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基于深度学习网络的可见光图像重构质量评价研究被引量：4: 1; 作者杨国梁苏俊宏 +1 位作者薛鹏翔李媛《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期95-100,共6页; 可见光图像重构质量评价一直是一个难点,因此,设计了基于深度学习网络的可见光图像重构质量评价方法。通过卷积神经网络(CNN)与图像质量评价方法(IQA)相结合,构成IQA-CNN模型,引入信息熵构建改进IQA-CNN模型,向该模型内输入重构可见光图... 展开更多; 关键词深度学习网络可见光图像重构质量卷积神经网络图像质量评价信息熵; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器学习方法的三维粒子重构技术被引量：4: 2; 作者朱浩然高琪 +4 位作者王洪平廖相巍赵亮魏润杰王晋军《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期88-93,共6页; 通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到。一般情况下,可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测... 展开更多; 关键词机器学习粒子重构层析粒子图像测速卷积神经网络重构质量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于奇异值分解的数字图像压缩及重构研究被引量：2: 3; 作者张帅董亚芬《信息技术与信息化》 2017年第1期112-115,共4页; 为了解决未压缩的数字图像传输过程中占用网络资源过大的问题,本文利用奇异值分解的方法对数字图像进行压缩重构,达到了简化数据的目的,极大地降低了数字图像传输所占用的资源,同时能够保证重构的图像失真度较小。仿真结果表明,奇异值... 展开更多; 关键词奇异值分解图像压缩重构图像质量; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于水体退化函数补偿方法的水下傅里叶单像素成像被引量：5: 4; 作者杨旭蒋鹏飞 +5 位作者吴龙徐璐张建隆胡海力刘越豪张勇《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期236-247,共12页; 水下光学成像的探测环境相对复杂。前向散射、后向散射和吸收极大地降低了水下光学成像的成像质量。单像素成像因其较高的抗噪声性而被认为是一种适合于水下光学成像的技术。对于水下单像素成像系统,目前存在的问题是需要采用结构光进... 展开更多; 关键词傅里叶单像素成像水体退化函数补偿高质量重构水下成像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频: 5; 作者刘跃桑爱军 +1 位作者宋立军王世刚《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期937-943,共7页; 为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每... 展开更多; 关键词运动物体鬼成像多维矢量变换双向预测插值高质量重构; 在线阅读下载PDF 职称材料

Neural　network　for　mass　reconstruction　of　resonance　particle　with　missing　energy: 6; 作者张子平《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 1996年第2期65-68,共4页; ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｍａｓｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｎａｎｃｅｐａｒｔｉｃｌｅｗｉｔｈｍｉｓｓｉｎｇｅｎｅｒｇｙＺｈａｎｇＺｉ－Ｐｉｎｇ（张子平）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｏｄｅｒｎＰｈ... 展开更多; 关键词高能物理共振粒子质量重构人工神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度学习网络的可见光图像重构质量评价研究被引量：4: 1; 作者杨国梁苏俊宏薛鹏翔李媛; 机构西安工业大学光电工程学院; 出处《激光杂志》 CAS 北大核心 2022年第1期95-100,共6页; 基金陕西省科技计划项目-重点研发计划(No.K20180076)。; 文摘可见光图像重构质量评价一直是一个难点,因此,设计了基于深度学习网络的可见光图像重构质量评价方法。通过卷积神经网络(CNN)与图像质量评价方法(IQA)相结合,构成IQA-CNN模型,引入信息熵构建改进IQA-CNN模型,向该模型内输入重构可见光图像,归一化预处理后划分成数个分块,经有监督学习法训练该模型后,获取到该模型的最优参数,给定一幅重构可见光测试图像,运用训练后的改进IQA-CNN模型,获得该图像的质量评价分数,实现重构可见光图像的质量评价,结果表明,该算法的最优卷积核数量与采样步长分别为40个和90,在此最优参数下的评价性能指标SROCC与PLCC平均值:分别为0.977 5与0.974 2,所得评价结果与主观观测结果相吻合,可靠性与合理性更高。; 关键词深度学习网络可见光图像重构质量卷积神经网络图像质量评价信息熵; Keywords deep learning network visible image reconstruction quality convolutional neural network image quality evaluation the information entropy; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习方法的三维粒子重构技术被引量：4: 2; 作者朱浩然高琪王洪平廖相巍赵亮魏润杰王晋军; 机构浙江大学航空航天学院中国科学院力学研究所鞍钢集团钢铁研究院冶金工艺研究所海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室北京立方天地科技发展有限责任公司流体力学教育部重点实验室北京航空航天大学; 出处《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期88-93,共6页; 基金国家自然科学基金面上项目(91852204) 海洋装备用金属材料及其应用国家重点实验室开放基金课题(SKLMEA-K201910) 国家重点研发计划资助(2020YFA0405700)。; 文摘通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤,有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题,其精确解往往很难得到。一般情况下,可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术(Algebraic Reconstruction Technique,ART)的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比,新技术在重构质量方面有了显著的改进,可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状,并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。