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基于深度学习的图像去模糊算法研究与应用

基于深度学习的图像去模糊算法研究与应用

作者：陈博伟天津师范大学

学位级别：硕士

图像已经成为现代社会中人们获取和传递信息的重要方式之一。然而,在日常的生活场景中,由于各种各样的因素总会不可避免地导致图像中存在模糊。图像中模糊的存在会破坏图像中有用的信息,造成重要细节信息的丢失。这不仅会严重影响到人... 详细信息

图像已经成为现代社会中人们获取和传递信息的重要方式之一。然而,在日常的生活场景中,由于各种各样的因素总会不可避免地导致图像中存在模糊。图像中模糊的存在会破坏图像中有用的信息,造成重要细节信息的丢失。这不仅会严重影响到人们的视觉效果和体验,甚至会直接影响智能交通、精准医疗、安防监控等领域的应用。如何利用计算机将模糊图像恢复为清晰图像,已经成为一个具有实际应用研究价值的课题。然而,在图像去模糊算法研究中,很多研究人员通过复杂的网络结构来提升图像去模糊算法的效果,这一定程度上造成了网络具有复杂的网络结构,尽管图像去模糊效果得到了提升,但忽视了算法的速度,并且未充分考虑图像中模糊分布不均匀的情况。同时,大多数图像去模糊数据集都是针对日常生活场景,在医学图像处理领域中,这一方面相关数据集和工作还很少。针对上述问题,本文的主要创新工作如下:(1)提出一个基于特征注意力的多阶段图像去模糊模型,采用通道注意力和像素注意力机制,将更多注意力集中在模糊像素和重要的通道信息中,有效地解决了图像模糊分布不均匀问题。在编码器和解码器之间引入空洞残差块和上下文模块,将空洞卷积和残差相结合,上下文模块采用并行空洞卷积,有效地增大网络的感受野并能更好地捕获多尺度上下文信息,仅通过简单的结构就能实现较好的图像去模糊效果。在Go Pro数据集上进行实验,结果表明,该模型的不仅峰值信噪比达到30.51、处理速度也大幅提升,达到0.035s,视觉效果得到了很好的提升。(2)提出一个多阶段医学X光图像去模糊模型,该模型采用深度过参数卷积代替常规卷积操作加速网络训练,通过组合不同空洞率的空洞卷积获得丰富感受野,融合多尺度信息,有效地避免了图像在处理过程中网格效应的产生。并将该模型应用到胸部X光图像去模糊实践中,极大的提高了肺炎检测的准确率和召回率,并有助于对病灶位置进行更加精准的定位。构建了一个胸部X光图像去模糊数据集,用于对网络模型进行训练。实验结果表明,该模型的峰值信噪比达到37.789,结构相似性为0.958。通过肺炎检测算法对去模糊网络复原后的图像进行测试,证明了该算法的有效性。

关键词：图像去模糊深度学习多阶段肺炎检测

分布式深度学习系统的节点间通信调度建模分析

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分布式深度学习系统的节点间通信调度建模分析

作者：陈博伟湖南大学

学位级别：硕士

近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得突破性进展。随着深度学习技术的日益火热,能够有效缩减训练时间的分布式深度学习技术得到了广泛的发展。其中,通信调度方法作为训... 详细信息

