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基于深度学习的光纤散斑重建成像研究

基于深度学习的光纤散斑重建成像研究

作者：靳畅天津理工大学

学位级别：硕士

近年来,多模光纤(Multimode Fiber,MMF)在腔内医学诊断和光学成像等领域有着广泛应用。由于MMF中包含模式众多,不同模式之间的干涉和色散等相互作用使图像经过MMF传输后呈现散斑状图案。因此,阐明MMF输入与输出图像之间的非线性映射关... 详细信息

近年来,多模光纤(Multimode Fiber,MMF)在腔内医学诊断和光学成像等领域有着广泛应用。由于MMF中包含模式众多,不同模式之间的干涉和色散等相互作用使图像经过MMF传输后呈现散斑状图案。因此,阐明MMF输入与输出图像之间的非线性映射关系是研究MMF图像传输和散斑重构成像的关键。本文设计了一种卷积神经网络,用来实现散斑信息的高利用率和散斑图像重建的高准确度。此外,MMF成像过程中很多因素都会对散斑图案的振幅和相位分布产生影响,例如MMF的长度、光强等。因此为了研究不同实验条件在散斑采集过程中对于数据收集的影响,我们通过多模式融合方法模拟MMF传输过程并生成数值散斑数据集,主要研究内容包括以下两方面:1.提出多模式融合方法模拟MMF传输过程,并生成数值散斑数据集,通过分析数值仿真散斑数据集与实验散斑数据集的图像相关特性,证明了利用数值仿真散斑符合散斑的数值统计规律;鉴于U＿Net适合小型数据集以及其跳跃连接可以更好的利用图像中信息的特性,利用U＿Net网络来实现数值仿真散斑图像的重构实验。实验结果证明,U＿Net可以通过训练学习数值仿真散斑与原始标签数字之间的非线性关系,实现对数值仿真散斑图像的重构。2.提出了一个改进的深度神经网络(AM＿U＿Net),将注意力机制模块添加到U＿Net上采样部分,并选取DSSIM作为训练过程的损失函数,用于进行MMF输出散斑图像的重构研究。通过使用仅300对手写数字图像的数据集训练AM＿U＿Net,证明该模型在1.2m～3.0m的MMF长度范围和1.51m W～18.3m W的入射激光强度范围内,表现出优越的图像重构能力和泛化能力。此外,提出了一种双模态融合方法来评估和提高图像重构的准确度,该方法将具有正交相位的S偏振和P偏振散斑重建图像的分类精度相结合,并形成逻辑判断,使得散斑重构图像的准确度提高到98.44%。这些证明我们提出的AM＿U＿Net具有卓越的光学散斑重构能力和迁移学习能力,以及对MMF的传输条件具有良好的条件适应性。

关键词：多模光纤数值仿真注意力机制图像重构信息恢复

面向匹配代价体尺度自适应的双目立体匹配算法研究

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面向匹配代价体尺度自适应的双目立体匹配算法研究

作者：苏畅天津大学

学位级别：硕士

基于匹配代价体(Cost Volume)的深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是双目立体匹配的主流方法,主要包括双目特征提取、匹配代价体构造与聚合、视差计算和细化等环节,是双目深度估计的主要途径,在自动驾驶、虚拟现实、... 详细信息

基于匹配代价体(Cost Volume)的深度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是双目立体匹配的主流方法,主要包括双目特征提取、匹配代价体构造与聚合、视差计算和细化等环节,是双目深度估计的主要途径,在自动驾驶、虚拟现实、机器人导航等领域发挥着重要作用。但现有基于CNN的双目特征提取和匹配代价体聚合方法存在尺度混淆、信息损失等问题,限制了模型在弱纹理、边缘等具有挑战性区域的匹配性能。针对上述问题,本文面向匹配代价体尺度自适应展开研究,主要工作和贡献如下:(1)在双目特征提取方面,提出了基于特征重组与尺度自适应的金字塔特征重配网络(简称PFRNet)。该网络首先将骨干网络提取的多尺度特征融合成为重组特征,然后通过自适应的特征增强模块将重组特征重新配置为各特定尺度相关的特征,增强了各尺度特征的局部敏感性和全局感受野,克服了单一尺度特征对跨尺度互补信息利用不充分以及传统金字塔特征存在尺度混淆的问题,提高了模型对弱纹理区域和边缘的匹配精度。(2)在匹配代价体聚合方面,提出了基于信息恢复的多尺度匹配代价聚合网络(简称IRNet),从尺度内和尺度间两个角度出发聚合匹配代价体。在尺度内聚合模块,利用匹配代价体的视差维度初步整合了像素在不同候选视差下的匹配信息;在尺度间聚合模块,通过由低分辨率到高分辨率的信息增强逐级恢复了CNN在堆叠下采样过程中的空间信息损失,提高了模型对边缘等细节的匹配精度。(3)为了解决IRNet在上采样过程的多尺度特征不一致问题,提出了基于尺度自适应的多尺度匹配代价体聚合网络(简称SANet)。在尺度间聚合模块,通过尺度自适应加权聚合策略筛选和强化了适用于回归各尺度视差的匹配特征,进而得到了特征尺度相关的匹配代价体,提高了模型对弱纹理区域、边缘的匹配精度。根据上述工作,从双目特征提取和多尺度匹配代价体聚合两个重要步骤出发,构建了基于尺度自适应的双目立体匹配网络。在Scene Flow数据集和KITTI数据集上的实验表明所提网络在使用较少计算量的情况下,在具有挑战性的弱纹理区域、边缘和实际场景中表现出了鲁棒的匹配性能。

