基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复

压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到的超完备字典取代正交基函数;然后根据图像的退化模型对感知矩阵加以约束;最后针对二维破损图像稀疏度未知问题,在重构阶段提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法(SA-ROMP)实现破损图像修复。本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本进行特征提取,具有更强的稀疏表示能力。重构阶段的SA-ROMP算法在迭代过程中利用logistic回归函数获取阈值,再通过阈值对残差与感知矩阵的相关系数进行判定,能够自适应选择原子候选集的个数。图像修复实验结果验证了本文算法的可行性,并且修复效果明显优于其他同类算法。     

纹理对比度导向的图像自适应压缩感知测量方法

压缩感知以部分随机变换代替全变换,仍可确保图像的高精度复原,可用于铁路系统中无线监控终端实现低复杂图像编码。传统图像压缩感知以相同的测量率实施分块测量,而由于分块稀疏度不同,常导致重建图像具有块效应,无法确保良好的率失真性能。为了解决该问题,本文提出利用图像纹理特征引导图像压缩感知,在感知端实施自适应测量。利用像素八连通区域内的最大梯度度量各像素的纹理变化程度,生成纹理特征图,利用纹理特征图计算各块纹理对比度,并以此为依据自适应设定各块的测量率,以块纹理对比度加权图像重建模型的目的函数,集中优化纹理细节的区域。实验结果表明,与由块方差、边缘特征主导的自适应测量方法相比,本文所提算法可确保较好的重建图像主观视觉质量,且率失真性能优于传统压缩感知重建算法。     

一种Contourlet图像块编码算法

提出一种高灵活性、低缓冲的Contourlet块编码算法。用临界采样的小波变换取代Contourlet变换中的拉普拉斯塔式LP(Laplacian Pyramid)分解,得到非冗余的Contourlet变换NRCT(Non-Redundant ContourletTransform),使其更适合图像压缩。块编码中,每个子带被划分为相对小的码块,然后对各个码块独立编码,得到具有丰富实用特征集的码流,且明显降低了内存占用。合并NRCT同一小波子带中类似的方向频率划分,根据合并后方向子带的方向频率特性,得到改进的上下文模型。改进的上下文模型使NRCT块编码器中的MQ编码器输出码流码率更加接近其熵率,而JPEG2000上下文模型不能为该MQ编码器输入码流提供良好的条件概率估计。实验证明,特别是对于纹理丰富的图像,本文算法较基于JPEG2000上下文模型的NRCT块编码算法和JPEG2000算法,具有更高的压缩性能。     

行李安检智能检测最难分样本集选取方法研究

研究表明,使业务模型性能变差的难分样本对系统边界决策能力增长有决定性影响。由于行李携带危险品的多样性及实物形态的不确定性,以及现场行李安检系统生成的行李X光图像数据呈现“长尾分布”特征,由有限次样本采集的数据集训练得到的智能检测模型,在应用于现场行李安检系统后,存在检测准确率不高的问题。文章针对行李安检智能检测数据分析闭环流程,提出最难分样本集的离散强化选取方法,可从现场行李安检系统运行过程中产生的危险品实例图像中选取最难分样本集,作为新增样本数据,用于智能检测模型的学习更新,实现安检智能检测软件性能的持续增强。     

基于MBF的RFID冗余数据清洗

RFID无线射频识别技术在铁路物流中的应用明显提高了管理效率.为了防止漏读数据,实际应用中通常一个区域会部署多个阅读器,这就导致数据的冗余.由于RFID数据是以流的形式快速、自动地产生,是一种动态数据集,很难一次以有限的内存清除冗余数据.本文提出基于矩阵型Bloom滤波器MBF(Matrix Bloom Filter)的清洗方法TIMBF(Time Interval MBF).因为基于MBF,它可以用来表示动态集合,并且不会产生消极错误,能以较小的内存获得很高的正确率.TIMBF保存了标签数据的读取时间,为了进一步减少内存空间的使用,提出了空间优化措施.实验结果证实,本文算法能以较小的内存有效地清除冗余数据.     

