红极一时的木星探测

发现第3个红斑 科学家从哈勃空间望远镜在2008年5月9日拍摄的可见光和近红外图像中发现,木星上一个白色气漩变成了深红色,出现第3个红斑,天文学家将这些红斑称作"行星麻疹".     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.     

固化压力对炭纤维复合材料层压板的孔隙和力学性能的影响

孔隙的存在是炭纤维复合材料层压板加工过程中不可避免的缺陷,并且会对炭纤维复合材料结构的性能产生很大的损害.针对[(±45°)/(0,90°)_2/ (±45°)]_S炭纤维复合材料层压板,详细分析了层压板内孔隙的尺寸、形状及分布特征.通过施加不同的固化压力制备了不同孔隙率含量的试件.采用显微图像分析技术和性能测试对炭纤维复合材料层压板内孔隙的形态及其对炭纤维复合材料层压板力学性能的影响进行了研究,采用图像分析软件对孔隙的形状和尺寸进行了定量的表征.结果表明,对于铺层为[(±45°)/(0,90°)_2/ (±45°)]_S层压板,孔隙主要分布于层间,且都沿着平行于铺层的方向发展.随着固化压力的减小,孔隙率增大、层间剪切强度和压缩强度下降.     

基于双投影策略的红外图像配准方法

图像配准是红外图像处理技术的前提,广泛应用于成像制导、光电侦查及工业实时监控等领域。考虑红外图像的实时配准需求,利用对数极坐标图像的尺度、转不变特性,将配准过程从直角坐标空间引入到对数极坐标空间,提出了基于双投影策略的配准算法,将二维空间的配准参数估计转换成两个一雏曲线的空间距离估计。此算法在保证尺度变化及旋转的匹配精度条件下,轴向投影统计大大降低匹配计算量。     

嫦娥一号卫星CCD立体相机的设计与在轨运行

介绍了立体成像原理、参数选择、相机方案及设计结果。发射前的实验室检测表明:整机MTF达0.48,S/N为235。由嫦娥一号卫星CCD立体相机获取的图像清晰,层次丰富。用户根据在轨运行前期探测数据对CCD立体相机的科学探测数据质量进行了初步评估,认为CCD立体相机工作正常,数据格式正确,科学数据有效,图像质量优良,能够进行稳定的数据观测、采集与下传。最后介绍了相机在研制过程中采用的一些新技术。     

吸水室内部流动的粒子图像测速试验

介绍了粒子图像测速(PIV)系统、泵试验装置和试验方案.利用PIV技术,对5种流量下泵吸水室内部流场进行试验研究,获得了速度矢量分布,计算得到吸水室出口断面特征参数和入口断面上的瞬时体积流量.结果表明,吸水室入口处速度分布较为均匀,出口处速度分布不均匀,且有偏流现象存在;在所研究的范围内,随着流量的增加,出口断面轴向速度分布均匀度提高,速度加权平均偏流角减小;吸水室内的瞬时体积流量存在明显的脉动特征,在较长时间内,呈正态分布,相对脉动幅值在6%之内,其平均值与涡轮流量计所测值相一致.PIV技术可用于瞬时体积流量的测量以及流场非稳态特性的研究.      

用PIV技术测量径向进气旋转盘腔内的流动

将PIV(particle image velocimetry,粒子图像测速仪)技术应用于多功能旋转换热实验台,测量了不同工作状态下径向进气旋转盘腔间的速度场.介绍了实验装置、实验方法和误差分析方法;给出了旋转盘腔间速度场的瞬时值和平均值,测量结果表明了PIV技术能够测量复杂旋转盘腔间的流场,并定量分析影响因素(旋转雷诺数和流量系数)对速度场的影响;同时,分析得出激光反光的控制和示踪粒子的均匀稳定散播是实验成功的关键因素.      

基于神经网络的CT图像重建方法研究

旅客行李隐藏爆炸物CT检测是机场安检的重要部分,图像重建是CT检测技术的重要环节,但实际中往往得不到完全的投影数据。针对不完全投影数据或数据量较少情况的重建问题,提出将神经网络算法应用于图像重建,并利用完全投影条件下FBP算法的重建结果作为网络的目标输出进行权值学习,从而降低网络结构和训练的复杂性。对该算法进行计算机模拟仿真试验,试验结果表明,该算法能有效地完成不完全投影数据的图像重建,且重建图像质量较高。     

基于改进微粒群优化算法的互信息医学图像配准

医学图像配准是寻找使两幅图像对应点达到空间位置和解剖结构上一致的过程,对于医学临床科研、诊断等方面具有非常重要的意义。基于互信息的配准方法是目前医学图像配准中无创、自动化程度高且配准精度很高的一种方法,已被广泛应用。但是由于插值赝像导致在其目标函数中存在幅值振荡现象,使用局部最优化搜索有时会终止于局部极值,得到错误的配准参数。提出针对互信息配准方法的特点,使用改进微粒群全局搜索算法,调节该算法的参数以适应不同搜索阶段,保证了最优化搜索的准确性,提高了基于互信息方法配准的成功率。