基于Rician分布的SAR图像MRG目标提取算法

针对SAR图像特有的乘性噪声和非恒虚警统计特性很难正确提取目标的问题,本文提出了MRG算法对SAR目标进行检测。首先用MRF-ICM算法对SAR图像进行后向散射系数的复原,再在复原后的幅度上叠加相位信息后引入Rician分布寻找自适应的最佳局域Gabor滤波器参数对SAR图像进行目标提取。和以往的算法相比,MRG算法充分利用了SAR图像幅度和相位中所携带的信息,能更准确地提取目标。实验表明:该方法能取得很好的目标检测效果,后期提取出的目标更符合实际目标形态,具有较强的通用性。     

基于嵌入式系统的图像采集系统

介绍使用Freescale公司MC9S12XS128单片机通过中断功能,控制OV7620摄像头采集图像并利用上位机软件在pc上显示的设计过程.硬件上使用XS128单片机为主控系统,利用OV7620数字摄像头采集图像;软件上用单片机中断功能控制行场扫描,采用隔行扫描的方式采集图像.     

基于随机时延的弹射式干扰研究

针对传统噪声压制技术对合成孔径雷达形成有效干扰需要功率比较大的特点,研究了一种随机时延的弹射式干扰方法。该方法是在传统的弹射式干扰基础上,采用随机的干扰机转发时延。由于采用随机时延,方位向不同的回波时延不同而不能被压缩,干扰信号的距离向的压缩虽能成像,但已经是随机分布的。改进后的弹射式干扰能够覆盖整个成像区域,形成类噪...     

一种自适应各向异性的SAR图像去噪算法

为了在抑制噪声时尽可能保留图像边缘信息,提出一种自适应各向异性SAR图像去噪算法。该方法设计一组具有不同尺度和方向的滤波器模板,针对不同图像边缘的局部特征计算出滤波器的尺度和方向,选择最优匹配的各向异性滤波器,从而可以在抑制噪声的同时很好地保留边缘。仿真实验表明,提出的自适应各向异性SAR图像去噪算法具有很强的噪声抑制和边缘保持能力,并且具有较高的实效性。     

基于YOLOv5的红外目标检测算法

针对红外图像的特点,提出了一种YOLOv5-IF算法,使用了基于残差机制的特征提取网络,实现了不同特征层之间信息的高效交互,能够得到更丰富的目标语义信息。通过改进YOLOv5的检测方案,增加更大尺度的检测头,有效提升了红外图像中小目标的检测概率。针对计算平台资源有限、算法实时性等问题,设计了Detection Block模块,并由此构建了特征整合网络,该模块不仅能提升算法检测精度,还有效缩减了模型参数量。在FLIR红外自动驾驶数据集上,本文算法的平均准确率（mAP）为74%,参数量仅19.5MB,优于现有的算法。     

改进U-Net网络及在遥感影像道路提取中的应用

高分辨率遥感图像分割在军事、民用等领域具有良好的应用前景,但由于复杂的背景条件以及干扰物的遮挡,导致现有算法无法较好地从遥感影像中提取道路细节信息。研究基于改进U Net网络模型,提出了MDAU-Net（multi dimension attention U-Net）网络结构模型,通过对U-Net网络结构加深至七层结构来提升精细分割道路的能力;并提出了一种多维注意力模块MD-MECA（multi dimension modified efficient channel attention）,将其添加至编码部分的特征传递步骤中,以达到对编码部分的特征传递进行优化的目的;其中利用DropBlock与Batch Normalization解决网络训练过程中出现的过拟合。试验结果表明:改进后算法可以有效提升道路的提取效果,在测试集上的准确率达到了97.04%。     

小型SAR卫星用双高特性锂离子电池技术

小型合成孔径雷达(SAR)卫星对储能电池系统提出了轻量化、大功率的要求,现有的SAR卫星用电池难以满足需求,急需开发高能量高功率的锂离子电池。采用兼具容量和功率性能的镍钴铝酸锂(LiNixCoyMnzO2, NCA)作为正极活性材料,高容量中间相炭微球(MCMB)作为负极活性材料,显著提升了电池体系的容量和比能量。通过设计极片的活性物质载量和电解液用量,保证了电池功率性能(≥10 C)的发挥;通过加大电极片面积和极柱尺寸,控制了大倍率放电时电池温升。研制了兼顾高比能和高功率的锂离子电池单体,额定容量20 Ah,1 C放电比能量达到180 Wh.kg^-1,且10 C放电容量相较1 C保持率96.24%,15 C下持续放电比功率超过2 000 W.kg^-1,可以满足下一代轻小型SAR卫星能源供电需求。     

基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究

提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。     

Effects of coarse riblets on air flow structures over a slender delta wing using particle image velocimetry

This research investigates the aerodynamic performance and flow characteristics of a delta wing with 65° sweep angle and with coarse axial riblets,and then compares with that of a smooth-surface delta wing.Particle Image Velocimetry(PIV)were utilized to visualize the flow over the wing at 6 cross-sections upright to the wing surface and parallel to the wing span,as well as 3 longitudinal sections on the leading edge,symmetry plane,and a plane between them at Angles of Attack(AOA)=20°and 30°and Re=1.2×10~5,2.4×10~5,and 3.6×10~5.The effects of the riblets were studied on the vortices diameter,vortex breakdown location,vortices distance from the wing surface,flow lines pattern nearby the wing,circulation distribution,and separation.The results show that the textured model has a positive effect on some of the parameters related to drag reduction and lift increase.The riblets increase the flow momentum near the wing’s upper surface except near the apex.They also increase the flow momentum behind the wing.     

VC调用MATLAB的方法研究

VC与其它高级语言相比具有很高的编译效率,但在诸如图形、图像处理一类的应用中,当程序中涉及到对矩阵的处理、运算时,编程就变得异常的复杂,MATLAB在这些方面有独特的优势,在图形、图像处理应用中如何更好地利用MATLAB的功能,是人们一直试图解决的问题。以图形、图像处理为例,全面介绍了VC调用MATLAB的方法,并在文章的最后对这几种调用方法进行了分析比较。研究与实践表明:采用VC调用MATLAB的方法简化了编程步骤,不仅降低了编程难度,也较好的发挥了VC与MATLAB软件平台的整体优势。