卫星数据首轨接收自动化运行与首轨遥感图像实时远程快视

2014年12月7日,中国和巴西联合研制的中巴地球资源卫星04星(以下简称CBERS-04星)发射成功。12月8日10时44分,在第15圈卫星轨道上,CBERS-04星首次打开全色相机并向地面发送遥感数据。中国遥感卫星地面站密云站即时接收首轨卫星图像数据,与此同时,在100km外的地面接收站网运行管理系统进行全分辨率快视。这标志CBERS-04星首轨遥感数据接收任务成功,也是在国内首次实现陆地观测首轨卫星遥感图像数据远程实时显示。4分钟后,三亚站开始首次接收数据,并实时传送至北京显示。11时25分,在第16圈轨道卫星首次向地面发送红外相机遥感数据。喀什站首轨数据接收成功,图像在北京实时显示。至此,3站首次接收的2部国产有效载荷首轨数据接收任务执行与远程实时图像快视试验一次成功。目前,地面数据接收站网正在执行CBERS-04星在轨测试任务。     

“高分四号”卫星凝视相机视频电路设计与实现

"高分四号"卫星是中国首颗地球静止轨道遥感卫星,其携带的凝视相机系统能够实现在36 000km的地球静止轨道拍摄到50m分辨率的图像信息。高轨道、高分辨率光学拍摄任务所带来的问题是,面阵CMOS图像传感器模块将以极快的速度产生大量的并行图像数据。这对以CMOS图像传感器模块为核心的视频电路提出了更高的要求。而传统的视频电路设计方法不仅会产生一些信号完整性问题,且并不能完全适用于基于这种大数据量的面阵CMOS图像传感器模块的视频电路设计。文章通过仿真分析和实验验证,对比常规的设计方法,结合CMOS图像传感器模块的特点和输入输出特点,对基于这种面阵CMOS图像传感器模块的相机视频电路提出了新的设计方案,并证明了文章所提出的设计方案正确可行,且效果优于常规的设计方案。文章提出的设计方案已成功应用在"高分四号"卫星,在要求日趋复杂的遥感领域亦有广阔的应用前景。     

基于稀疏重构的杂波环境下红外图像空间邻近目标超分辨方法

基于稀疏重构的超分辨方法是应对空间邻近目标的有效方法之一,但是当目标处于杂波环境下时,杂波会布满在整个视场范围内,导致场景原有的稀疏性被破坏。针对这一现象提出了一种在杂波环境下的超分辨方法。该方法充分利用了传感器的结构特性以及重构算法中的参数,通过建立观测信号的红外成像模型并利用像元网格划分的方式,建立空间邻近目标群的位置和幅度信号的稀疏表示,并利用其光学系统的点扩散函数来构造超完备字典,最后通过控制重构场景中非零元素的个数比例来使重构参数处于一个合理的区间范围,以此来达到去除杂波干扰并准确重建稀疏目标的目的。     

多光谱图像中云层及阴影的检测与消除

云层及阴影的检测是遥感应用领域的一个非常重要的问题。目前这方面的资料比较少，尤其是在被动接收条件下。提出了一种云层及阴影检测的算法，该算法的主要依据是云层及阴影覆盖区域高平滑性的特征，算法主要包括图像变换、亮度校正、云层及阴影的检测、滤波四个步骤。相对于现存方法而言，优点在于整个算法适合主被动接收条件，算法的处理比较简单，算法实现过程中没有很苛刻的参数选择，算法的适用范围较广。仿真结果不仅验证了上面的分析，而且表明该算法去云层及阴影的效果比较理想。     

中国国画艺术美感特征分析与分类

图像艺术美感自动分类是近年的热门研究领域,国画作为中国传统艺术文化的重要体现,其美感也极具研究价值。在5类美感标注的国画数据库基础上,进行了国画艺术美感自动分类研究和相关特征分析。经过特征提取和筛选,得到适用于美感分类的33个图像特征,并基于特征重要性建立了物理特征与艺术美感、美术技法之间的映射关系。同时使用该特征集在多种分类器上进行艺术美感自动识别,验证了国画艺术美感自动分类的可行性。结果表明,国画艺术美感分类的主要相关美术元素按重要性排序为:颜色、笔触、亮度和线条。      

某型飞机座舱模拟训练系统的设计与实现

为解决军械飞机维护人员实习中存在的成本高,效率低,有一定的危险性等突出问题,设计了某型飞机仿真训练系统,重点讨论了系统硬件组成、声音仿真和设备的模拟显示,声音仿真采用了DirectSound声音控制技术,显示设备采用了图像控制技术,给出了部分VC++程序原代码。该模拟训练系统不仅制作成本低,而且辅助训练手段多,训练效率高。     

基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合

现有光学遥感图像融合方法主要针对全色与多光谱图像,直接将其用于全色与高光谱图像融合存在以下问题:高光谱图像波段数量远多于多光谱图像,通过高光谱波段加权合成低分辨率全色图像,容易出现灰度失真;高光谱图像与全色图像的空间分辨率相差很大,采用现有的加性变换融合方法,会导致融合图像中部分地物出现光谱或细节失真。为此,文章提出了基于非负最小二乘法的全色与高光谱图像融合方法。首先对高光谱图像进行波段压缩,得到波段压缩的高光谱图像;然后对波段压缩的高光谱图像及全色图像进行非负最小二乘拟合,得到低分辨率全色图像;最后,采用比值变换模型生成融合图像。试验表明该方法的光谱与细节保真效果好,优于对比方法。     

襟翼翼尖涡控制飞机尾流机制实验研究

为了研究襟翼小涡与主翼尖涡相交不稳定性触发条件,采用矩形机翼模型产生一对翼尖涡,同时在机翼上安装不同宽度及攻角的襟翼,对35个翼展下诱发R-L(Rayleigh-Ludwig)不稳定性的最佳涡系参数组合进行了研究。结果表明:通过水槽流动显示实验发现,单主翼尾涡在第35个翼展处未发生明显变化,能量衰减缓慢;加装襟翼后尾流不稳定性被触发,衰减效果明显,在一定范围内尾涡能量衰减值随着襟翼攻角的增大而增大;环量统计半径Rd=50mm时,对主翼尖涡环量进行PIV(Particle Image Velocimetry)分析时发现,当主翼攻角α=8°,襟翼攻角β=28°,襟翼宽度b=55mm,来流速度V=0.5m/s时尾涡能量消散最快,主翼尖涡环量在第35个翼展时衰减为第一个翼展的28%;证实通过安装合适的襟翼可以有效地控制飞机尾流,加速其破裂和消散。     

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。      

极稀疏投影数据的CT图像重建

从稀疏投影数据足够精确地重建断层图像,从而能够在显著降低计算机断层成像（CT）检查X-射线辐射剂量的前提下,提供充分适宜影像学临床诊断需求的重建图像。针对圆周扫描扇束投影的二维CT图像重建,提出了投影驱动的系统模型,并将CT迭代图像重建与压缩感知（CS）理论相结合,设计了一种CT迭代图像重建算法,且将算法扩展到圆周扫描锥束投影的三维CT图像重建。仿真实验结果表明:在极稀疏投影数据的条件下（[0,2π）范围内扇束/锥束扫描不超过20个投影角度）,算法数值精度高,计算复杂度低,内存开销少,有很强的工程实用性。