近年来,深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等多个领域取得突破性进展。随着深度学习技术的日益火热,能够有效缩减训练时间的分布式深度学习技术得到了广泛的发展。其中,通信调度方法作为训练优化的重要方法之一,能够有效缓解分布式深度学习中的通信瓶颈问题。然而,目前主流的通信调度方法主要研究工作节点内的梯度层级调度,对于工作节点间的不同优先级调度能够带来怎样的性能提升,目前还缺乏系统的建模分析。针对上述问题,本文了提出了一套节点间调度的理论分析模型,用于分析节点间通信调度带来的训练效果提升、不同调度策略的性能差异。具体而言,本文在数据并行同步训练参数服务器架构的分布式深度学习系统的基础上,对节点间通信调度在BSP(批量同步并行,一种同步训练模式)、BSP与WFBP(无等待反向传播,一种节点内调度方法)结合下的一轮训练时间、最佳调度方式、调度加速效果进行建模分析。本文具体工作包括:(1)建模分析原生BSP下的最佳节点间调度方式与调度加速比。本文首先对带节点间调度的原生BSP一轮训练时间进行建模。建模结果发现,在原生BSP的条件下一轮训练时间与具体的节点间优先级顺序无关,即任意节点间优先级调度策略均能达成一致的优化效果。通过对节点间调度带来的加速比进行建模计算发现,加速效果与通信时间以及工作节点数有关。当通信时间远大于计算时间、且工作节点数量足够多时,节点间调度最高能带来50%的训练速度提升。(2)建模分析BSP与WFBP结合时,最佳节点间调度方式以及对应的调度提升效果范围。本文首先对带节点间调度的BSP+WFBP一轮训练时间进行建模。分析发现,当一轮训练中计算时间与通信时间占比不同时,最佳的节点间调度策略也有所差别。本文首先给出BSP+WFBP下节点间调度提升范围,然后分析了计算时间与通信时间不同占比时的最佳调度策略。分析发现,当通信时间远大于计算时间时,最佳节点间调度方式与原生BSP下的分析一致;当计算时间远大于通信时间时,最佳的调度方式要让计算瓶颈越严重的节点有越高的调度优先级;在其他情况下,最佳节点间调度方案为NP难问题,本文给出了两个调度策略以逼近调度方式最优解。(3)完成了节点间调度的系统实现与建模的实验验证。本文通过一台交换机五台物理机搭建起参数服务器架构的深度学习系统,并通过traffic control工具实现节点间调度。本文通过多个神经网络模型训练验证了上述建模分析。实验表明,本文对带节点间调度的训练迭代时间的建模精度在80%～93%。在本文的实验环境中节点间调度达到了25%左右的实际训练加速,对节点间调度加速效果的建模准确率亦超过80%。实验也验证了本文所提出的最佳节点间调度方式与调度策略。实验表明,在对应的条件下使用本文提出的节点间调度策略能达到更好的加速效果。本文的分析不仅有助于理解节点间通信调度能在多大程度上加速训练,也为找到最佳调度策略从而充分利用底层网络基础设施提供了指导。

关键词：分布式深度学习节点间调度建模

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星载单基合成孔径无源定位体制与技术研究

星载单基合成孔径无源定位体制与技术研究

作者：陈博伟西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着空间军事化的快速发展,由于电子侦察卫星能够获取全天候、全天时、和全球观测范围的战场信息,星载无源定位技术凸显出越来越重要的地位。现有的星载无源定位技术研究通常是基于多个时刻的数据测量,由于没有利用到数据的相干性以及... 详细信息

随着空间军事化的快速发展,由于电子侦察卫星能够获取全天候、全天时、和全球观测范围的战场信息,星载无源定位技术凸显出越来越重要的地位。现有的星载无源定位技术研究通常是基于多个时刻的数据测量,由于没有利用到数据的相干性以及受到测量误差的影响,其定位精度通常不高,星载单基合成孔径定位体制作为一种新的重要体制被提出。在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)中,其距离向高分辨率只受制于信号的频带宽度,主要是通过脉冲压缩的方式实现的,而方位向高分辨率是利用SAR平台和辐射源目标之间的相对运动来实现的,与现有的星载无源定位相比,基于合成孔径体制的侦查技术能够获得与SAR图像精度相媲美的辐射源高精度定位。论文的研究围绕基于合成孔径的星载无源定位技术展开,论文主要工作如下:1.研究了基于合成孔径的单星快速高精度定位方法。通过将合成孔径的思想引入到星载无源定位中,首先建立了星载合成孔径正侧视定位模型,基于此模型对其定位原理进行了阐述,其中重点推导了匹配滤波器与方位调频率的表达式。针对距离搜索范围大的问题,提出了两步搜索的方法从而显著减少计算量,实现辐射源快速高精度定位。然后由于使用到了信号的相干性,因此介绍了几种常见信号的相干性恢复方法,最后通过仿真实验对提出的定位原理进行了验证与误差分析。2.提出了一种基于合成孔径的宽波束斜视定位方法。首先建立了基于合成孔径的宽波束斜视定位模型,然后提出了基于多普勒及方位调频率的单星定位方法,重点推导了方位调频率的估计以及定位代价函数的建立。针对该方法中存在多普勒中心偏移、载频测量误差对多普勒估计影响大等问题,提出了基于方位调频率的双星联合定位方法,并对提出的两种定位方法分别进行了仿真验证。3.对多辐射源定位方法进行了研究,提出了信号的多域分离方法,包括从常见的时域、频域等维度进行混叠信号的分离,然后针对于时频耦合的混叠信号,采用了时频分析工具对混叠信号进行滤波处理,其中重点介绍了分数阶傅里叶变换对多个线性调频信号的分离,针对合成孔径的定位方法,根据信号的特性提出了基于合成孔径的多辐射源信号分离方法,最后在多辐射源的场景下进行了仿真分析。

