多分辨率

摘要： 针对电磁信号时-频-空间-能量分析不兼容的问题,提出一种基于分解时空域电磁辐射信号的数据驱动方法来分析复杂电磁环境。首先,使用多分辨率动态模态分解方法将复杂电磁信号以不同的分辨率分离为不同时空尺度的模态分量。然后,利用时频分布对各模态瞬时频率和能量特征进行采集。这种动态的分解分析方式能快速侦测电路和电子系统的多方面电磁环境状态,具有不需要先验数据训练,不受时频分辨率限制,可以实时分析和降低数据维数等优点,且提取的动态模式及其频谱分别在空间域和时域具有明确的物理意义。仿真实验显示,重组信号和原信号的平均误差在-18 dB以下,证明了所提方法的可行性和优势。

摘要： 传统卷积神经网络运用于矿物种属鉴定时,由于其较大的参数量和固定输入图像分辨率的限制,需要充足的计算资源与一定的图像预处理能力,难以在实际勘探中部署。为此,基于深度可分离卷积,结合注意力机制,通过密集连接的方式构建矿物智能识别模型,且该模型可以对多分辨率矿物图像进行训练。实验结果表明,模型内存占用仅为20 Mb,验证准确率与测试准确率均高于90%,分类效果优于经典卷积神经网络,表现出优异的正负例样本鉴别能力。以上结果证明,该模型在识别性能与内存占用上达到良好的平衡,适用于便携式设备,且能有效地对不同分辨率矿物图像进行识别,并有良好的泛化性,具有潜在的应用价值。

摘要： 微动信号是典型的非平稳信号,时频分析能够获得微动信号的联合时间频率分布图像,是微动信号分析的主要工具之一,良好的时频图像质量能保证后续特征提取和参数估计的准确性。然而在实际场景中,时频图像通常受到噪声污染,使得微动信号难以分辨,严重制约了后续特征提取和参数估计。根据显著性检测和图像金字塔的基本原理,本文在多分辨率表示图像上分别计算显著性并滤波,最后进行加权融合获得增强的时频图像,有效抑制了噪声,提升了低信噪比(signal to noise ratio,SNR)下时频图像的质量和微动信号的显著性。实验结果表明,对于仿真信号以及暗室测量信号,在-7~7 dB SNR下,采用该方法均能显著提升时频图像质量,且-3 dB以下时能大幅提高周期估计的准确率,是一种有效的微动信号增强方法。

摘要： 针对常规固定分辨率曲面滤波精度不足的问题,提出一种基于自适应多分辨率曲面的多波束滤波方法。在地形变化较大的陡坎和细小目标突起物等测量环境下,多分辨率曲面根据地形坡度变化,对有特征地形或地物的局部区域,自动增强多波束水深曲面的分辨率,从而得到更精确的水底表面模型。基于该表面模型可进行自动滤波,从而保留更加完整的水下地形特征和细小目标物,并经对比验证。结果表明,在绝大部分的噪点都得到有效滤除条件下,地形特征和细小目标物保留的完整率能够达到98%以上。构建的多分辨率曲面和滤波算法可有效提高多波束滤波精度。

摘要： 为丰富PointNet++网络局部特征的表征能力、加强细节特征的表达效果、提高点云模型的分割精度,针对PointNet++中多尺度和多分辨率算法都采用的点集重叠划分方法—球查询算法进行了研究。在PointNet++中,球查询算法随机选取球形邻域内的特征点提取局部特征,导致局部特征表达效果欠佳。为加强局部特征表征能力,引入K-近邻优化策略,将球邻域内的特征点按照与中心点的距离由近及远排序。在局部特征提取过程中,当球邻域内的点数超过需要的特征点时选取距中心点相对较近的一批点作为局部特征提取点;当球邻域中的点数少于需要的特征点时,选取距中心点最近的特征点复制多次,补齐特征表示。将优化的球查询算法应用于PointNet++分割网络,利用S3DIS和ShapeNetPart作为数据集验证算法的有效性。实验结果表明,优化的球查询算法丰富了网络的局部特征表征能力,强化了细节特征的表达效果,提高了分割精度。

