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针对载人飞船图像传输质量低的问题,根据测控体制及信道资源约束现状,提出一种载人飞船图像系统优化设计,通过对载人飞船上图像压缩编码算法改进和地面图像增强,实现在沿用载人飞船整体方案的前提下图像传输质量的提升。载人飞船上图像压缩部分,通过提升单帧图像的分辨率和降低帧频,实现传输带宽不变前提下图像质量的提升。地面图像增强部分,通过对载人飞船上原始图像进行深度网络数据预处理和基于深度网络的低质量视频增强,解决经过编码传输后视频分辨率低、压缩噪声大、运动模糊严重的问题,进一步提升图像质量。经过实例验证,通过改进载人飞船上图像压缩编码算法,在双幅模式下,峰值信噪比(PSNR)提升约2.000 dB;在单幅模式下,PSNR提升约1.800 dB。通过增加地面图像增强系统,PSNR提升约2.000 dB。 相似文献
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近年来,卫星遥感图像的应用场景越来越广泛。但是由于采集设备有限及其成本限制,卫星传感器获取到的图像通常不具备足够的分辨率且分布不够均匀,同时部分目标聚集成群难以分辨,导致低分辨率遥感图像在目标检测与识别等空间语义理解任务上难以满足准确定位和分类所有目标的要求。相比于一次性采集完整高分辨率遥感图像,已有遥感图像通常在局部区域具有相对清晰的高分辨率,且具备足够的细节信息用于分辨目标群,而传统的遥感图像超分辨率重建方法主要关注遥感图像自身的全局特征,通过图像的全局特征进行分辨率和像素扩充,而忽视了遥感图像的细节信息。为了解决这些挑战,提出了一种将遥感图像局部聚集群目标区域的细节特征信息引入到完整遥感图像的采样重建中的方法,通过多层级的神经网络来提取不同尺度的图像特征,并通过残差学习的方式将这些特征进行融合并重建。在实验中,该方法相比主流现有的遥感图像超分辨率重建方法,在视觉效果和测试实验上都取得了更好的结果,证明该方法可以有效借助局部图像的像素信息,显著地提高全局遥感图像的细节效果和优化集群目标区域的分辨能力,提升了遥感图像的质量和可用性。 相似文献
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图像制导中的一个关键问题是由图像序列中识别出目标物体及其运动参数。尤其是目标运动参数的精确估算,对提高导弹制导精度非常重要。目前,从图像序列中识别目标运动参数的一个常用的方法是通过目标物体上的一组特征点在相邻几帧图像上位置的变化进行估算,因而,合理的选择特征点就非常关键。本文在分析目标边缘几何形状的基础上,给出一种简单易行的特征点识别方法。 相似文献
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提出了一种利用小波变换进行低码率合成孔径雷达 (Synthetic Aperture Radar-SAR)图像传输的方案 ;对局域增强技术进行了理论分析 ,得出了信噪比改善的解析结果 ;解决了SPIHT算法的子树分离问题 ,提出了具有抵抗信道噪声能力的修正的 MSPIHT算法 ,对其存贮复杂性和计算复杂性进行了分析 ;分析和仿真表明了本方法的有效性 相似文献
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2012年12月13日下午,采用CMOS图像传感器研制而成的"嫦娥二号"监视相机开机成像,在擦肩而过的瞬间,成功获取了距地球7×106km之遥的小行星"图塔蒂斯"的图片,图像最高分辨率达到10m与成功发射时隔两年之久,此次超期服役的监视相机再度开机,图片清晰,这是我国首次实现深空探测 相似文献