关键词：双目立体匹配特征提取匹配代价体聚合信息恢复尺度自适应

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CPU抗干扰技术

电测与仪表 1992年第11期29卷 11-12,27页

作者：罗向明广东省计量仪器实验厂

本文介绍CPU受干扰后,如何发现和拦截失控程序,并论述系统重要信息的恢复手段,使系统尽可能无干扰地重新进入正常工作状态。

关键词： CPU 抗干扰信息恢复

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基于模型的目标立体构建方法研究

基于模型的目标立体构建方法研究

作者：张龙家哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

遥感技术在当代快速发展，军事上和民用上都体现了其重要性。通过不同的传感器平台，可以获得大量的遥感数据，这些数据在精确提取地面目标三维信息，对目标进行立体构建起着重要的作用。随着人们对立体构建的要求越来越高，多平台、多... 详细信息

遥感技术在当代快速发展，军事上和民用上都体现了其重要性。通过不同的传感器平台，可以获得大量的遥感数据，这些数据在精确提取地面目标三维信息，对目标进行立体构建起着重要的作用。随着人们对立体构建的要求越来越高，多平台、多时相、多传感器获取的数据都存在各自的优缺点，通过信息的互补，可以弥补不同条件下的不足，使构建结果更加完整，信息得到最好的恢复。而对目标的构建比整个场景的构建会有更高的要求，目标顶面及边缘的信息恢复尤为重要。本文首先建立一个对三维信息进行解算的模块，这个模块可以为下一步的立体构建奠定一个很好的基础。从一个方面来考虑，主要是分析比较了不同模型下的特点及优缺点，研究各种不同条件对参数的影响。主要研究严格传感器模型和通用传感器模型及其改进，确定内定向参数和外定向参数求解的数学模型，进而完成三维信息的解算。另一方面，比较了不同会聚角对解算精度的影响，为传感器获取最佳数据时的姿态进行确定，减小误差，减小整个系统中的误差传递，对以后的数据应用其重要作用。之后，重点研究基于典型目标拓扑模型的立体构建方法。考虑到三维信息的解算过程中，由于获取数据或匹配误差，可能导致有效解算点的数目有限。在这种情况下，建立典型目标模型库，将复杂的目标简单化，根据不同模型输入不同的参数，最终实现立体构建。目标主要集中在建筑物、油罐以及简单桥梁上。当获取的有效解算点较多时，则可建立顶面模型，利用曲面拟合完成三维信息的补充。同时验证了解算点数目及分布对解算精度有重要影响。最后，提出一个基于多重邻域滤波法的目标三维信息恢复方法。DSM数据的最优化在目标立体构建中起着重要的作用。由于匹配失败，无法确定各部分上的有效解算点。该算法主要侧重于目标而不是其他方法侧重的整个场景。目标比整个场景的有效信息更少一些，但是其边缘更难恢复，恢复的要求更高。该算法不同于一个插值，它可以平滑的恢复目标的边缘。我们可以根据分辨率建立一个网格，每个节点上都有数据。实验表明该算法可以大大提高三维信息的完整性。优化后完整性稳定在85%左右，具有很好的鲁棒性。

关键词：遥感三维重建信息恢复多重邻域滤波

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基于水平思维模式的营销方法研究

基于水平思维模式的营销方法研究

作者：张峰东北财经大学

学位级别：硕士

在如今这个全球化迅猛发展的时代，随着竞争强度和市场动荡的日增，公司保持竞争能力越来越难，而且竞争进入白热化。因此，一种在市场中可以帮助管理者带来新思路和新创意的方法便显得格外重要。面对市场困境，企业需要创新的思维方式... 详细信息

