传统的模糊C-均值聚类算法在雾图像分割中存在一些明显的局限性。因此,本文提出了一种将模糊聚类与图像引导滤波相结合的带雾图像分割方法。首先,采用引导滤波方法对图像进行预处理,得到引导图像;其次,将非局部引导滤波和模糊C-均值聚类相结合,建立了一个适用于带雾图像分割的优化模型。再次,利用拉格朗日乘子法求解,得到了带雾图像分割的五级交替迭代聚类算法,并对其收敛性进行了严格分析。大量实验表明,该算法在雾天图像分割中具有较好的性能。(4)准确的图像分割是执行图像分析任务的先决条件。图像中存在不同的语义信息和复杂的场景结构,这种语义多样性对图像分割提出了挑战。为了应对这些挑战,现有算法在分割过程中利用不同类型的信息来提高鲁棒性。然而,当前的算法在去除噪声和保留细节之间存在权衡。因此,构建了一种改进的图像分割模型,并提出了两种改进的聚类算法。首先,通过引入自相似性和反投影来提高图像分割算法的鲁棒性;其次,将滤波模型嵌入模糊聚类算法中,构建了一种新的噪声污染图像分割模糊聚类模型;最后,利用拉格朗日乘子法求解,从模型中推导出四级交替迭代算法。本文提出了具有高精度和强鲁棒性的模糊聚类图像分割算法,能够对高噪声污染图像、模糊噪声图像以及带雾图像进行很好的分割,进一步扩展了其应用范围。本文还从理论分析所提出算法的合理性,并在各种数据集以及各种类型的图像上证实了本文提出的算法的有效性和普适性。

关键词：图像分割引导双边滤波重构局部三值模式交替迭代算法

考虑分时电价的电动公交车辆调度与司乘排班协同优化

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考虑分时电价的电动公交车辆调度与司乘排班协同优化

作者：王成霄山东交通学院

学位级别：硕士

在能源危机和环境污染日益严重的背景下,零排放、高运量的电动公交受到广泛关注。随着中国城市电动公交线路的迅速增加,其运营管理挑战随之增大,包括如何满足乘客需求、有效管理车辆和司乘以及优化充电成本等。如何优化及解决这些问题... 详细信息

在能源危机和环境污染日益严重的背景下,零排放、高运量的电动公交受到广泛关注。随着中国城市电动公交线路的迅速增加,其运营管理挑战随之增大,包括如何满足乘客需求、有效管理车辆和司乘以及优化充电成本等。如何优化及解决这些问题成为电动公交运营管理研究的焦点,也是公交系统可持续发展的关键。本文聚焦电动公交系统,对公交调度问题展开研究,研究工作主要如下:(1)公交周转时间预测模型构建考虑了公交运营时段划分在时刻表制定中的关键作用,以最大断面客流量作为关键基础数据,应用近邻传播算法对运营时段进行划分,旨在更好地捕捉乘客流量的变化趋势。融合萤火虫算法和LSTM神经网络来预测周转时间,以获得时段的周转时间,为后续模型构建提供数据基础和理论支持。(2)电动公交发车间隔优化模型构建及求解。基于公交运营时段划分结果,构建了旨在最小化乘客出行及公交企业运营成本的电动公交发车间隔优化模型,并采用遗传算法进行求解。在计算乘客出行成本时,除了传统的票价、候车和在车时间成本,还特别考虑了疲劳导致的舒适性损失,以全面评估乘客体验。企业运营成本计算不仅包括运行距离成本,还进一步考虑分时电价下的能耗成本。对模型优化前后进行对比,验证了其有效性和应用价值。(3)电动公交车辆调度与司乘排班协同优化模型构建及求解。综合考虑车次衔接、车辆特性、充电需求、分时电价、司乘更换车辆次数及劳动规则等多重约束,最小化车辆购置、空驶、充电、司乘更换车辆成本以及司乘薪资,建立车辆调度与司乘排班协同优化模型。此外,设计遗传算法来求解模型,并通过算例分析制定了车辆和司乘排班方案以及充电计划。通过与顺序调度方法进行对比分析,验证了模型和算法的有效性。

关键词：电动公交周转时间预测发车间隔优化分时电价协同调度

基于焦点理论的新闻播音语句重音特征及应用规范研究

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基于焦点理论的新闻播音语句重音特征及应用规范研究

作者：秦霄浙江传媒学院

学位级别：硕士

焦点理论视域下,言语交际中的语句总是可以分为两个部分。一个部分用于提供认知背景的信息,称为预设;另一个部分用于提供新信息或强调信息,即信息焦点和对比焦点。焦点理论应用于新闻播音语句重音,能切实提高新闻播音质量;用于汉语信息... 详细信息

焦点理论视域下,言语交际中的语句总是可以分为两个部分。一个部分用于提供认知背景的信息,称为预设;另一个部分用于提供新信息或强调信息,即信息焦点和对比焦点。焦点理论应用于新闻播音语句重音,能切实提高新闻播音质量;用于汉语信息处理,将会为语音合成、语音识别和理解提供语言学方面的帮助。本研究聚焦语句重音,从语用学焦点理论出发,使用文献分析法、文本分析法、语音测量和定量统计法等研究方法进行实证研究。研究以中央电视台《新闻联播》节目“联播快讯”栏目的新闻播音为主要语料库,测量与描述语音特征,阐释语句重音应用规律,为新闻播音语言基础理论研究、应用及教学提供新的思路,共五章。第一章,阐释研究意义和问题缘起,指出本研究对中国播音学学科话语体系建构具有积极意义,有利于推动普通话应用规范化,为播音主持艺术专业教学提供一定参考。本章通过对汉语强调系统进行阐释,明确本文研究对象语句重音属于汉语语句强调系统的一个部分,对本文涉及的关键概念做出必要的界定和阐释。第二章,本章阐释文献分析法、文本分析法、语音测量与定量统计法在本研究中的使用原因、方式、过程,以及运用这些方法所要解决的问题,分析涉及到的几种研究方法在本研究中的相互关联,彰显出研究过程的科学性与合理性。第三章,基于焦点理论,对所获取的样本进行文本分析,标记样本中的焦点和预设。通过案例分析,阐释焦点文本分析过程,明确如何对新闻文字文本进行焦点和预设标记,总结焦点文本分析的一般方法,并用详表展示样本焦点分析的结果。第四章,阐释语音测量的过程,采集语音测量数据,统计焦点、预设的语音特征,实证焦点重音的存在。本章重点在于,根据数据统计结果详细阐释焦点、预设在调域、音长两个语音特征上的表现,简要分析其体现出的性别差异。第五章,基于定量数据分析,做定性讨论。提出用焦点理论准确把握新闻播音语言语句重音的可行路径。进一步强调基于焦点理论的新闻播音语句重音特征、应用方式,提出规范新闻播音语句重音的建议。

关键词：语句重音新闻播音焦点