摘要： 道路场景的语义分割能辅助自动驾驶车辆进行高精定位、语义建图等任务,多尺度信息融合是提高分割网络精度的常用方法,以往的方法融合多尺度信息时往往需要增加网络复杂度。提出一种级联语义通道的方法,将低分辨率图像的分割结果作为语义通道辅助高分辨率图像的分割。训练时融合不同分辨率图像的信息,推断时分辨率由低向高,逐层传递语义信息,以应对不同颗粒度语义分割的需求。另外,基于语义分割网络的常用部件,搭建了不同结构的网络,在不同网络上均进行消融实验。实验结果表明,本方法不扩展网络结构,在多个分辨率下均能提高语义分割精度,并具有跨结构的泛用性。

摘要： 当前,4K超高清技术逐渐成熟,4K超高清制作在体育、综艺、纪录片、影视制作、大型活动直播方面有着较大的市场需求。超高清节目生产需要建设全媒体制作、多分辨率多格式的节目制作平台,通过IPTV、有线电视、院线、大屏等多渠道分发,贯通基于本地系统和云端平台的全媒体生产流程,形成适合全媒体需求的超高清制播端到端解决方案。

摘要： 为实现任意分辨率视频源SDI传输,设计了一种以可编程逻辑器件(FPGA)作为核心处理器的多分辨率自适应SDI传输系统。对系统所涉及的视频分辨率检测、多分辨率处理等相关方法进行了深入研究。首先,以实现4K(3 840×2 160P@60)传输系统为前提,利用四画面四路分割(SQD-Square Division)方法搭建了4K视频SDI传输系统。接着,加入分辨率检测模块,实现了多分辨率视频自适应接收功能。然后,设计了像素点填充模块和裁剪模块,使低于1 920×1 080P@60分辨率的视频均能统一成1 920×1 080P@60分辨率在SDI接口传输。经实验验证,该系统可实现多种分辨率视频的自适应传输,视频源类型包括但不限于4K(3 840×2 160P@60),1 920×1 080P@60,1 360×768P@60,1 280×720P@60,1024×768P@60等分辨率,使4K SDI传输系统具有更好的兼容性,突破了SDI接口仅可传输有限分辨率视频的局限。

摘要： 在复杂产品研发设计过程中,不同设计阶段有不同的设计目标,并依据仿真目标有不同类型的仿真任务,需要不同分辨率的复杂产品仿真模型参与仿真。针对多分辨率特性对模型与接口进行定义,在此基础上研究模型分辨率的控制机制,对系统结构状态和模型分辨率状态分别建立描述机制,提出系统分辨率的控制机制,梳理出一种跨层次切换技术。经过实验验证,该方法可有效解决模型分辨率切换问题,在保证仿真精度的同时,提升仿真效率,节省所需的仿真资源。该方法结构简单,有望在未来进一步推广使用。

摘要： 从海战仿真模型优化设计需求出发,采用组件化建模方法构建了联合海战仿真系统的基础、装备、平台与编队层次化仿真模型体系,采用多重表示和聚合解聚方法实现了战术和战役不同层次仿真模型的多分辨率优化设计,进一步通过联合海战仿真模型接口与组合设计实现了仿真模型的可重用和可组合,为面向联合的海战仿真系统提供了底层的仿真模型资源优化和集成;在此基础上所构建的联合海战仿真服务架构可有效提高系统仿真模型资源的可重用性、灵活性与可扩展性,改善和提高系统仿真性能,对面向联合的新型海战仿真系统研制具有积极意义和作用。

摘要： 本文提出了一种基于分水岭分割和小波变换的多分辨率图像融合方法。首先,利用正交小波变换得到源图像的小波金字塔表示;其次,对近似图像进行分水岭分割,并且用小波逆变换把原始分割结果逐步映射回更高的分辨率层;然后,通过联合区域分析,得到各层的联合区域分割图,用以指导各层小波系数的融合;最后,对融合系数进行小波逆变换,得到最终的融合图像.实验结果表明,该方法对遥感图像的融合十分有效,能很好地兼顾融合图像的光谱质量和空间清晰度.

