X射线动态数字图像降噪方法与快速实现

对于X射线动态数字成像系统,为了实现高帧频采集引起的数字摄影(DR,Digital Radiography)图像降质的恢复,采用Anscombe变换将NL-means降噪算法引入到DR图像的降噪中.为了解决NL-means降噪算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU,Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将DR图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得NL-means算法在GPU中加速执行.实验结果表明,NL-means能够有效抑制动态DR图像噪声.GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,加速比可达2个数量级以上,满足了实时降噪的要求.     

太空爱好者为星空上色

为了激发人们探索太空的热情,欧洲空间局的南方天文台面向全球的天文爱好者举办了一项名为"隐藏的宝藏"的挑战赛,参赛者可以从欧洲南方天文台图片库中挑选出自己最喜欢的原始太空图片,然后设计相关的电脑程序,利用电脑对一些失真、对比度差的图像进行修复和处理,并对这些图像上色,从而将原始图片加工成一幅色彩绚丽、层次分明的艺术作品。最终,共有将近100     

“高分”科技改变生活

高分一号卫星在长征二号丁运载火箭的托举下成功飞天,并在预定轨道稳定运行,我国高分辨率对地观测系统重大专项的天基系统建设之战正式打响。至此,中国航天科技集团公司在高分专项的接力赛中高质量、高效率地跑下了第一棒,并开始将接力棒转交到数据接收处理和应用系统的手中。对于高分专项的实施而言,造好星和用好星同等重要,只有把卫星的应用     

虚拟远海环境的建模与渲染技术

通过分波幅和分相位的扰动算法,改进了基于线性风浪谱的圆滑波峰现象;结合SNE(Synthetic Natural Environment)的浪级、风级、浪高,以及平均周期等信息,实现了与环境结合的风浪可视化算法;综合心理声学和音乐声学等主观声音学科,提出了风浪波谱参数的修正方案,并实现了实时风浪噪音算法的均衡器特性参数与增益调参;采用基于流动纹理的过程着色方案;并将环境纹理镜像化后合并,然后进行景象的高斯模糊;着色后修饰环境图像噪声,提高了适用于海洋景象模拟的纹素质量;实现了基于SNE综合自然环境信息的实时远海视听一体化系统,验证了视听算法的有效性.     

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

基于投影约束的C臂外参数优化方法

C臂外参数计算是手术导航系统实现图像空间与手术空间映射的关键环节.标记点提取误差将使外参数偏离真值.采用投影方法系统分析选点误差对外参数计算的影响,发现相机光轴方向平移参数收敛性弱、易受误差干扰.利用不同平面上投影距离之比作为约束对线性方法所得外参数进行修正.借鉴二/三维图像配准方法,采用修正后的估计外参数与已标定内参数进行重投影,根据几何方法直接求出外参数修正量,避免反复迭代优化.仿真结果表明,该标定方法对误差具有一定免疫性,能够提高外参数精度.      

融合热特征的机场航站楼热成像显著人体检测模型（英文）

弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。然而,那些能够在计算资源有限的机器人平台运行的算法往往难以确保航站楼中人体目标的检测精度。为此,本文提出了一种融合热特征的显著人体检测模型。该模型仍然以U-Net神经网络作为基本架构,但是在解码器模块结构和模型轻量化方面重新进行了设计。一方面,在模型的解码器部分增加了由热特征分支和显著特征分支构成的融合模块,进而设计对图像高温区域更为敏感的预测损失函数,以提升算法在复杂场景下的检测精度;另一方面,通过精简编码器网络结构和控制解码器通道数的方式对模型进行了轻量化改进,以降低算法对计算资源的需求。4个数据集上的实验结果表明,本文方法既能确保较高的检测精度和很好的算法鲁棒性,又能以40 f/s以上的检测速度满足巡检机器人实时检测的需要。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。