基于SAR的海洋内波参数的自动化检测算法与实现

为解决依靠计算机实现从SAR数据中提取内波参数的问题,从实用的角度出发建立了SAR海洋内波传播方向的自动化检测算法,该方法在多种SAR内波数据中进行了检验,证明了这种方法的有效性和实用性。     

干细胞给生命一个新未来

干细胞是一种神奇的"万能细胞"。2012年诺贝尔生理学或医学奖颁发给了在干细胞领域取得突破性成果的科学家。这项成果意味着细胞的命运可以改变,人类有可能从根本上控制疾病甚至生命。胚胎是人类生命的初始阶段。在生命刚刚开始的几个月里,细胞的生长和复制带来胚胎的发育。随后,这些胚胎细胞逐渐成熟,而变成具有不同功能的细胞,形成人体组织和器官,进一步构成复杂的人体大厦。科学家把这样的细胞称为"干细胞"。从前,科学家认为,已经成熟的细胞便不能再发生变化而生长为构成其他器官的细胞。比如,神经细胞绝不可能如同生命最初时的胚胎细胞那样,转变成肌肉或者骨骼细胞。不过,近年来,一些科学家成功地诱导成熟细胞进行了"返老还童",即让成熟细胞重新回到了具有变化能力的状态。     

基于DCNN和全连接CRF的舌图像分割算法

针对中医舌诊中舌体分割不准确、分割速度较慢且需要人工标定候选区域等问题,提出了一种端到端的舌图像分割算法。与传统舌图像分割算法相比,所提算法可以得到更为准确的分割结果,并且不需要人工操作。首先,使用孔卷积算法,可以在不增加参数的条件下扩大网络的特征图谱。其次,使用孔卷积空间金字塔池化（ASPP）模块,令网络通过不同的感受野学习舌图像的多尺度特征。最后,将深度卷积神经网络（DCNN）和全连接的条件随机场（CRF）相结合,细化分割后的舌体边缘。实验结果表明:所提算法优于传统舌图像分割算法和主流的深度卷积神经网络,具有较高的分割精度,平均交并比达到了95.41%。      

基于交叉熵和空间分割的全局可靠性灵敏度分析

基于失效概率的全局灵敏度分析可以度量各个基本随机变量的不确定性对失效概率的影响程度,对如何降低结构的失效概率具有指导意义。基于交叉熵方法和空间分割提出一种新全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用交叉熵法自适应的确定重要抽样密度函数,有效地回避了传统重要抽样中设计点位置和个数求解的困难。基于评估失效概率所使用的样本,利用空间分割方法计算各个输入随机变量的全局可靠性灵敏度指标,能够提高样本的利用率和计算效率。文中利用一个数值算例和两个工程算例验证了所提方法的计算效率和精度。     

基于加强模糊聚类的航空行李图像超像素分割

在自助行李托运系统拍摄的行李图像库中检索错误运输的行李时,图像背景会严重影响检索精度。针对该问题提出了一种加强模糊聚类算法（EnFCM）的超像素分割方法,实现了行李目标区域的提取。通过多尺度形态学重建梯度图像,设计了自适应上限尺度的分水岭超像素预分割算法,得到多个独立的超像素区域。对超像素图像进行直方图统计,并结合分水岭分割参数和实际行李图像内容的类别数量进行超像素的加强模糊聚类,得到行李区域。通过多个实际行李图像的分割实验验证了算法的有效性,平均分割精度达到93%,超过多个典型的分割算法。     

基于改进DeepLabV3+的石漠化地区裸岩信息提取

针对传统喀斯特地区裸岩提取方法成本高、精度低的问题,文章构建了一种基于改进DeepLabV3+的裸岩提取方法。该方法首先在编码器中用CA-DC-MobileNetV3替换DeepLabV3+骨干网络Xception进行特征提取,很大程度上减少了模型的参数量;其次,将编码器提取的特征通过特征金字塔网络和坐标注意力机制进行加强特征提取,以获取更多小目标信息并减少图像细节损失;最后在空洞空间金字塔池化模块将不同空洞率的卷积层进行特征融合,提高信息的利用率。研究结果表明：文章方法在不同场景裸岩提取任务中表现最好,模型参数量约为DeepLabV3+的1/13,交并比、F1分数分别为72.46%、84.03%,上述2个指标相比于DeepLabV3+模型分别提高了4.62和3.19个百分点,并优于其余常用语义分割模型,提高了裸岩提取精度。     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.     

细胞化卫星分布式角动量平衡力矩分配算法

针对细胞化卫星姿态控制系统中细胞模块数量多、控制器细胞通信压力大的问题,提出了一种分布式控制力矩分配算法。该力矩分配算法先将力矩分配问题转化为带耦合等式约束的凸优化问题,然后通过分布式的方式求解该优化问题。在力矩分配过程中,控制器细胞只需要提供期望力矩,因此降低了通信压力。同时,该算法在优化目标函数中引入角动量能力因子,使飞轮细胞可以根据自身的角动量水平决定其力矩输出。数值仿真结果表明,该分布式分配算法可以保证分配后的力矩与期望力矩相等,且实现了平衡飞轮系统角动量的目的,进而可以通过卸载部分细胞的角动量来卸载整个飞轮系统的角动量。     

基于空间分割的影像条带噪声去除方法

光学遥感卫星影像中包含系统条带噪声和随机条带噪声,由于多种因素的干扰,即使进行系统条带噪声去除后,仍残留部分随机条带噪声。文章通过分析现有卫星遥感影像中的随机条带噪声特性,基于常规的随机条带噪声去除方法,提出一种新的基于空间分割的条带噪声去除算法。该方法以影像的均值、中值以及梯度值构建判定准则,将影像分为动态范围变化较小的多个区域,同时将地物边缘单独提取出来予以保留;然后采用标准矩匹配的方法对单独区域进行处理,在剔除噪声的同时抑制灰度畸变的产生;最后采用中巴地球资源卫星04星（CBERS-04）数据作为试验对象进行了随机噪声去除试验,试验结果表明新方法在去除随机条带噪声的同时很好的保持了原始影像的纹理信息。     

自适应K-means图像分割方法

本文提出了一种自适应K-means图像分割方法,该方法通过用Otsu方法来初步选取阈值作为初始K-means聚类中心,然后经过K-means聚类方法对图像进行分割,最后根据K-means获得的聚类中心与Otsu所确定的阈值进行平均计算,作为图像分割的阈值.实验结果表明:该方法自动快速形成的分割阈值较为合理,对图像能达到更好的分割效果,可以进一步提高后续图像匹配与定位的准确性.