摘要： 针对全球地形实时可视化的需求,本文在分析全球地形快速可见性判定一般方法的基础上,提出一种基于包围盒的快速可见性判定算法。该算法从地形四叉树根结点开始,对节点包围盒进行可见性进行判断,并计算节点投影面积以确定不同节点的分辨率,可有效解决一般方法为保证浏览时不缺块扩大视域导致产生大量不必要的数据的问题。实验表明,该算法可以快速过滤数据,得到一个尽可能小的多分辨率的地形可见节点集,从而保持每一帧绘制图形数据量相对恒定,是实现全球地形实时显示的基础。

摘要： 针对全球地形实时可视化的需求，本文以全球地形数据逻辑四叉树结构为基础，提出一种快速可见性判定算法。该算法首先计算视锥与理想球面的相交区域，然后根据当前地形的高程对可见区域进行修正，并根据地形数据节点与视点远近关系进行剖分，得到一个多分辨率地形可见节点集。实验表明，该算法可以快速过滤数据，保持每一帧绘制图形数据量相对恒定，是实现全球地形实时显示的基础。

摘要： 针对扁平几何模型的特点，提出了一种几何模型的经验模式分解方法：将扁平几何模型转化为平面信号，而后采样成规则平面信号，对平面信号进行图像经验模式分解，再映射回几何信号。实验结果表明，该方法是一种有效的几何信号多分辨率分析方法，以几何模型的去噪、增强为例，证明了该方法的有效性和便利性。

摘要： @@3D流场可视化过程中，面临的主要问题之一是遮挡与混淆问题。3D空间的流场数据投影在2D屏幕上，视线方向上的信息会前后遮挡，造成视觉上的混乱。如何合理地显示3D流场内包含的信息，一直是科学计算可视化领域尚未有效解决的难题之一。

摘要： @@近年来随着多媒体技术突飞猛进的发展，三维人脸建模技术在很多领域都发挥着十分重要的作用，具有广阔的应用前景。为了解决前人的人脸建模方法建模时间长、模型精度不够高的问题，本文提出了基于特征点加细的原型三维人脸对应方法建立多分辨人脸形变模型，并根据该形变模型的特点使用多分辨模型匹配方法由单张正面人脸图像进行三维人脸建模。

摘要： 分析了海洋大气环境的数据特征，以及在实时仿真中面临的多分辨率和海量数据实时调 度两个核心难题。提出了一种分离式表示模型用来解决多分辨率表示问题，并基于Berkeley DB的持久化和缓存技术，设计了一种可行的海量复杂海洋大气环境数据的存储方法及数据在内存和 磁盘之间的实时调度策略。仿真实例验证上述方案为一种有效解决方法。

摘要： 本文通过分析国内外儿种全球空问数据浏览和显示软件，提出了高效、无缝的海量栅格数据的组织、管理与调度的方案，并开发了三维全球动态可视化软件GeoGlobeVision2.1，实现了广域网内的全球海量空间数据的管理、浏览、查询与分析，为空间数据的共享与服务做好了准备。

摘要： 将多重分形有关方法引入分布式电能质量研究领域分析扰动信号、确定扰动源。面向电网上分布式电能质量扰动源,提出一种基于多重分形的多分辨率检测及定位算法。首先将不同检测点数据搜集并构建一个二维图形,利用改进的差分多重分形谱对水平维(时间维)上的数据实现多分辨率分析,即将奇异信号与其他信号分开进行重点分析。在此基础上利用关联维数对垂直维(地理维)上的电能质量扰动关系进行分析,根据信号相似性及因果关系确定电能质量扰动的位置。利用谐波、间谐波、电压跌落等电能质量扰动及其组合对所提方法进行验证。数字仿真结果证实了其正确性和有效性。

