一种地球紫外中心快速提取方法

针对地球紫外中心指向高精度提取问题,提出一种基于梯度统计的快速、低存储需求的紫外地平圆盘中心提取算法。首先,考虑到星载计算机与高内存消耗的滤波算法、实时导航需求的冲突,采用结合Sobel边缘算子与局部二值模式（LBP）算子的改进边缘快速提取方法,有效剔除背景噪声并准确提取地球紫外临边特征。然后对非完整临边边缘采用最小二乘拟合得到中心的精确位置。实验结果表明,该方法抗噪声,可实现亚像素级地球中心提取,并显著降低存储需求和计算时间开销。对于1046×746的图像,该算法需要的存储空间仅为1100kByte,运算时间在20ms内,满足自主导航的需求。     

色彩直方图混合特征提取在海量图像数据检索中的应用

随着多媒体技术的发展,图像的应用越来越广泛,如何有效利用图像信息具有越来越重要的意义。颜色特征不受图像大小和旋转角度的影响,鲁棒性较好,在图像检索中具有较强的应用。本文在对图像特征进行提取的基础上,提出了一种新的图像检索数据方法。该方法引入了色彩直方图、颜色中心矩、灰度直方图等颜色特征,使用色彩直方图对整幅图像的色彩信息进行统计;使用分块颜色中心矩对色彩的空间分布信息进行统计;对由于色彩浓度和对比度发生变化而对检索效果的影响,采用了灰度直方图进行淡化。通过对这三种特征距离进行加权和计算,进行相似度匹配,检索出目标图像。本文针对性地设计了基于色彩直方图混合特征的图像检索系统,实验证明色彩直方图混合特征检索的结果与示例图像在颜色与空间分布上基本相似,具有较强的实用性。     

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

基于Roe格式的低速预处理方法研究

应用Weiss-Smith预处理矩阵,发展了Roe格式的预处理方法。在引入局部正交坐标系的前提下,推导了预处理后的Roe格式的定常及非定常形式,分别给出了一组适用于守恒变量的特征矩阵。最后就典型状态给出了验证算例,计算结果表明,本文发展的预处理方法正确可靠,在低速计算中大大提高了计算效率和计算精度,是一种非常有前途和价值的方法。     

基于特征空间的GPS自适应阵干扰抑制技术研究

讨论了GPS系统中自适应阵干扰抑制的问题,对比研究了最优自适应阵与基于特征空间自适应阵的抗干扰性能。通过理论推导和仿真分析,与最优自适应阵相比,基于特征空间在信号与干扰噪声比性能上略有不如,但其在理论上能够完全抑制干扰,具有更好地干扰抑制比。     

青岛机场一次暴雨过程的TBB特征分析

引言青岛夏季南方暖湿空气活跃,北方冷空气南下频繁．两者在此交汇常常出现强烈发展的对流云团,引发强度大、时间短的降水天气．造成严重灾害．因此对青岛的暴雨进行个例研究．总结预报规律是十分有意义的。耿敏等对青岛历年暴雨进行了统计分析,将青岛暴雨过程分为多个类型,作了大量的分析,并总结了关于台风暴雨、气旋暴雨和冷锋暴雨等类型暴雨过程的预报方法。     

语言引导的多粒度特征融合目标分割方法

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的多粒度特征融合目标分割方法,能够对特定目标精准定位。利用Swin Transformer和Bert网络,分别提取多粒度的视觉特征和文本特征,提高对整体与细节的表征能力;将文本特征分别与不同粒度视觉特征进行融合,通过语言引导增强特定目标表达;通过卷积长短期记忆网络对多粒度融合特征进行优化,在不同粒度特征间进行信息交流,得到更精细化的分割结果。在UNC、UNC+、G-Ref、ReferIt数据集上进行训练并测试所提方法。实验结果表明：相比Refvos,所提方法在UNC数据集的val、testB子集中IoU结果分别提升0.92%、4.1%,在UNC+数据集的val、testA、testB子集中IoU结果分别提升1.83%、0.63%、1.75%。所提方法在G-Ref、ReferIt数据集的IoU结果分别为40.16%和64.37%,达到前沿水平,证明所提方法的有效性与先进性...     

过冷大水滴动力学行为对翼型结冰的影响分析

过冷大水滴（SLD）是极端危险的飞行环境之一。因大粒径水滴独特的动力学行为变形破碎、飞溅反弹,传统结冰计算方法难以准确地反映SLD结冰情况。采用Navier-Stokes方法求解流场、Euler方法计算水滴撞击、Shallow Water模型模拟结冰,并与NASA实验结果进行了对比验证方法可信。结果表明：SLD动力学行为对结冰和冰形影响较大。其中,变形破碎改变了水滴运动轨迹和撞击范围,降低了水滴撞击极限,导致上下结冰极限减小2.83%、2.13%;飞溅降低了驻点附近水滴收集率,导致前缘积冰量减少8.09%;反弹显著降低了水滴撞击极限,导致上下结冰极限减小30.69%、20.01%;撞击后飞溅反弹二次水滴再入流场使得上下结冰极限增加6.14%、3.71%。同时,与干净翼型相比带冰翼型空气动力学性能严重退化,在相同迎角下,升力更小、阻力更大、气动效率更低。     

基于混合体制雷达网的弹道目标微特征及外形参数提取

针对弹道中段目标微特征难以识别与分辨的问题,提出了一种基于低分辨雷达和高分辨雷达相结合的混合体制雷达网的有翼弹道目标微特征及外形参数提取方法。依据非线性信号参量可分离模型,利用非线性最小二乘估计方法解算出有翼弹道目标群各散射中心的幅相参数,结合不同雷达提取的微特征的关联性,利用散射中心关联处理实现了各类散射中心的分离。在此基础上,利用弹道目标的微特征,结合弹道目标各散射中心的相对位置关系,重构出各目标的三维微特征及各散射中心的三维位置矢量,进而估计出目标的进动特征和结构参数。仿真结果表明:当信噪比(SNR)为5 dB时,该方法的重构精度保持在92%左右。     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。