; 关键词机器学习粒子重构层析粒子图像测速卷积神经网络重构质量; Keywords machine learning particle reconstruction Tomographic PIV convolutional neuralnetwork refactoring quality; 分类号 O357.54 [理学—流体力学] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于奇异值分解的数字图像压缩及重构研究被引量：2: 3; 作者张帅董亚芬; 机构运城学院物理与电子工程系; 出处《信息技术与信息化》 2017年第1期112-115,共4页; 文摘为了解决未压缩的数字图像传输过程中占用网络资源过大的问题,本文利用奇异值分解的方法对数字图像进行压缩重构,达到了简化数据的目的,极大地降低了数字图像传输所占用的资源,同时能够保证重构的图像失真度较小。仿真结果表明,奇异值分解方法能够有效压缩重构图像,且压缩图像时选择的奇异值数量越多,重构图像的质量越好。; 关键词奇异值分解图像压缩重构图像质量; Keywords Singular Value Decomposition Image Compression Reconstructed Image Quality; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于水体退化函数补偿方法的水下傅里叶单像素成像被引量：5: 4; 作者杨旭蒋鹏飞吴龙徐璐张建隆胡海力刘越豪张勇; 机构浙江理工大学信息学院哈尔滨工业大学光学目标仿真与测试中心; 出处《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期236-247,共12页; 基金浙江省自然科学基金青年科学基金(LQ20F050010) 浙江省自然科学基金(LY20F010001) +1 种基金浙江理工大学科研业务费专项资金(2020Q020)。; 文摘水下光学成像的探测环境相对复杂。前向散射、后向散射和吸收极大地降低了水下光学成像的成像质量。单像素成像因其较高的抗噪声性而被认为是一种适合于水下光学成像的技术。对于水下单像素成像系统,目前存在的问题是需要采用结构光进行照明,当散斑在水下传播时,前向散射会使预先生成的散斑发生畸变。因此,重建结果的分辨率降低,重建结果模糊不清。为了减小前向散射对单像素成像系统的影响,对傅里叶单像素成像的重建过程进行改进。在空间谱域傅里叶单像素成像系统的水下退化函数进行估计,然后根据估计的退化函数实现目标空间谱反演。最后利用傅里叶变换对反演后的目标空间谱进行变换,最终获得目标的强度图像。理论分析和实验结果证明了该方法的有效性。利用该方法,能够有效地减小前向散射对成像质量的影响,提高了水下傅里叶单像元成像的重建结果质量。; 关键词傅里叶单像素成像水体退化函数补偿高质量重构水下成像; Keywords Fourier single pixel imaging water degradation function compensation high reconstruction quality underwater imaging; 分类号 TN958.98 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频: 5; 作者刘跃桑爱军宋立军王世刚; 机构吉林大学通信工程学院吉林工业职业技术学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期937-943,共7页; 基金吉林省自然科学基金资助项目(20200201295JC) 国家自然科学基金重点资助项目(61631009).; 文摘为了进一步提升运动物体鬼成像视频的质量,根据视频中每帧都具有相关性的特点,提出了一种基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频的实时成像算法.即运用具有能量集中特点的多维矢量Walsh变换,将总数一定的Walsh基图样分成更少的组,使每组的有效基图样翻倍,再分别作用于目标物体,重构后得到数量少但成像质量更好的隔帧图像,再通过双向预测插值得到中间帧.使用该算法作用于像素为64×64的目标物体,可在实时状态下实现运动物体鬼成像的视频.在采样数量和采样时间不变的情况下,可实现高质量重构,得到了品质更好的鬼成像视频.; 关键词运动物体鬼成像多维矢量变换双向预测插值高质量重构; Keywords ghost imaging of moving objects multi-dimensional vector transformation bidirectional prediction interpolation high quality reconstruction; 分类号 TN919.81 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名Neural　network　for　mass　reconstruction　of　resonance　particle　with　missing　energy: 6; 作者张子平; 出处《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 1996年第2期65-68,共4页; 文摘ＮｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｆｏｒｍａｓｓｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｒｅｓｏｎａｎｃｅｐａｒｔｉｃｌｅｗｉｔｈｍｉｓｓｉｎｇｅｎｅｒｇｙＺｈａｎｇＺｉ－Ｐｉｎｇ（张子平）（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭｏｄｅｒｎＰｈｙｓｉｃｓ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏ...; 关键词高能物理共振粒子质量重构人工神经网络; Keywords Neural network,Mass reconstruction,Resonance particles, Higgs search; 分类号 O572 [理学—粒子物理与原子核物理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于深度学习网络的可见光图像重构质量评价研究	杨国梁苏俊宏薛鹏翔李媛	《激光杂志》 CAS 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于机器学习方法的三维粒子重构技术	朱浩然高琪王洪平廖相巍赵亮魏润杰王晋军	《实验流体力学》 CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于奇异值分解的数字图像压缩及重构研究	张帅董亚芬	《信息技术与信息化》	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于水体退化函数补偿方法的水下傅里叶单像素成像	杨旭蒋鹏飞吴龙徐璐张建隆胡海力刘越豪张勇	《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于双向预测插值的多维矢量鬼成像视频	刘跃桑爱军宋立军王世刚	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	Neural　network　for　mass　reconstruction　of　resonance　particle　with　missing　energy	张子平	《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD	1996	0	在线阅读下载PDF 职称材料