【摘 要】
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幸运成像技术是一种事后图像恢复技术，它能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法在效果上优于传统的空域算法，它主要由图像预处理、数据选择和数据叠加三部分组成。本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的频域幸运成像算法，并在FPGA平台上构建了频域幸运成像的实验系统。本系统通过二维转换为两个一维实现的处理方式对天文图像数据进行了二维快速傅里叶变换（2D-FFT），采用频域数据
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幸运成像技术是一种事后图像恢复技术，它能够有效减小大气湍流对图像质量的影响。传统的频域幸运成像算法在效果上优于传统的空域算法，它主要由图像预处理、数据选择和数据叠加三部分组成。本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的频域幸运成像算法，并在FPGA平台上构建了频域幸运成像的实验系统。本系统通过二维转换为两个一维实现的处理方式对天文图像数据进行了二维快速傅里叶变换（2D-FFT），采用频域数据的实部平方与虚部平方之和代替幅值进行数据选择，所得到的高分辨率图像与基于中央处理器（CPU）算法处理的结
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针对非负张量分解应用于图像聚类时忽略了高维数据内部几何结构的问题，在经典的张量非负Tucker分解的基础上，添加超图正则项以尽可能多的保留原始数据的内在几何结构信息，提出了一种基于超图正则化非负Tucker分解模型HGNTD。基于交替非负最小二乘法，设计了快速有效的超图正则化非负Tucker分解算法求解所给模型，并证明了新算法在非负的条件下是收敛的。最后，将新算法应用于图像聚类。在数据集Yale和
脉冲耦合神经网络（PCNN）模型在数字图像处理中有着广泛的应用，但对网络模型的理论分析基本都是从时域角度出发，无法全面解释参数对网络特性的影响。本文从PCNN模型的迭代方程出发，通过利用离散系统频域分析方法，对无耦合连接PCNN模型进行了频域角度分析。揭示了无耦合连接PCNN的动态门限子系统具有的低通特性，并分析了网络参数a_(E)的选取范围。同时，通过对脉冲发放时刻表达式的分析，给出了参数v_(
不同于常规目标，伪装目标特征模糊，尺度信息复杂多变，检测和分割难度更高。在现有伪装数据集基础上，提出了一种结合迁移学习和有效通道注意力的UNet网络伪装图像分割方法。首先，针对伪装目标特征模糊难以有效提取的问题，在UNet的下采样和上采样过程中，引入一种有效通道注意力机制，在不增加网络参数的同时，提高有效区域的特征权重；并将在ImageNet预训练好的VGG系列网络迁移到UNet网络中，实现特征迁
针对地震发生的不确定性，已有研究对地震死亡人数预测的研究较少、准确性不高的问题，提出了一种考虑时间-位置向量的PCA-SSA-ELM地震死亡人数预测模型。首先选取了42组地震震例，在考虑了在传统研究中使用的影响地震死亡人数的因素，如地震发生的时刻、震级、震源深度、烈度、抗震设防烈度、预报水平和人口密度外，综合考虑了地震发生年份和距活动断层距离，即时间-位置向量对地震死亡人数的影响，构建了新的地震死
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