一种基于DSP的铁路站台图像监视系统

根据铁路站台图像监视系统的特点，提出了采用电话线10km无中继传输图像的编码方法。图像采集压缩板将压缩后的图像码流通过Modem与电话线相连；接收端采用软件解压缩，软件算法融合了H．263／H．263＋标准算法和图像增强与分割技术。     

基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法

针对列车人工检测受电弓状态效率低下的问题,提出基于视频图像的弓网接触位置动态监测方法.首先,将运用帧间差抓取受电弓视频中得到的包含弓网的图像作为原始训练数据集;然后,对复杂的受电弓图像背景进行分割处理,采用超像素分割获得最大特征区域,结合特征图像的HOG(方向梯度直方图)获得最大特征ROI(感兴趣区域),形成训练数据集...     

基于集对分析的Lagos地区轨道交通线路方案研究

研究目的:近年来,中非之间的交通项目合作交流日益频繁.作为尼日利亚第一大城市,Lagos的经济整体水平近年来有了明显的提升,随着日益增长的客货运需求,轨道交通已经成为该地区城市交通规划的重点.本文旨在提出合适的线路方案,并针对Lagos地区轨道交通线路方案分析具有不确定、多属性的特点,采用合适的评价方法从众多可行路线方案中选取最优方案.研究结果:集对分析理论是一种新的处理不确定性多属性问题的评价方法,通过对不确定系统的定量分析,对不同方案的不确定性进行排序,从而得到最稳定的方案,即最优方案.本文首先采用集对分析理论建立了Lagos地区轨道交通线路综合评价模型,其次运用层次分析法确定指标权重,最后构建评价指标体系对多个备选方案进行评价,得到了最优方案.结果表明集对分析理论可用于轨道交通线路方案优选.集对分析;Lagos;轨道交通;线路方案;优化     

EIT脑部图像的3D处理

21世纪,计算机在日常生活、工作和研究的许多领域中的应用的最重要发展之一是对医学立体数据集合的可视化的研究。利用VTK的图像处理和可视化及图形显示功能,并用面向对象的方法设计和实现对于EIT数据的重建,可以使医学图像可视化发挥更大的作用。     

基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法

在铁路列车运行图调整日趋频繁的背景下,列车时刻表数据集具有数据量大、属性多、不同车次时刻表记录数量差异较大、相同车次时刻表记录属性值相似的特点,列车时刻表数据分析和挖掘面临着数据集不均衡问题。为此,提出基于属性相关分析与聚类的铁路列车时刻表非均衡数据集预处理方法,依据列车时刻表属性与列车运营指标(客座率)的相关分析,可有效合并蕴含冗余信息的相似数据,降低数据集中此类相似数据的占比,可削弱非均衡数据集对后续数据分析的不利影响,并能保留数据所蕴含的主要信息,减少过多相似数据对数据分析模型应用效果的不利影响,提高模型的预测准确度。     

应用对象语义进行图像检索的新方法

为了降低图像高层语义与低层视觉特征之间的语义差异,本文以对象描述模型为基础,提出利用机器转换模型获取图像高层语义的方法。本方法首先利用图像分割技术对图像进行分割,然后利用机器学习的方法,得到训练样本集中高层语义与分割后低层视觉特征之间的先验概率关系;在查询的过程中,利用得到的先验概率模型计算与高层语义所对应的最大概率视觉低层特征,最后利用该低层特征进行检索,达到缩短高层语义与低层特征之间的语义差异的目的。在一个拥有5000幅图像的图像库上所做的测试结果表明了该方法的有效性和可行性,同时该方法也为解决图像高层语义与视觉低层特征之间语义的矛盾开扩了思路。     

