流体微团作用与流动结构变化试验分析

为了分析湍流流动中流体微团所受作用与流动结构变化之间的关系,在槽道湍流边界层中通过粒子图像测速(PIV)技术,拍摄流向-展向平面流场,采用本征正交分解方法提取湍流流动中不同尺度的含能结构。采用矢量象限组合分析方法,将流场中流体微团所受作用分为肿胀作用、弯曲作用和旋转作用。结果表明:流动结构变化机理与这3种作用相关;肿胀型条带间流体微团受到的主要作用是弯曲作用,在弯曲作用下直条带会弯曲,弯曲条带在肿胀作用下汇聚成肿胀型条带;随着流动结构尺度减小,旋转作用逐渐增大。     

基于多特征图像增强深度卷积神经网络的航天用电子元器件分类算法

为了实现航天用电子元器件的全自动及非接触识别,并减少由照明系统造成的图像亮度不均、偏色等问题对检测结果的影响,通过结合局部、区域和总体三个层次特征提升物体检测精度,提出了一种基于多特征图像增强深度卷积神经网络(MFIE-DCNN)的航天用电子元器件分类算法。MFIE-DCNN算法包含多特征学习和深度学习,其学习过程类似于人类视觉系统,能够对形状、方向和颜色特征进行深度挖掘,突出元器件边界信息,抑制背景杂波干扰。实验结果表明,该算法能够区分电路板板载元器件的种类,检测准确度优于传统算法。对比基于稀疏自动编码器的深度神经网络,检测结果提高了近20%。     

一种新的广义Gamma分布下的SAR图像目标检测算法

针对合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测中全局广义Gamma分布虚警数量较多的问题,文章采用了一种新的基于核密度估计(KDE)的广义Gamma分布下的SAR图像舰船目标检测算法。新的算法结合了SAR图像的强度分布和空间散布分布,形成新的组合分布。在组合分布的基础上,完成SAR图像目标检测。首先,介绍了广义Gamma的分布模型;然后,通过核密度估计的方法估计各像素点的散布分布,结合散布分布和强度分布形成组合分布,对组合分布采用SISE方程的方法估计广义Gamma分布的参数,根据确定的广义Gamma分布的表达式,求出阈值T的解析式。通过求解逆不完全Gamma函数得到检测阈值,进而完成舰船目标的检测。通过实测SAR图像检测实验,对比文章算法与双参数检测算法和基于广义Gamma分布检测算法,验证了该算法的适用性。     

双级旋流器偏心对出口流场影响

采用试验研究方法,以同一旋流器搭配不同尺寸出口限制域为对象,研究了双级旋流器偏心后,出口流场的变化规律。研究表明:当限制域边界尺寸(L)与旋流器特征尺寸(D)比值小于某个特定值时(L/D=33),旋流器出口射流与壁面存在附着点,出口流场由收缩型变为扩张型;对收缩型流场,旋流器偏心对出口流场影响较大,尤其是径向速度场分布,由无偏心时的负值(小于-4 m/s)增大至正值(大于1 m/s);对扩张型出口流场,旋流器偏心几乎不影响出口轴向、径向速度的分布及大小,如中心线的轴线速度最小值均在-44 m/s附近,径向速度最小值均-1 m/s;进行旋流器设计时,通过减小出口限制域与旋流器特征尺寸比值的方式,使出口流场呈扩张型,可有效抑制旋流器偏心对出口流场的影响。     

海陆交界非平稳场景星载ScanSAR扇贝效应抑制方法

扫描式合成孔径雷达(ScanSAR)因不受光线、天气影响,能够提供宽测绘带图像而被广泛应用在海洋监测领域。但ScanSAR图像的扇贝效应(Scalloping)和子带拼接效应(Inter-Scan Banding,ISB)严重地降低图像质量,尤其在海陆相接一类的非平稳场景下,干扰更为严重,影响图像的应用效能。针对上述问题,文章给出了一种基于图像分层和卡尔曼滤波的ScanSAR图像扇贝效应和子带拼接效应的抑制方法。针对非平稳场景,先进行图像分层处理使其满足线性卡尔曼滤波需求;然后,利用加性二维周期函数对子图层的扇贝效应和子带拼接效应进行建模;再将卡尔曼滤波器应用于条纹抑制;最后,对真实ScanSAR图像数据的有效处理结果验证了算法的有效性。     

基于路面分割的高精度地图创建优化方法研究

高精度地图主要利用已采集图像的地面信息生成,但是在真实环境中图像的地面信息容易受动态障碍物遮挡,同时GPS难免会有抖动误差,导致地图拼接效果并不理想。针对上述问题提出了一种基于路面分割的动态障碍物去除与图像配准方法。使用深度学习对全景图像进行语义分割并提取路面信息,在去除动态障碍物干扰后,利用路面特征进行图像配准。融合GPS与里程计信息进行定位优化,利用多帧图像叠加填补空缺形成地图。最终,实验验证了该方法在去除动态障碍物的同时也提高了地图的精度。     

基于图像化变差函数的性能数据异常判别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常判别方法。通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。通过引入变差函数理论,采用4方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。在提取发动机性能图像关键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态的判别。选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证。验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

基于多尺度分析的图像融合技术综述

系统介绍了对图像融合技术的发展概况、图像融合的基本原理以及融合的层次及性能,并归纳了基于多尺度分析的图像融合算法,分析其特点及应用领域,简要阐述图像融合质量评价,最后指出当前研究的热点以及有待解决的问题.     

基于序列图像的无人机自测速方法与试验

为自主、精确测量无人机的飞行速度,研究并发展了一种基于序列图像的无人机自测速方法并进行了相应的试验。该方法利用无人机上已有的惯导装置、高度计和摄像机,在连续成像的条件下,通过匹配跟踪得到地面同名点在相邻两帧光学或红外实时图中的位置,利用飞行高度、姿态信息和成像帧频计算得到无人机的瞬时飞行速度。在无人机的匀速平飞段,通过大量数据拟合得到高精度的平均飞行速度。通过挂飞试验对方法进行了验证,实时得到了小于0.2 m/s的测速结果,满足工程要求的精度,为工程应用打下了一定的基础。     

用于版权保护的数字水印技术

随着全球信息化时代的到来,由于数字媒体所具有的易传播、易复制等特征,使得知识产权得不到有效的保护,这将严重影响该领域的健康发展。因此,版权保护是一个迫切需要解决的问题,数字水印技术在作为版权保护的重要手段得到了广泛的应用,日益成为国际上研究的热点。文章针对这一特点,主要讨论了数字作品版权保护中对数字水印技术的要求,数字水印技术的分类、应用、基本原理以及介绍图像的交易追踪。