一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法，地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题，提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先，利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块；然后，利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示；最后，利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，同时对噪声有更好的鲁棒性，各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

基于DLatLRR与VGG Net的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中特征损失严重、显著目标不突出的问题，提出了一种低秩表示分解与深度神经网络相结合的图像融合算法。首先，对源图像进行潜在低秩表示分解（DLatLRR），得到相应的低秩部分、显著部分及稀疏噪声。然后，分别采用16层的VGG Net模型和联合特征加权算法对低秩部分与显著部分进行融合，舍弃二者的稀疏噪声。最后，对融合得到的低秩部分和显著部分进行图像重建，得到最终的融合图像。实验结果表明:与其他算法进行比较，所提算法能够对图像的深层次细节特征进行融合，突出场景中的感兴趣区域，且融合图像的相关差异和、结构相似性、线性相关度等多种客观指标均有所提升，提升最大值分别为0.73、0.15、0.11，噪声产生率的最大缩减值为0.041 2。      

应用Landsat-8卫星遥感图像的青海地区土壤分类研究

遥感技术的迅速发展和应用,为土壤分类提供了新的技术与数据支持,文章提出一种利用陆地卫星-8(Landsat-8)遥感图像的土壤分类方法,用于青海地区土壤分类,所提取的特征包括4种,即基于遥感图像的变换特征、指数特征、纹理特征和基于高程图像的地形特征,通过随机森林方法实现土壤分类。文章首先提出2个基于遥感图像的纹理特征——熵与平滑度,从中国土壤数据集中自动提取了16 444个数据点,并在试验中采用,充分验证了此分类方法的有效性。     

中高轨卫星海洋成像图像几何定位精度提升方法

针对中高轨卫星海洋成像时缺少控制点下的图像定位精度提升问题,提出一种提升定位精度的方法。该方法利用中高轨卫星成像范围大,配合姿态机动,在短时间内寻找有特征点的区域,通过卫星图像与高精度控制图像进行匹配,寻找控制点,求解偏置矩阵,并将该区域的偏置矩阵补偿到海洋地区,以达到提升图像定位精度的目的。结合中高轨卫星成像特点,对河南嵩山检校场和太原区域图像进行仿真,并利用嵩山检校场数据进行在轨几何检校,将检校参数补偿到太原区域。仿真结果表明:无控制点定位精度从118.3个像素提高到37.8个像素,证明了文章提出方法的有效性。     

多斜率自适应卷积神经网络激活函数

针对卷积神经网络中激活函数无法有效为处于不同激活程度的像素点提供特定梯度响应的问题，设计了一种由多个分段线性函数组成的自适应激活函数.首先依据像素激活值的取值范围，自适应地生成多个独立的激活域，各个激活域的并集包含激活图中全体像素点的激活值；随后在每个激活域中学习一个特定的线性函数，为处于该激活域中的像素点提供特定的梯度响应；最后以NIN网络和ResNet18网络为例，在CIFAR 10和CIFAR 100数据集上，验证所提激活函数的性能.实验结果表明，与现有激活函数相比，本文提出的激活函数，由于能够更好地为处于不同激活程度的像素点提供适当的梯度响应，使分类准确率在NIN网络上分别达到87.96%和69.01%，在ResNet18网络上分别达到88.56%和73.54%.     

基于结构加权低秩近似的泊松图像去模糊

针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题，提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先，通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换，以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后，构造新的目标函数，利用相似图像块的低秩性，在正则项中使用加权核范数（WNN）对结构变换后的图像块进行惩罚，以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后，基于半正定二次分裂（HQS）方法设计交替优化方案，用于求解目标函数，从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下，所提方法取得的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）都高于当前同类去模糊方法。      

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验，设计数字摄像视觉测振系统，基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程，通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型，通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比，验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性，为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

一种基于张氏标定法的单目相机改进标定算法

单目视觉在地面机器人等无人导航系统中的应用越来越广泛，而相机参数的标定是利用视觉进行导航的基础性工作。标定结果的好坏，直接影响导航性能和定位精度。主要考虑单目相机的径向畸变，基于张正友平面标定法，通过利用Matlab进行图像预处理、利用OpenCV进行Harris角点检测和亚像素精确化等方法在角点提取精度等方面进行了改进，通过重投影法对标定结果进行了评估，并将其与Matlab相机标定工具箱Toolbox_calib所得结果进行了比较。实验结果表明，改进的标定算法标定结果精度更高，并且对多个摄像头传感器均有效，适用性强。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性，针对某型回流燃烧室单头部试验件，使用粒子图像测速仪（PIV），测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场，以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场，探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大，冷态条件下各截面流场结构基本保持不变，如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致，但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大，流场结构也基本保持不变；相同总压损失系数时，热态流场与冷态流场存在差异，燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响，速度较冷态流动时略微增大。