【摘 要】
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因不受多路径假象影响，角度域共成像点道集在偏移速度分析、振幅随反射角变化分析以及地震属性解释中起着至关重要的作用。逆时偏移成像技术采用精确的地震波动理论，因此基于逆时偏移的角度域共成像点道集提取方法能够适用于任意复杂构造，且算法精度高、稳健性强。然而，在实际中，受速度不准、采集孔径有限、照明不均以及偏移算子不精确等因素影响，逆时偏移角度域共成像点道集分辨率低、振幅不均衡、存在低波数假象。如何获得高
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因不受多路径假象影响，角度域共成像点道集在偏移速度分析、振幅随反射角变化分析以及地震属性解释中起着至关重要的作用。逆时偏移成像技术采用精确的地震波动理论，因此基于逆时偏移的角度域共成像点道集提取方法能够适用于任意复杂构造，且算法精度高、稳健性强。然而，在实际中，受速度不准、采集孔径有限、照明不均以及偏移算子不精确等因素影响，逆时偏移角度域共成像点道集分辨率低、振幅不均衡、存在低波数假象。如何获得高质量的角度域共成像点道集，是油气勘探急需解决的难题。在前人研究基础上，通过将角度域共成像点道集的提取作为
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目标检测是机器视觉领域内最具挑战性的任务之一，深度学习则是目标检测最主流的实现方法。近年来，深度学习理论及技术的快速发展，使得基于深度学习的目标检测算法取得了巨大进展，学者从数据处理、网络结构、损失函数等多方面入手，提出了一系列对于目标检测算法的改进方式。本文针对典型目标检测算法的改进方式进行综述。首先，归纳了常用数据集和性能评价指标，并对数据集的特点、优势及应用领域进行了对比。其次梳理了典型的基
传统的产品外观质量检测过程需要人工干预，检测精度和自动化程度低，已成为阻碍产线节拍加速和效率提升的瓶颈问题。为充分挖掘工业场景数据的潜在价值，建立了空调外观质量检测图像公开数据集SDU-Haier-AQD，并在IEEE DataPort网站予以公开。基于此数据集，提出一种改进的快速精简的目标检测模型FT-Yolo，在11个空调机型，16个外观质量标注类别的检测任务中达到超过97%的识别准确率，产品
利用三维坐标变换矩阵的方法研究了跟踪捕获瞄准系统的精跟踪图像和角误差量随方位轴和俯仰轴的具体旋转变换关系，正确指导了精跟踪图像和角误差量处理工作，确保实现了高精度稳定跟踪。
针对图像匹配中SURF（speed up robust features）算法匹配效率不佳，以及RANSAC算法迭代次数不稳定和人为设置内点离散阈值所带来误差的问题，提出了一种结合改进的边缘化采样一致性算法和改进SURF的图像匹配方法。首先对输入图像进行快速引导滤波预处理，过滤图像噪声并保留边缘细节信息。然后通过BEBLID（boosted efficient binary local image
全球气候变化加剧背景下，干旱和半干旱地区的降雨模式将进一步改变，其造成的土壤水分波动是引起土壤呼吸动态变化的重要因素，但生物结皮土壤呼吸响应降雨模式变化继而影响陆地生态系统碳源/汇功能的机制尚不明确。针对黄土高原风沙土发育的藓结皮，以自然降雨量为对照，分别进行幅度为10%、30%、50%的模拟增雨和减雨处理，并利用便携式土壤碳通量分析仪（LI-8100A）测定了模拟增减雨后的藓结皮土壤呼吸速率，对
低剂量CT（Low-dose CT，LDCT）包含丰富组织结构、病理信息和分布极其不规律的噪声伪影，这两种信息的幅度值分布规律相似。因此，LDCT降噪任务易出现特征提取不充分、网络对噪声伪影方向特性敏感度不足及降噪结果过度平滑等问题。针对上述问题，本文应用U-Net网络作为去噪网络的基本模型，设计了一种基于伪影估计的低剂量CT降噪网络。所提出的网络模型主要包括主特征提取网络和方向敏感注意力子网络两
我国的面源污染问题逐渐受到政府和科学界的重视，然而面源污染是一个复杂的系统过程，涉及多种因素和多个过程。面源污染模型作为解决面源污染相关问题的研究和管理工具，在进行面源污染总量估算和严重程度评价、污染物流失路径和影响因素分析、治理策略制定等方面都有重要的作用。在我国，虽然针对面源污染模型进行了大量相关研究，既包含对基于国外模型的应用与验证，也包含基于观测数据自主研发的模型，但仍然存在模型应用和验证
生态系统服务的供需矛盾造成土地利用方式不合理，引发各种生态环境问题，制约和影响流域可持续发展和居民福祉提升，加强生态系统服务供需关系的研究具有重大意义。以具有“山地—丘陵—平原”景观的河南省伊河流域为研究区，首先利用基于土地利用的生态系统服务矩阵对生态系统服务的供给与需求进行制图，分析生态系统服务供需的时空变化；其次，结合供给动态趋势、需求动态趋势、供需比及供需比趋势比4个指标对伊河流域生态系统服
为了使机器视觉系统中各类待检产品获得清晰图像，给调焦系统提供优良的评价依据，针对图像清晰度评价时易受到噪声干扰等问题，提出了一种基于小波变换高频系数的清晰度评价算法。该算法首先采用小波分解变换求得待测图像的细节分量，然后基于梯度平方法对各方向细节分量的变化快慢进行评价，最后根据纹理方向特征综合三个方向的高频系数的变化快慢，实现对图像清晰度评价。通过实验，验证了小波变换分解层数对清晰度评价的影响，并