摘要： 双码流网络传送技术是一种可以同时保证网络视频监控中视频图像清晰度和流畅度的方法.提出了一种双码流网络视频传送技术的实现机制,通过对原始视频处理机制,视频采集编码机制以及协议封装机制的改进实现了双码流网络传送,并且为视频流提供了多种分辨率,增加了视频流选择的灵活性.实现了一种同时可以提供MPEG4和MJPEG两种视频码流的视频监控系统服务器,并分析了系统普适性.该服务器可以同时提供两种码流的视频图像,并且可以根据应用需求改变每一种码流的分辨率,具有较好的实际应用价值.

摘要： 本发明涉及指纹识别技术，针对现有技术为适应低龄用户而增大指纹图像分辨率而导致整体识别速度过慢的缺陷，提供一种指纹识别方法和指纹识别系统。方法包括将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行匹配，指纹模板的生成过程包括捕捉用户的原始指纹图像的步骤，指纹模板的生成过程还包括，确定用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤，以及依据确定的指纹图像处理方式对原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤。本发明还提供了一种指纹识别系统。通过辨识用户的年龄层次，可仅对低龄用户进行高分辨率识别，而对成人用户仍然采用低分辨率识别，这样既能实现低龄用户的准确识别，又不会影响成人用户的指纹识别速度。

摘要： 本发明涉及指纹识别技术，针对现有技术为适应低龄用户而增大指纹图像分辨率而导致整体识别速度过慢的缺陷，提供一种指纹识别方法和指纹识别系统。方法包括将现场捕捉的原始指纹图像与指纹模板进行匹配，指纹模板的生成过程包括捕捉用户的原始指纹图像的步骤，指纹模板的生成过程还包括，确定用户的年龄层次并依据该年龄层次选择指纹图像处理方式的步骤，以及依据确定的指纹图像处理方式对原始指纹图像进行处理以生成指纹模板的步骤。本发明还提供了一种指纹识别系统。通过辨识用户的年龄层次，可仅对低龄用户进行高分辨率识别，而对成人用户仍然采用低分辨率识别，这样既能实现低龄用户的准确识别，又不会影响成人用户的指纹识别速度。

摘要： 本发明提供了一种基于多角度、多分辨率的影像超分辨率重建方法及装置。上述影像超分辨率重建方法包括：对用于重建的多幅图像执行全局辐射配准处理；在所述多幅图像中确定多分辨率的图像的像素几何对应关系，获取非正视角度图像对应的几何纠正后图像；基于预定的空间约束准则，通过图像外推分别获取各个非正视角度图像与正视图像的超分辨率重建图像。根据本发明提供的技术方案，实现了多分辨率、多角度图像超分辨率重建，提高了超分辨率图像重建的信息完整度。

摘要： 本发明提出一种基于超分辨率的多分辨率遥感影像的变化检测方法，解决了如何更准确的对遥感影像进行变化检测的问题，构建基于高分辨率遥感影像的双时相变化检测数据集，进行多分辨率预处理，得到低分辨率影像，利用超分辨率模块学习恢复低分辨率影像中的语义信息特征，恢复得到更真实的具有语义信息的样本，可以减少不确定性映射带来的误差累积，有助于提高后续高分辨率变化检测的精度，设计基于多层次注意力机制模块的深度学习变化检测网络模型并训练，多层次注意力模块增强多层次特征的有效信息，获取更具有可区分性的特征对，帮助深度学习变化检测网络模型学习到更准确的变化检测图，实现对多分辨率遥感影像土地覆盖的变化检测。

