为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,仅利用稀疏先验知识不能很好地保护视频帧的边缘与纹理细节,本文提出利用视频非局部相似性形成正则化项融入联合重构模型以有效去除边缘与纹理区...为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,仅利用稀疏先验知识不能很好地保护视频帧的边缘与纹理细节,本文提出利用视频非局部相似性形成正则化项融入联合重构模型以有效去除边缘与纹理区域的模糊和块效应现象。仿真实验表明,本文所提出的联合重构算法可有效地改善主客观视频重构质量,能以一定计算复杂度为代价提高分布式视频压缩感知系统的率失真性能。展开更多
针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,...针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛(DIBCO)中该算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86 dB、1.19%的性能提升。展开更多
针对常用混合动力汽车(Hybrid electric vehicle, HEV)中锂离子电池在功率波动较大时难以满足需求,以及单个驱动周期内HEV燃油能耗大且能量不能很好回收等问题,研究采用锂离子电池和超级电容器混合储能系统(Lithium-ion battery and sup...针对常用混合动力汽车(Hybrid electric vehicle, HEV)中锂离子电池在功率波动较大时难以满足需求,以及单个驱动周期内HEV燃油能耗大且能量不能很好回收等问题,研究采用锂离子电池和超级电容器混合储能系统(Lithium-ion battery and super-capacitor hybrid energy storage system, Li-SC HESS)与内燃机共同驱动HEV运行.结合比例积分粒子群优化算法(Particle swarm optimization-proportion integration, PSO-PI)控制器和Li-SC HESS内部功率限制管理办法,提出一种改进的基于庞特里亚金极小值原理(Pontryagin s minimum principle, PMP)算法的HEV能量优化控制策略,通过ADVISOR软件建立HEV整车仿真模型,验证该方法的有效性与可行性.仿真结果表明,该能量优化控制策略提高了HEV跟踪整车燃油能耗最小轨迹的实时性,节能减排比改进前提高了1.6%～2%,功率波动时减少了锂离子电池的出力,进而改善了混合储能系统性能,对电动汽车关键技术的后续研究意义重大.展开更多
文摘为了提高分布式视频压缩感知(Distributed Video Compressive Sensing,DVCS)的率失真性能,仅利用稀疏先验知识不能很好地保护视频帧的边缘与纹理细节,本文提出利用视频非局部相似性形成正则化项融入联合重构模型以有效去除边缘与纹理区域的模糊和块效应现象。仿真实验表明,本文所提出的联合重构算法可有效地改善主客观视频重构质量,能以一定计算复杂度为代价提高分布式视频压缩感知系统的率失真性能。
文摘针对低质量文档图像存在页面污渍、墨迹浸润、背景纹理等多种退化因素,提出一种融合背景估计与U型卷积神经网络(U-Net)的文档图像二值化算法。该算法首先进行图像对比度增强,然后通过形态学闭操作来估计文档图像背景,并利用全卷积网络,即U-Net对背景减除图像进行前景背景分割,最后采用全局最优阈值处理方法获得最终二值图像。实验结果表明,在2016和2017年国际文档图像二值化竞赛(DIBCO)中该算法的F值(F-measure,FM)、伪F值(pseudo F-measure,p-FM)、峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)、距离倒数失真度量(distance reciprocal distortion,DRD)比性能次优的经典算法最高有5.58%、2.47%、0.86 dB、1.19%的性能提升。