序列图像运动分析及其在单镜长序列图像方面的进展

本文叙述了序列图像运动分析的研究状况，着重综述其中较活跃的一个分支－单镜头长列图像运动分析近年来的进展情况。     

冷却塔集水池（盘）有效容积的合理确定

对于大中型民用建筑讲，冷却塔集水池（盘）布置在层顶，通风好，有利于提高水的冷却效果，充分利用水的势能，降低循环水泵扬程，减少能耗。但由于集水池的大小直接关系到屋顶荷载，所以必须合理确定集水池的有效容积，使其减少到最小程序。     

快速列车车辆视频图像采集系统

针对铁路货运快速化和专用化的发展趋势,对快速列车车辆视频图像采集系统进行研究,确定采集系统需满足的基本条件,形成采集方案。该方案可对快速运行中的动车组列车进行图像采集,通过图像可清晰辨别出车身上的最小字符标识;提出消除镜像光斑的方法,使夜间补光拍摄能够获得良好的图像效果。     

工程物资集采集付探索与研究

阐述了工程物资集中采购中“统谈、统签、统付”模式的含义,分析了工程物资集中采购存在的问题,总结了推行工程物资集采集付的实施效果,对提升物资采购质量及业务创效进行了思考。     

合理利用敞车 避免集重装载

简述了敞车的特点 ,介绍了敞车集载能力确定的过程及其实施情况 ,并就合理利用敞车 ,避免集重装载提出了建议     

隧道表面图像多目标智能识别算法研究

隧道表面病害已经成为轨道交通基础设施巡检的重要任务之一,人工巡检方法耗时长、强度高,需要智能化、自动化的目标检测与病害识别算法研究。提出一种隧道多目标分类方法和智能识别理论模型,对采集的隧道表面图像进行精细化标注并建立数据集,采用基于语义分割的理论模型对隧道图像目标进行智能分类识别。考虑隧道纹理的特殊性,本研究对算法中模型结构进行改进优化,实现隧道多种目标的智能化检测。试验中,通过测试集和隧道正线图像进行对比试验,其中隧道典型病害裂缝的检测率为94.2%,渗漏水的检测率为96.9%,验证了模型和算法的有效性。     

集二线铁路沿线沙害防治

通过对本区地理环境、铁路沙害特征、草原土壤水肥条件等基本问题的研究，提出了建立防护林为主的综合防护体系控制沙害、确保铁路安全运行的基本思想，并通过试验研究，确定了集二铁路沙害防护体系建设模式。引进先进的滴灌技术，建成了适合草原地带防护林体系使用的灌溉系统、控制管理系统和成龙配套的灌溉技术体系，实现了既保证植物正常生长、又大量节约水资源的目的。集二铁路沿线沙害实施综合治理，不仅确保了集二线运输畅通，也减少了每年的清沙费和线路维护费。     

铁路综合视频图像去雾算法研究与探讨

受雾霾等复杂介质环境影响,铁路视频监控系统获得的视频图像降质严重,使得雾霾天图像复原方法研究成为亟待解决的关键性问题。铁路雾霾视频监控图像具有分辨率低、灰度分布集中等主要特点,深入研究分析直方图均衡算法、Retinex图像增强算法和暗通道先验去雾算法的图像处理原理,分析图像处理效果。利用3种算法对铁路室外图像进行分析处理,结果表明3种算法均可以实现去雾,直方图均衡算法存在颜色失真和光晕现象; Retinex图像增强算法清晰度最好,但处理后的图像存在部分失真;暗通道先验去雾算法处理图像较为自然。     

铁路货车铸件工件号倾斜DR图像的识别方法

通过对倾斜的DR图像进行图像增强、二值化、倾斜校正、去毛刺、填补空洞、单字符分割和大小归一化处理,分割出若干个大小相同的单字符图像;然后通过训练45个支持向量机(SVM),并得到各个支持向量机的判别函数;利用这45个判别函数判别单字符图像是哪个数字的图像,并记下各个数字的得票数,确定得票最多的数字即为单字符图像对应的数字.应用Microsoft Visual Studi0 2008软件编写了相关的计算程序.利用该程序进行识别实验的结果表明,该方法能够在DR图像中货车铸件工件号呈倾斜情况下有效识别出货车铸件的工件号.