微重力环境中哺乳动物细胞分子生物学效应研究进展

随着载人航天事业的不断发展,空间失重环境引起的航天员健康问题（心血管疾病、免疫抑制、肌肉萎缩、骨质疏松等）日益突出,这已成为人类探索空间的一大阻碍.越来越多的研究关注到微重力条件下机体及细胞的变化.近期的研究表明,在细胞水平上,微重力会引起细胞降解,改变细胞骨架,并造成细胞在分子水平（如细胞增殖、分化、迁移、粘附、信号转导等过程）的一系列改变.本文对微重力条件下免疫细胞、内皮细胞、骨细胞、癌细胞的相关研究进行了归纳总结,研究结果可为微重力条件下机体及相关细胞的研究提供指导,为治疗或缓解微重力条件造成的疾病提供方法和思路.      

一种面向对象的机场跑道变化检测方法

利用遥感影像变化检测技术获取机场跑道变化信息,可以为机场跑道打击效果评估等多种军事应用提供决策支撑。为了快速、准确的检测出机场跑道的变化区域,并定量、定性的获得变化属性,文章以"资源三号"卫星影像为例,提出了一种新的面向对象的机场跑道变化检测方法。首先,将经过配准处理的前后时相遥感影像进行多尺度分割,分割尺度利用尺度参数估计(Estimation of Scale Parameters,ESP)算法确定;之后,利用影像分割结果对不同时相的对象进行切割,形成前后时相上位置、大小一致的对象单元,再利用不同时相对象间的变化向量大小确定变化区域;最后,利用特征空间优化之后的特征集合对已确定的变化区域对象进行监督分类,获得机场跑道内部各对象的变化属性。结果表明:在变化区域的检测上,该方法避免了单张影像的分类过程,可有效提高检测效率;在变化类别的检测上,该方法在检测出的变化区域基础上进行分类,可大幅提高变化类别的检测精度,并且能够获得更为丰富的变化属性和满足快速准确检测机场跑道相关变化的信息。     

指纹图像分割算法的仿真与比较

指纹图像分割是指纹识别过程中非常关键的环节,目前指纹图像分割算法都是基于图像的方向特性或灰度特性。本文介绍了常用的三种指纹图像分割的方法,并在VC6.0中分别用三种方法对同一枚指纹处理,最后根据实际图像分割效果对这三种算法进行分析和比较。     

基于信源信道联合编码的遥感图像传输

针对遥感应用对图像质量日益提高的需要,提出了一种基于层次树的集合分割算法（SPIHT）和低密度校验（LDPC）码联合编码的遥感图像高质量传输方案。此方案充分利用SPIHT编码后数据流按重要性排序,以及LDPC码的误码率性能与码率和迭代次数密切相关的特性,克服了SPIHT压缩数据流对噪声敏感的缺陷。高斯信道仿真结果表明,在码元噪谱密度比（Eb/N0）较低的情况下,利用此传输方案获得的图像恢复峰值信噪比（PSNR）,比传统的分离编码高7dB以上。     

并行计算中一种非结构网格分割方法

将递归谱对剖分方法应用于流体力学并行计算中的非结构网格分割,以解决负载平衡和最小切割问题。为使用这种方法,计算了网格伴随图的离散Laplacian矩阵的第二特征矢,然后从该特征矢的分量引入网格的对剖分。特征矢计算中应用了Rayleigh商迭代,并进行了一些修正以使收敛强烈地偏向于第二特征矢及考虑逆迭代步中线性方程组的迭代求解。最后,通过非结构自适应网格上Euler方程分区计算的数值结果验证了所发展的网格分割方法。     

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。      

胚胎电子细胞阵列中空闲细胞的配置

空闲细胞是胚胎电子细胞阵列(EECA)实现自修复的前提,空闲细胞越多,系统的可靠性越高,但过多的空闲细胞也将带来巨大的硬件资源消耗。在航空航天等领域,电子系统追求高可靠性的同时,硬件资源消耗也必须考虑,为优化胚胎电子细胞阵列中空闲细胞的配置,以阵列可靠性和硬件资源消耗为出发点,将多态系统理论引入到阵列的可靠性分析中,优化可靠性计算模型。针对经典胚胎电子细胞阵列,在不同自修复策略下,仿真并分析阵列的可靠性、硬件资源消耗与空闲细胞配置的关系。根据研究结果制定了不同自修复方式下空闲细胞的配置方法,同时兼顾可靠性和硬件资源消耗的要求。同时,研究了确定规模的胚胎电子细胞阵列自修复方式的选择方法。本文研究成果对推动胚胎电子细胞阵列的实际应用具有重要的意义。     

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%.     

一种基于语义分割的机场跑道检测算法

针对复杂电磁作战环境下无人机自主着陆应用场景,提出了一种基于图像语义分割的机场跑道检测算法,并设计构建了轻量高效的端到端跑道检测神经网络RunwayNet.在特征提取部分,使用空洞卷积对ShuffleNet V2进行改造,得到了输出特征图分辨率可调的主干网络,并利用自注意力机制设计了自注意力网络模块,使网络具备全局跑道...