SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。     

从图像工程角度看CBERS-1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS -1卫星的图像进行了量化评价 ,并与同一地区的TM图像进行了比较 ,客观地反映了CBERS-1卫星的图像质量 ,提出了CBERS-1卫星图像的优势和需改进的方面。     

从图像工程角度看CBERS—1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS－1卫星的图像进行了量化评价，并与同一地区的TM图像进行了比较，客观地反映了CBERS－1卫星的图像质量，提出了CBERS－1卫星图像的优势和需改进的方面。     

从CBERS—1卫星红外数据看中国遥感器研制

文章对CBERS－1卫星红外遥感器的图像数据从图像的灰度、纹理和边缘3个方面进行分析，并与美国Landsat卫星的TM遥感器、MSS遥感器的图像数据进行了对比分析。分析研究表明，CBERS－1卫星的红外遥感器的图像数据是具有很好水平的。并说明中国卫星遥感器的制造、工艺设计、材料、光学结构等诸领域具有较好的水平。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

噪声图象的快速边缘提取与分割

噪声图象的快速边缘提取和分割是实时图象处理中的重要问题。本文提出了一种噪声图象快速边缘提取和分割算法。实验表明,这种方法具有很强的噪声抑制能力,且快速准确。     

二值图像的自适应窗口边缘检测技术

英国Aleksander等人用RAM网络实现的自适应模式识别系统可以认为是一种逻辑神经网络,本文详细描述了利用这种模型实现的自适应窗口边缘2检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测种种的各种实现方法和实验结果。基于这种模型的边缘检测技术的基本思想是:首先对窗口边缘检测技术,包括模型的理论分析,边缘检测的各种实现方法和实验结果。训练一个或多个对目标物体边缘敏感的模式,然后对图像逐点扫描和测试,根据窗口对特定扫描区域的响应实现对边缘的检测。其过程和模式识别中的训练—识别过程相似。文中讨论了“中心块”和“边缘训练”窗口的响应行为以及窗口大小的选择、响应阀值的确定和N元的选用等具体方法。并给出了相应的实验结果。研究表明,这种方法对边缘检测和噪音滤除都具有较好的效果,且硬件容易并行实现。     

区块链与 5G MEC在军事领域的融合应用

第 5代移动通信技术(5G)与移动边缘计算(Mobile Edge Computing,MEC)的深度融合,实现了省带宽、降时延、均负载和高隔离的目标。为进一步增强军事场景中信息安全保障能力,首先,开展了基础理论研究,梳理了技术发展现状、能力指标和网络架构,为设计区块链与 5G MEC融合架构提供了理论支撑;其次,采用映射方法对民用技术的军事转化与融合改进开展了可行性分析,指出了技术融合的涌现性;此外,基于多视图方法论开展了需求分析,提出了 1种 5G网络架构下 MEC与区块链的融合架构;最后,基于所提系统设计了 3种军事应用场景,并给出了系统参考架构和优化方法。通过分析,3项技术在军事领域的融合应用具有一定的可行性,在综合保障、演训行动和卫勤医疗场景中能够提供安全可信条件下数据的高效处理和灵活流转。     

环板在边缘弯矩和局部均布,线性荷载共同作用下的塑性极限分析（Ⅱ）

在文献[1]的基础上，进一步应用奇异函数法研究环板在承受边缘弯短和局部均布、线性荷载的另三种分布形式下的塑性极限分析问题。     

背包闯阿坝 景区之外的风景

四川的西北部有片挺拔的高原,地理上称为青藏高原的边缘带。八月是这里最美的时候:雪峰峻峙,芳草连天;经幡映日,牧歌唱晚……当内地大部分地区还在暑气下蒸腾时,这块土地正在欢度一年中最灿烂的时节。虽然春意盎然,高原毕竟是高原,几位行者满怀憧憬向高原进发,谁也未料到,除了美景,面对他们还有种种意想不到的困境。