Image/Video Representation and Reconstruction via Low-rank Tensor

本论文针对具有共享性或者重复性特质的图像视频数据，利用数据中所具有的共享性或重复性特质，开展了相关低秩理论研究。从数据的表达形式、误差建模方法以及恢复算法方面入手，提出了具有创新性的模型算法。论文的主要内容和创新点如下：（1）针对具有相关性的图像序列存在的非对准以及可能同时存在的局部遮挡、噪声污染等问题，在低秩矩阵框架下提出了一种带有二次惩罚函数的低秩稀疏分解方法，用于实现具有相关性的图像序列鲁棒对准。该方法通过低秩矩阵手段来挖掘相关性图像序列中蕴含的共享性或重复性结构信息，对图像中可能存在的局部遮挡以及噪声污染问题，利用稀疏和非稀疏形式的分布对其进行误差建模，从而解决单一分布形式误差建模带来的鲁棒性不足问题。利用非凸优化方式对问题模型进行求解，从而避免了凸优化方式下带来的有偏估计问题。采用局部线性化和增广拉格朗日的思想，设计了有效的求解算法。对比实验验证了所提方法在图像序列鲁棒对准问题上的有效性。（2）针对高光谱图像的空间域低分辨率问题，提出了一种耦合三维全变分的非局部块低秩张量超分辨恢复方法。该方法在数据张量表达以保持图像结构信息基础上，利用非局部块低秩张量来挖掘高光谱图像在谱段域和空间域上的全局相关性以及非局部自相似性，利用三维全变分来描述高光谱图像中蕴含的局部三维结构上的平滑性，同时抑制噪声。采用张量的加权各模矩阵的秩来进行张量秩的凸优化，进而利用局部线性逼近以及交替方向算子的思想设计了有效求解算法。数值实验中的定量和定性结果表明，该方法在高光谱图像空间域超分辨率恢复性能上具有一定的优越性。（3）针对受复杂噪声影响的具有共享性或者重复性结构的图像数据，提出了一种耦合多高斯误差建模的低秩张量图像恢复模型。该模型充分利用两种经典张量分解在不同应用中的性能优势，实现对张量数据的恢复。并利用多高斯所具有的对任意连续分布的拟合特性，提高模型对数据中复杂噪声的鲁棒性。与传统模型的对比实验表明，本文所提模型在单幅彩色图像恢复、多光谱图像恢复以及人脸建模等多种不同实际应用中均取得了较好的恢复效果，显示出该模型更具有一般性和适用性。同时，针对无噪声分布先验的实际高光谱图像恢复问题，该模型能够有效剔除实际未知噪声分布对图像恢复效果的影响，显示了模型所具有的鲁棒性能。（4）针对具有低秩特性的视频背景数据，提出了一种融合马尔科夫随机场和多高斯的低秩张量逼近模型，用于实现不同场景下监控视频背景的有效分离。该模型利用张量对视频数据进行表达以保持视频帧中信息的完整性，并利用低秩理论来挖掘视频背景中蕴含的共享性信息，通过多高斯误差建模来提高模型对不同场景下监控视频中可能存在的干扰因素的鲁棒性，同时采用马尔科夫随机场描述了视频数据在局部时空域上呈现的连续性。在变分期望最大化框架下推导给出了有效求解算法。数值实验结果表明，该模型能够有效地实现不同场景下监控视频的背景分离重建，同时能够去除噪声对视频背景分离的影响，显示了模型的有效性和鲁棒性

Low-voltage Ride-through Control Strategy for Grid-connected Photovoltaic Power Generation System

根据电网故障条件下的新能源并网发电系统的低电压穿越的要求，以抑制负序电流为控制目标建立&alpha;&beta;坐标系下的两级式光储并网发电系统的控制模型。前级光伏系统采用基于电压分层的变功率轨迹跟踪控制策略，保证电压跌落期间直流母线电压和光伏系统输出功率的稳定。后级并网逆变器采用基于电压前馈的准比例谐振双环控制策略，实现频率偏移条件下控制系统的稳定，增强系统抗扰动能力。故障期间采用无功优先的控制策略来支撑电网电压的恢复，通过改进的锁相环模块进行复杂工况下电网电压信号的同步，根据跌落深度的不同来控制逆变器发出无功功率的大小。在Matlab/Simulink中搭建不对称的故障工况下的光伏并网发电系统的仿真模型并进行测试，验证了所提方法的有效性。</p

基于非局部低秩张量分解的三维医学图像超分辨率方法

本发明涉及基于非局部低秩张量分解的三维医学图像超分辨率方法。针对临床环境中受硬件条件、成像设备、传输效率等限制而无法直接得到高分辨率图像的问题，提出了一种单张三维医学图像的超分辨率方法。该方法采用非局部张量Tucker分解模型来充分利用图像的非局部相似先验，从而实现低分辨率图像的恢复。与现有基于凸优化的张量Tucker分解方法不同，该模型采用张量折凹范数逼近非局部低秩张量，避免了传统的凸优化方法带来的估计误差。同时，引入加权三维TV保持图像各个维度的局部平滑性。该方法在大脑和前列腺的磁共振成像(MRI)图像，腹部和牙科的计算机断层扫描(CT)图像等多种不同的三维医学图像上均得到了良好的超分辨率效果，验证了该方法的有效性和先进性

基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统

本发明涉及基于非凸低秩张量近似的图像超分辨率重建系统。在医学领域，磁共振图像(MRI)、计算机断层扫描图像等诸多医学成像方面总受到医疗系统固有硬件、医学图像采集时间的制约而缺乏高分辨率(HR)的医学图像。针对医学图像超分(SR)问题，本发明利用耦合加权三维全变分(3DTV)的块张量非凸近似方法来提高医学图像的分辨率。首先，对输入的低分辨率图像进行块匹配操作形成4D块，然后采用非凸张量惩罚函数挖掘其中蕴含的低秩结构特性、非局部自相似性。采用加权的三维全变分正则项来挖掘医学图像数据的局部平滑特性。该方法解决了医学图像的分辨率增强、抑制噪声及图像细节恢复等问题并实验验证了在不同采样率、噪声水平下该算法的优越性和泛化性

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel

JUNO sensitivity on proton decay p → ν K + searches*

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this study, the potential of searching for proton decay in the $p\to \bar{\nu} K^+$ mode with JUNO is investigated. The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits suppression of the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar{\nu} K^+$ is 36.9% ± 4.9% with a background level of $0.2\pm 0.05({\rm syst})\pm$$0.2({\rm stat})$ events after 10 years of data collection. The estimated sensitivity based on 200 kton-years of exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, which is competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel and complements the use of different detection technologies