摘要： 本发明提供的一种基于多分辨率学习策略的磁共振图像超分辨率重建方法，将低分辨率的磁共振图像输入至神经网络模型中，以通过神经网络模型对该低分辨率的磁共振图像进行多尺度特征提取，多分辨率上采样以及加权融合，重建出高分辨率的磁共振图像；与现有技术相比，本申请能够获得比自然图像更丰富的特征信息的同时降低了网络的时间复杂度、减少了显存的消耗；并且，通过多尺度特征映射单元对磁共振图像进行特征提取，不仅能够获得较为多样化的多尺度特征信息，还能够提升网络的深度，降低网络的参数量，减少网络的训练时间；另外，本发明还通过多分辨率学习层实现高分辨率磁共振图像的超分辨率重建，与期望输出更为接近，效果更佳。

摘要： 本发明提供了一种基于多角度、多分辨率的影像超分辨率重建方法及装置。上述影像超分辨率重建方法包括：对用于重建的多幅图像执行全局辐射配准处理；在所述多幅图像中确定多分辨率的图像的像素几何对应关系，获取非正视角度图像对应的几何纠正后图像；基于预定的空间约束准则，通过图像外推分别获取各个非正视角度图像与正视图像的超分辨率重建图像。根据本发明提供的技术方案，实现了多分辨率、多角度图像超分辨率重建，提高了超分辨率图像重建的信息完整度。

摘要： 本发明公开了一种基于尺度感知域适应的多分辨率SAR目标识别方法及装置，获取源域SAR图像集和目标域SAR图像集；基于源域SAR图像集和目标域SAR图像集训练多分辨率SAR目标识别网络；采用训练好的源域分类网络对待识别目标域SAR图像进行目标识别；本发明通过设计了带有自适应核残差模块的尺度增强特征提取网络，可以选择性的融合多个核卷积特征来捕获不同感受野(RF)中的多粒度信息，结合多级双线性融合模块，实现更加鲁棒的特征对齐，进而完成了多分辨率SAR图像中的跨域分类任务。

摘要： 本发明涉及一种基于公共空‑谱子空间的多分辨率高光谱/SAR影像配准方法，包括步骤：搭建深度公共空‑谱子空间提取网络，将网络映射于多分辨率高光谱/SAR图像对，获取公共空‑谱子空间图像对；采用Harris算法提取角点；采用SIFT对角点构建描述符，并进行角点匹配；采用GMS方法进行误差点剔除；采用正确匹配点计算仿射矩阵，并映射于高光谱图像实现图像配准。本发明的有益效果是：利用了深度学习的非线性映射机制，并结合Harris角点检测的有效性、SIFT描述符的稳定性配准高光谱数据与SAR数据，克服了空间与光谱差异的问题，极大地提高了多分辨率高光谱/SAR影像配准精度，为后续应用提供可靠的支持，实用性强。

摘要： 一种并行多分辨率编解码网络模型及医学图像分割方法，该模型包括多条编码分支的并行多分辨率编码器、多分辨率上下文编码器及并行多分辨率解码器；其医学图像分割方法，首先，在并行多分辨率编码器分支中提取不同尺度图像特征，避免提取冗余特征，且充分地进行融合特征；其次，通过多分辨率上下文编码器，仅使用标准卷积操作提取多尺度上下文特征；最后，基于解码过程中由于上采样操作会丢失上下文特征的假设，提出将并行多分辨率解码器中小分辨率分支的全局上下文特征不断地补充到大分辨率分支的特征图；本发明能够被广泛地应用于待分割的医学图像数据集上，能够更准确地完成医学图像分割任务，其具有广阔的应用前景。

摘要： 本发明提供一种天线阵列系统的多分辨率波束样式设计方法，波束样式设计方法适用于天线阵列系统，天线阵列系统中的天线阵列由多个天线元件所组成，此波束样式设计方法包括：设定具有第一分辨率的多个第一波束成型向量，其中多个第一波束成型向量中的每一个分别对应天线阵列中的所有天线元件。分别对多个第一波束成型向量的相位赋予相应权重以产生多个经赋予相应权重的第一波束成型向量，并线性组合多个经赋予相应权重的第一波束成型向量，以合成具有第二分辨率的暂定向量。提取暂定向量中每个元素的相位，并对经提取的暂定向量中每个元素的相位提供固定振幅，以产生最终波束成型向量。