关键词：星载合成孔径无源定位分数阶傅里叶变换多辐射源

基于LandUSEM模型的海南岛海岸带土地利用适宜性评价

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遥感技术与应用 2022年第5期37卷 1140-1148页

作者：王奎博闫敏张丽王萍陈博伟海南省地球观测重点实验室海南三亚572029 北京洛斯达科技发展有限公司北京100088 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 山东科技大学测绘与空间信息学院山东青岛266590

开展海南岛海岸带土地利用适宜性评价对实现其土地资源合理配置有着重要意义。采用2000年、2010年和2020年3期土地利用数据,利用土地利用适宜性评价模型(Land Use Suitability Evaluation Model,LandUSEM),优选适用于研究区的海岸带土... 详细信息

开展海南岛海岸带土地利用适宜性评价对实现其土地资源合理配置有着重要意义。采用2000年、2010年和2020年3期土地利用数据,利用土地利用适宜性评价模型(Land Use Suitability Evaluation Model,LandUSEM),优选适用于研究区的海岸带土地利用适宜性评价因子,得到海岸带土地利用适宜度空间分布及变化结果。研究表明:(1)海南岛海岸带土地利用适宜性年均值较高,整体适宜性较好。2000至2020年,研究区土地利用适宜性整体上先升高后降低。(2)在依据最新发展规划纲要将海南岛海岸带划分的四大区域中,南部组团土地利用综合适宜性最好,而北部组团最差。(3)土地利用类型与土地利用适宜性存在耦合性。近海地区适宜度变化相对明显,且人造地表扩张强烈,限制海岸带城镇建设用地扩张具有必要性。

关键词：海南海岸带 LandUSEM模型适宜性

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海南岛海岸侵蚀脆弱性评价

遥感技术与应用 2022年第5期37卷 1149-1158页

作者：王奎博张丽王瑞琪陈博伟李习文海南省地球观测重点实验室海南三亚572029 北京洛斯达科技发展有限公司北京100120 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 海口海洋地质调查中心海南海口571127

开展海南岛海岸侵蚀脆弱性评价对于沿海地区生态资源保护和灾害预防有着重要意义。采用生态系统服务和权衡的综合评估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs,InVEST)中的沿海脆弱性模型合成暴露度指数EI(Expos... 详细信息

开展海南岛海岸侵蚀脆弱性评价对于沿海地区生态资源保护和灾害预防有着重要意义。采用生态系统服务和权衡的综合评估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs,InVEST)中的沿海脆弱性模型合成暴露度指数EI(Exposure Index)对海南岛海岸侵蚀脆弱性开展评价。针对典型研究区建立海岸特征—海岸动力—经济社会指标评价体系,优选海岸带特色评价因子包括海岸侵蚀速率、海岸类型、海岸生境等,进一步利用综合指数法量化脆弱性指数,最终获得海南岛沿海不同情境下的脆弱性,以及重点区域海岸侵蚀速率和侵蚀脆弱性等级。研究结果表明:(1)海南岛侵蚀脆弱性空间分布呈现东低西高,其中西南部市县脆弱性最高,东南部市县脆弱性最低,其余地区脆弱性适中。无生境情境下的沿海脆弱性远高于处于生境保护情境。(2)典型研究区海口东西海岸2016年至2020年砂质海岸受较多侵蚀,最多处超20 m/a。海口市龙华、美兰等主要城区海岸侵蚀脆弱性高,西海岸、东海岸分别次之,东寨港地区脆弱性最低。(3)研究发现在红树林等生境保护下的海岸可以有效得到保护,脆弱性极低,而退化的砂质岸线表现较高的脆弱性。因此保护沿海生境和防止沿海泥沙流失具有必要性。

关键词：海岸侵蚀海岸脆弱性 InVEST模型综合指标模型

COVID-19初期海南微博舆情演化时空分析

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测绘科学 2023年第6期48卷 255-264页

作者：杨振宇张丽李丽杨腾飞陈博伟江苏海洋大学海洋技术与测绘学院江苏连云港222005 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 海南省地球观测重点实验室海南三亚572029

