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锥束X射线发光断层成像(cone-beam X-ray luminescence computed tomography, CBXLCT)是一种可在生物体外对早期肿瘤进行有效检测的新型医学成像技术。其中，稀疏角CB-XLCT成像进一步加速了该技术走向临床的实时化进程。然而，相对于传统多角度成像，稀疏角CB-XLCT成像的逆问题病态性明显加剧，这对传统成像方法的有效扩展提出了挑战。本文基于稀疏非凸L_p(0
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利用生成对抗网络对图像进行风格迁移，将真实世界的图像直接转换为高品质动漫风格，是当今计算机视觉的研究热点之一。针对目前流行的AnimeGAN和CartoonGAN漫画生成对抗网络在图像迁移中存在细节丢失严重、色彩失真等问题。本文通过引入SE-Residual Block (挤压激励残差块)、漫画脸部检测机制并优化损失函数提出全新的ExpressionGAN解决了AnimeGAN迁移图像细节丢失严重
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本文研究了聚苯乙烯微塑料（PS，0.5 μm，10～100 mg/L）在120 h内对三角褐指藻（Phaeodactylum tricornutum）的生长及其释放三卤代甲烷的影响。结果表明，PS显著抑制三角褐指藻的生长。高浓度的PS（100 mg/L）条件下，三角褐指藻的细胞生长、叶绿素a含量及光合效率的最大抑制率分别达31.75%、10.38%和8.82%。PS诱导微藻细胞内产生氧化应激，增加
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为了在时程分析中考虑加速度反应谱之外的强度指标，本文构建了兼顾危险一致性和参数完备性的广义条件参数目标谱来指导地震动记录选取。结合我国地震安全性评价中设定地震解耦的特点，针对平均设定地震或者最大贡献地震可能引入的偏差，提出利用各个潜源微元的贡献率作为权重计算条件均值向量，进而通过拉丁超立方分层抽样得到多元正态分布假设下的广义强度参数条件分布，即广义条件参数目标谱。通过K-S假设检验的D值法在数据库
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近年来，关于微生物残体在土壤有机质积累和转化过程中的作用越来越受到研究者的关注。土壤有机质中微生物残体的数量和组成比例变化与土壤有机质的形成、容量大小及周转特征密切相关。对目前土壤微生物残体研究方面的相关进展进行了梳理和总结，在明确土壤微生物残体的来源及其重要性的基础上，介绍了土壤微生物残体定量和转化的表征方法，阐述了微生物残体在土壤有机质积累转化过程中的作用及其主要影响因素，探讨了微生物残体在土
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为了较好实现全息体视图虚实场景融合的立体显示，分析了虚实场景之间存在的遮挡关系，提出了一种基于实例分割与深度值判定的图像编码方法。理论分析表明，场景间的遮挡来源于特定视角下物点的不同深度信息，相机采样时只能保留近处物点的强度信息。求解采样图像的深度图，利用深度值判定的方法可以实现场景的有效融合。为进一步减弱因深度值求解不精确的影响，利用Mask R-CNN实例分割算法对真实场景的采样图像进行分层处
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为提高场景中战斗机在光照变化、尺度变化、遮挡和形变等因素下的跟踪精度，提出一种基于多种特征融合的核相关滤波算法。将颜色特征、纹理特征和卷积特征进行融合，融合后输出的最大响应值即为检测到的战斗机位置；同时，采用尺度滤波器对战斗机进行尺度估计；模板更新时，引入旁瓣比的概念对战斗机遮挡情况进行判断。实验结果表明，算法的准确度达到了77.6%，成功率也达到了73.3%，同KCF、DSST、MOSSE算法相
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大型水库由蓄水造成的水体质量的增加将对地球内部构造等产生影响，而地球内部构造的改变将会引起重力变化。三峡库区蓄水后形成的河道水库所引起的巨大水体负荷必然会对这种重力变化响应更明显。为了研究这种重力变化的程度，本文首先推导了长方体的重力变化公式，并基于表达式模拟计算三峡水库在不同蓄水高度下水体荷载变化对地面站的重力影响，同时考虑土壤水变化的影响，并将远处的重力变化内插到水库周边作为其他因素的影响。结
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肝脏分割是计算机辅助肝脏疾病诊断、治疗和手术的重要步骤，本文提出一种基于空间模糊C均值(SFCM)和图割(Graph Cuts)的CT图像肝脏分割方法。首先，为去除毗邻器官和组织对肝脏分割的影响，采用阈值、投影和三维区域生长法从原始CT图像去除脊柱、肋骨，接着采用K-Means聚类和二值形态学重建方法去除右肾。然后，采用空间模糊C均值从初始切片中分割肝脏，再结合CT切片的空间、形状和灰度特性运用图
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为了精确分割TFT-LCD异物缺陷，准确计算缺陷尺寸，满足TFT-LCD工业生产中对异物缺陷检测需求，提出一种面向高精度小视野TFT-LCD图像的异物缺陷高精度自动分割方法。首先，根据屏幕像素的空间分布规律，考虑缺陷的尺寸变化，采用基于空间信息多尺度显著性的缺陷提取方法，自动获得图像中的缺陷区域。然后，结合缺陷与屏幕像素间隙的空间分布关系，找到被像素间隙截断的对应缺陷块组。最后，利用局部凸包拟合算
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在印刷电路板（PCB）的生产制造中由于生产工序等问题易导致电路板存在有瑕疵缺陷，为提高对电路板缺陷的检测效率，提出了一种基于卷积神经网络的电路板缺陷检测网络。该检测网络整体基于YOLO v4网络进行优化改造，针对于PCB制作精密复杂，各类缺陷不易检测的难点，在优化后的网络中加入了基于细粒度空间域的长距离全局注意力机制，同时在SPP模块的基础上进行特征图重组作为各个YOLO检测头的输入。通过使用长距
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