在如今这个全球化迅猛发展的时代，随着竞争强度和市场动荡的日增，公司保持竞争能力越来越难，而且竞争进入白热化。因此，一种在市场中可以帮助管理者带来新思路和新创意的方法便显得格外重要。面对市场困境，企业需要创新的思维方式来寻求突破，于是水平营销应运而生。菲利普·科特勒与费尔南多·德·巴斯在《水平营销》一书中开创性地提出了以横向置换为核心的水平营销理论，但从水平营销理论的发展水平和发展时间来看，水平营销的理论与方法的研究仍处于初级阶段。因此，在水平营销领域中还存在很多发展和创新的机会。本文将开创性地提出一种新的水平营销方法——以信息恢复为核心的水平营销方法。本文采用的主要研究方法是：演绎法，辅助研究方法是：对比研究方法。首先，通过研究认知心理学中的相关内容和水平思维的特点，重点研究大脑的感知模式和水平思维在人类大脑中的运行方式，得出一种帮助管理者跳出原有感知模式进行水平创新的方法。其次，将这种新的水平思维创新过程应用到市场营销领域，并与现有的主要水平营销理论进行对比，提出以信息恢复为核心的水平营销方法。最后，通过现实存在的和不存在的案例来检验新方法的应用价值。本文共分为四大部分：第一章介绍了选题背景及意义、国内外对水平营销的研究现状、主要研究思路、研究方法和本文的创新点。第二章介绍了水平营销和水平思维的相关内容。第三章在阐述大脑处理信息的方式的基础上，引入“概念”这一有用工具，提出一种以信息恢复为核心的水平思维方法。然后设计出一种用于信息恢复的综合方法——概念填充圆图，并将此方法运用到水平营销领域。第四章将这一新的水平营销方法应用到市场的三个层面(产品层、市场层和营销组合层)，以检验新方法的应用价值。

关键词：水平营销纵向营销水平思维信息恢复创新

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用于相关识别的纯位相合成滤波器

仪器仪表学报 1987年第2期8卷 188-193页

作者：苏显渝张冠申郭履容四川大学

本文提出一种用平面参考光波为载波形成纯位相合成滤波器的方法,给出了这种滤波器用于光学相关识别的计算机模拟实验结果,并讨论了这种相关识别方法的特点和应用前景。

关键词：光学相关识别方法计算机模拟实验基准图频谱信息参考光位相匹配相关器信息恢复三维显示

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随机共振在图像处理中的研究综述

图像与信号处理 2015年第4期4卷 132-138页

作者：杨雪李婷杨超琼谢佳敏罗艺苹高仕龙乐山师范学院数学与信息科学学院四川乐山

本文综述了随机共振理论在图像处理中已取得的研究成果,并结合已有的基于随机共振理论的图像处理模型,展望了随机共振理论在图像处理中的应用前景。

关键词：随机共振图像处理参数调节信息恢复

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一种微博事件源头发现的方法

一种微博事件源头发现的方法

第27次全国计算机安全学术交流会

作者：时国华周斌韩毅国防科技大学计算机学院

微博事件的源头发现在微博信息筛选中起着至关重要的作用。文章介绍一种基于微博文本内容、发表时间和微博之间链接关系的事件源头发现方法。基于此方法,给定某事件的关键字,可分析出该事件的源头微博。在文章中,对微博事件源头发现这... 详细信息

微博事件的源头发现在微博信息筛选中起着至关重要的作用。文章介绍一种基于微博文本内容、发表时间和微博之间链接关系的事件源头发现方法。基于此方法,给定某事件的关键字,可分析出该事件的源头微博。在文章中,对微博事件源头发现这一系统进行了描述,首先对所取到的相关微博进行筛选,再利用其微博本身所含信息,对所有微博进行初始权值计算,根据微博之间的链接关系构建有向图,计算最终权值并排序,发现源头微博。同时,文章还对实验结果进行分析比较,验证了方法的可行性和准确性。

关键词：微博事件源头排序信息恢复

来源： cnki会议评论

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基于计算鬼成像的层析成像研究

长春理工大学学报（自然科学版） 2022年第5期45卷 20-25页

作者：邵嘉琪李畅闫凌浩刘娜张烨长春理工大学物理学院长春130022

计算鬼成像相较于传统鬼成像的成像结构更加简单,并可以设计不同类型的散斑进行成像,所以成像质量和成像时间都得到了进一步的提升,近期在层析成像领域展示出了巨大的应用潜力。提出一种新的基于计算鬼成像的层析成像方案,并在计算鬼成... 详细信息

计算鬼成像相较于传统鬼成像的成像结构更加简单,并可以设计不同类型的散斑进行成像,所以成像质量和成像时间都得到了进一步的提升,近期在层析成像领域展示出了巨大的应用潜力。提出一种新的基于计算鬼成像的层析成像方案,并在计算鬼成像的架构下,通过一组测量得到物体不同层面的二维平面信息,从而获得物体的完整的三维图像信息。进而对上述方案进行了理论分析和数值仿真,仿真过程以光路中不同位置的两个平面上的物体代表层析成像的两个层面。结果表明,通过计算鬼成像,可以同时复原出两个不同层面上物体的清晰的像,从而证明了该方案的可行性,为基于计算鬼成像的层析成像的应用提供了新的思路。

关键词：鬼成像计算鬼成像层析成像待测物体信息恢复