针对如何深入理解疫情初期公众情绪变化和时空差异这一问题,该文以新浪微博为数据源,首先使用自然语言处理工具SnowNLP进行微博数据的情感倾向性抽取,完成正负话题的情感分类,其次使用主题聚类TF-IDF算法探索疫情热点话题,最后基于正负... 详细信息

针对如何深入理解疫情初期公众情绪变化和时空差异这一问题,该文以新浪微博为数据源,首先使用自然语言处理工具SnowNLP进行微博数据的情感倾向性抽取,完成正负话题的情感分类,其次使用主题聚类TF-IDF算法探索疫情热点话题,最后基于正负话题的情感总数叠加至行政区划图来揭示热点情绪分布。研究发现,每日情感趋势表明用户经历了焦虑、担忧、平稳自信的情感更迭阶段。用户参与数量、情感值状态显示不同行政区的疫情关注度和情感状态存在明显差异,城市聚集区、人口密集等地区的微博用户,其负面情绪和积极情绪都相对较多。该文舆情分析结果有助于培养健康社会心态和优化支持决策,可为重大公共事件的舆情分析提供理论支持。

关键词：新浪微博新型冠状病毒感染海南社交媒体舆情

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基于卫星遥感的水体信息提取研究进展与展望

清华大学学报（自然科学版） 2020年第2期60卷 147-161页

作者：李丹吴保生陈博伟薛源张翼清华大学水沙科学与水利水电工程国家重点实验室北京100084 中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094

水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,而包括水体分布在内的地物覆盖类型分类和变化分析是遥感技术最常见的应用。对大区域的水体参数提取,尤其是高山无人区的水体的定量分析,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状... 详细信息

水体时空分布特征对于水资源监测与应用具有重要意义,而包括水体分布在内的地物覆盖类型分类和变化分析是遥感技术最常见的应用。对大区域的水体参数提取,尤其是高山无人区的水体的定量分析,利用卫星遥感数据进行水体位置、面积、形状和河宽等水体参数提取,不仅节省人力、保障安全,还提高了工作效率,已经成为一种快速获取水体参数的有效方法和手段。该文从4个方面对卫星遥感在水体信息提取上的应用现状进行综述:水体在电磁波波谱各波谱段的反射特性;1980年以来国内外基于雷达和光学遥感数据提取水体信息的研究状况和具体应用方向;各种水体信息提取方法的工作原理和优缺点;应用卫星遥感技术提取水体信息面临的挑战和尚待解决的关键问题,利用遥感技术提取水体遥感信息的发展趋势展望。

关键词：水资源监测水体时空分布卫星遥感定量分析水体参数提取

低温压缩机用9Ni钢大锻件成分优化与组织性能研究

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低温压缩机用9Ni钢大锻件成分优化与组织性能研究

作者：陈博伟燕山大学

学位级别：硕士

低碳9Ni钢是一种Ni含量为9%的铁镍合金,具有优良的低温韧性、良好的焊接性能及较低的成本等特点,目前主要应用于储存和运输液化天然气的储罐轧板等领域,随着9Ni钢的发展,虽然其逐渐从热轧板领域应用到锻件领域,如低温阀、叶片等,但目前... 详细信息

