基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合

现有光学遥感图像融合方法主要针对全色与多光谱图像,直接将其用于全色与高光谱图像融合存在以下问题:高光谱图像波段数量远多于多光谱图像,通过高光谱波段加权合成低分辨率全色图像,容易出现灰度失真;高光谱图像与全色图像的空间分辨率相差很大,采用现有的加性变换融合方法,会导致融合图像中部分地物出现光谱或细节失真。为此,文章提出了基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合方法。首先对高光谱图像进行波段压缩,得到波段压缩的高光谱图像;然后对波段压缩的高光谱图像及全色图像进行非负最小二乘拟合,得到低分辨率全色图像;最后,采用比值变换模型生成融合图像。试验表明该方法的光谱与细节保真效果好,优于对比方法。     

襟翼翼尖涡控制飞机尾流机制实验研究

为了研究襟翼小涡与主翼尖涡相交不稳定性触发条件,采用矩形机翼模型产生一对翼尖涡,同时在机翼上安装不同宽度及攻角的襟翼,对35个翼展下诱发R-L(Rayleigh-Ludwig)不稳定性的最佳涡系参数组合进行了研究。结果表明:通过水槽流动显示实验发现,单主翼尾涡在第35个翼展处未发生明显变化,能量衰减缓慢;加装襟翼后尾流不稳定性被触发,衰减效果明显,在一定范围内尾涡能量衰减值随着襟翼攻角的增大而增大;环量统计半径Rd=50mm时,对主翼尖涡环量进行PIV(Particle Image Velocimetry)分析时发现,当主翼攻角α=8°,襟翼攻角β=28°,襟翼宽度b=55mm,来流速度V=0.5m/s时尾涡能量消散最快,主翼尖涡环量在第35个翼展时衰减为第一个翼展的28%;证实通过安装合适的襟翼可以有效地控制飞机尾流,加速其破裂和消散。     

一种基于PCA的面向对象多尺度分割优化算法

多尺度分割是图像面向对象分类的基础,针对不同区域特征最优分割尺度确定的主观性以及采用聚类算法时聚类中心确定的随机性,提出了一种联合降维与聚类算法的面向对象多尺度分割优化算法。该算法首先利用主成分分析法（PCA）降维排序后的结果产生初始聚类中心;然后采用K-means聚类和度量每一个像素点合并的概率,从而得到适应不同研究区域内不同尺度地物的分割结果。采用多个影像数据库,通过引入聚类评价指标（内部评价指标和外部评价指标）、分割评价指标（分割精度、过分割率和欠分割率）并结合现有的图像分割方法及原始的K-means算法、与PCA降维后的K-means聚类对比分析。研究结果表明:经过降维处理后进行的聚类算法稳定性更高;与传统的聚类算法相比,结合PCA降维更能自动识别最优分割尺度;降维技术和聚类算法联合之中,目视和定量评价指标表明经过降维预处理后的聚类能得到更高质量的分割结果。      

极稀疏投影数据的CT图像重建

从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像（CT）检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图像重建与压缩感知（CS）理论相结合,设计了一种CT迭代图像重建算法,且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下（[0,2π）范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度）,算法数值精度高,计算复杂度低,内存开销少,有很强的工程实用性。      

火花型激励合成射流瞬时流场测试

采用粒子图像测速仪(PIV)相位锁定采样方法对一个特定结构的火花型合成射流的非定常流场进行了实验测量,得到了火花型合成射流形成的涡对在外场的发展过程;同时采用热线风速仪对喷孔下游固定位置的瞬时速度进行了测试,对火花型合成射流激励参数(放电器储能、激励频率)的影响进行了初步的对比分析。结果表明:合成射流在孔口喷射初期呈现球面扩散状,在发展过程中不断剪切和卷吸外部气流,形成一系列旋向相反的涡串;合成射流的最大瞬时峰值法向速度出现在放电后大约005T时刻,随后其作用范围迅速扩大,瞬时峰值速度和涡量逐渐降低。在该激励器结构参数和激励参数范围内,合成射流随激励频率和放电器储能的增大而有所增加。      

基于三维卷积残差网络的无人机高光谱岩性分类

岩性识别和分类是地质学、资源勘查等不可或缺的环节,高光谱遥感的兴起为岩性识别提供新的思路。利用机器学习挖掘岩石高光谱图像中的信息从而准确识别岩性,这具有重要的应用价值。目前用机器学习的方法实现岩石的高光谱影像分类研究中,缺少对空间和光谱信息的充分利用,因此本文使用了一种加入注意力机制的三维卷积残差网络结构,能够有效提取岩石高光谱图像的空间、光谱特征以及空谱联合特征。本实验利用无人机搭载高光谱传感器采集了10种不同类型的岩石样本影像,应用该算法对岩石高光谱图像进行分类。实验结果表明：该算法与传统机器学习算法SVM、RF和深度学习算法ResNet、3D CNN和SSRN相比具有更高的精度。     

基于改进DeepLab-v3+的火星地形分割算法

准确的地形分割有助于星球巡视器执行地形可通过性判断、自主路径规划等任务,从而保证巡视器探测任务的顺利进行.针对当前火星地形分割任务难度高、巡视器计算资源有限的问题,基于DeepLab-v3+网络结构提出一种轻量化的语义分割网络.该网络以MobileNetV2为骨干网络,利用密集连接的方式优化空洞空间金字塔池化(ASPP)模块,进一步扩大了空洞卷积的感受野;融入最新提出的坐标注意力机制(CA),增强了网络的特征提取能力.利用AI4Mars公开数据集对CA-DeepLab-v3+网络进行验证,表明算法在土壤、基岩、沙地和大岩石4种地形的召回率分别达到91%、92%、89%和75%.     

基于DCT顺序型模式JPEG图象的分析与实现

本文介绍了基于ＤＣＴ顺序模型ＪＰＥＧ（Ｊｏｉｎｔ Ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｉｃ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ）图象编码和解码的过程,并对量化,ＤＣＴ变换、Ｈｕｆｆｍａｎ编码的算法进行了深入的研究。     

成都双流机场多雷暴天气分析（上）

成都双流机场在2000年7～8月有35天内出现23次雷暴，经过天气形势、卫星云图和雷达图像的综合分析，发现该次多雷暴天气中局地性热雷暴和系统性雷暴各占一半左右。两者在云图和雷达图像上表现出的外形特征、时空分布、演变过程以及生成机制都存在明显的差异。热雷暴发生在比较弱的天气形势下，在卫星云图上表现为孤立的一片云块或云粒，在雷达回波上表现为分散的、分布没有规律的数个小回波单体。系统性雷暴的发生往往与高空或地面一定的天气系统相联系，在卫星云图上表现为尺度较大的带状云系或云团，在雷达回波上表现为有系统的多个单体回波的集合。     

推力突变对图像跟踪和制导的影响

研究末制导加速飞行段推力突变对图像制导导弹跟踪和制导的影响，分析了推力变化时射手滞后对导引头输出的影响，利用多媒体技术生成的虚拟战场，在不同捕获距离条件下，通过将射手作为实物进行跟踪与制导的半实物仿真，获得因推力突变引起的跟踪误差和比例系数的变化规律，结果表明，通过适当控制末制导加速飞行段推力突变的大小，可以保证跟踪稳定和弹道收敛，并使导弹的机动性大大增加。