低碳9Ni钢是一种Ni含量为9%的铁镍合金,具有优良的低温韧性、良好的焊接性能及较低的成本等特点,目前主要应用于储存和运输液化天然气的储罐轧板等领域,随着9Ni钢的发展,虽然其逐渐从热轧板领域应用到锻件领域,如低温阀、叶片等,但目前国内还未有在大截面锻件方面的应用。在某些低温工程中对大型压缩机性能需求的不断提高,且压缩机在服役过程中工况复杂,需反复启停数十万次,受力情况复杂,因此,对压缩机关键部件主轴的性能指标提出了极高的要求。本文采用数值模拟与实验相结合的方法,展开了某低温工程用压缩机主轴9Ni钢大锻件前期材料设计研发工作。本文的主要研究内容如下:首先,对当前工业级9Ni钢在压缩机主轴大锻件上应用时的组织及性能进行系统性研究。通过有限元模拟的方法,研究了对9Ni钢主轴大锻件800℃水淬过程中的温度变化规律,获得主轴直径为1200mm时表面、1/2半径及中心处的温度变化曲线。随后通过采用热处理模拟炉进行模拟实验,并对其进行力学性测试,结果显示当前工业级9Ni材料不能满足压缩机主轴性能设计指标。其次,对9Ni钢主轴大锻件的成分进行了优化,分析了C和Mo元素含量对压缩机用9Ni钢主轴大锻件不同位置组织及力学性能的影响,得到了C和Mo元素对压缩机主轴性能的影响规律,通过扫描电镜、透射电镜、显微镜等设备研究了主轴在淬火和回火过程中组织演化规律,并得出了低温韧性及强度均能满足工程指标需求的9Ni钢成分范围。最后,对稀土含量不同的9Ni钢的组织、晶粒度、夹杂物进行了分析,研究了稀土不同加入量对9Ni钢低温韧性的影响。适当的稀土加入量可变质夹杂物、细化晶粒、提升9Ni钢的低温韧性。通过力学性能测试,并结合低温韧性、强度、断裂韧性、疲劳强度等实验数据,得出了压缩机9Ni钢主轴锻件合理的化学成分范围,为压缩机主轴用9Ni钢的制备提供了理论指导。

关键词： 9Ni钢大锻件低温压缩机 Mo元素 RE元素低温韧性

基于LiSiOx忆阻器的脉冲神经网络动态识别

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基于LiSiOx忆阻器的脉冲神经网络动态识别

作者：陈博伟华中科技大学

学位级别：硕士

当前计算机发展由于冯诺依曼架构限制和摩尔定律逐渐失效,已经接近瓶颈。而另一方面,在大数据时代亟需研发新一代的计算架构与硬件,这种新型计算机能够依托有限的带宽与存储容量,智能、实时并高效的处理数据量极为庞大的视频数据流,实... 详细信息

当前计算机发展由于冯诺依曼架构限制和摩尔定律逐渐失效,已经接近瓶颈。而另一方面,在大数据时代亟需研发新一代的计算架构与硬件,这种新型计算机能够依托有限的带宽与存储容量,智能、实时并高效的处理数据量极为庞大的视频数据流,实现如目标运动模式识别等智能计算需求。计算存储一体化的神经网络和神经形态硬件为这提供了一条全新的道路。我们研究的脉冲神经网络是基于类脑研究的具有很高生物似真性的网络,采取了不同于当前冯诺依曼结构的新计算架构,实现了计算存储一体,且具有超低功耗、智能学习等仿生物大脑的优点。我们首先制备硅酸锂(LiSiOx)忆阻器作为神经形态硬件,基于其忆阻特性在实验上实现了生物突触的STDP(Spike Timing-Dependent Plasticity)功能。在此基础上,我们构建了单层神经网络,采用基于地址事件表达AER(Address Event Represent)动态视觉传感器DVS(Dynamic Vision System)编码视频作为输入,利用上述LiSiOx忆阻特性,实现了视频中运动物体轨迹的识别。本工作研究内容与取得成果为下:(1)我们成功制备并表征了LiSiOx忆阻器,基于其忆阻导电机理,设计了人工突触,通过神经元脉冲波形的优化设计与调制,实验实现了仿真生物突触的STDP功能。(2)我们系统研究了用于动态模式识别的脉冲神经网络编码方式、学习法则以及神经元模型等,讨论了如何使用稀疏编码的DVS信号和忆阻器构建神经网络,并针对运动模式的两种输入信号设计忆阻突触对构建该神经网络的突触阵列,用在线的非监督学习成功实现了十二种运动模式的学习。(3)我们对非监督学习神经网络的重复学习和贪婪学习问题进入了深入讨论,从侧向抑制延迟引入了WTA(winner take all)神经网络学习模式容量问题,研究了其与忆阻突触权重初始分布的关系,结论是——忆阻突触权重初始分布较大或者较小会导致无效学习或重复学习等问题。(4)我们重点讨论了突触初始权重分布和神经网络学习模式容量之间的关系,通过调整LiSiOx忆阻器的forming电压实现对其初始权重分布的调制,成功的实现了神经网络学习模式容量最大化。我们据此提出了脉冲神经网络应用于动态模式识别的软硬件协同设计方法。

关键词：脉冲神经网络硅酸锂忆阻器电子突触 STDP 非监督学习侧向抑制动态识别