基于免疫抗体编码机理的卫星图像云探测

针对卫星遥感图像中云与下垫面的复杂性和多样性,提出了一种新的在复杂背景下常用目标图像描述方法.通过类比生物免疫抗体特异性与其构成单元氨基酸性质的相关性,得到目标图像的免疫基元集合形式及其分类方法.借鉴生物免疫抗体编码顺序中氨基酸结合能量最小原则,统计分析出训练样本的免疫基元亲和度计算公式,实现了目标图像描述的有限多特征优化组合.对于云检测问题,最终提出云的免疫抗体编码方法,定义了云的免疫亲和度计算公式,并成功构建了云免疫抗体.经200幅IKONOS卫星图像测试,验证了该方法在识别率和运行时间效率方面的有效性.      

数字图像相关方法测量芳纶纤维复合材料I型裂纹应力强度因子

将数字图像相关方法用于芳纶纤维复合材料单边裂纹在拉伸载荷作用下的断裂问题研究。介绍数字图像相关方法的基本原理,建立数字图像相关方法中位移场与裂纹尖端应力强度因子之间的关系。通过搭建数字图像相关方法光学非接触测量系统,试验表征含单边裂纹芳纶纤维复合材料试验件在拉伸载荷作用下的全场位移。由数字图像相关方法所得位移场提取不同载荷作用下裂纹尖端应力强度因子,并分析最小二乘拟合项数、数字图像相关计算子区域和步长大小对计算结果的影响。结果表明,增加最小二乘拟合项次和合理选择数字图像相关计算子区域和步长大小可以提高应力强度因子计算精度。     

贫燃预混旋流火焰PIV和OH-PLIF瞬态同步测量

为了研究贫燃预混旋流火焰流场与火焰结构特性,设计了强受限预混旋流燃烧器,搭建了PIV(粒子图像测速)和OH-PLIF(平面激光诱导荧光)瞬态同步测量系统。针对典型贫燃工况开展了瞬态同步测量研究,获得了多个截面的瞬态和时均流场速度和OH分布信息。研究表明:低当量比不稳定燃烧工况下,伴随着角涡回火现象,燃烧室底部角落存在明显火焰反应区;由于旋流拉扯效应导致OH分布结构边缘产生褶皱,并出现多个OH“孤岛”;旋流火焰外沿位于喷嘴射流的内侧剪切层;增加当量比,火焰流场结构与反应区分布与低当量比类似,但燃烧更稳定,火焰高度有所增加;内部回流区的经典双涡结构分裂为多个旋涡,存在旋涡进动、破碎的现象。     

基于遥感图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法

针对遥感图像机场跑道检测问题,提出了一种基于图像分块直线特征检测的机场跑道检测方法。首先,针对遥感图像数据量大带来的计算处理问题,设计了基于直线分割检测子（LSD）的遥感图像分块直线特征检测环节;然后,在总结归纳机场跑道数学特性的基础上,对提取的直线特征进行平行线分组、直线生长、平行线合并,并以Radon变换为基础,找出候选机场跑道区域;最后,使用灰度统计信息并结合梯度方向直方图对候选区域进行处理,筛选出最终的机场道路区域。实验结果表明,在能够提取出有效直线特征的情况下,该方法可以对多类机场跑道进行有效定位。     

湍流边界层各向异性张量模式的实验研究

使用高时间分辨率粒子图像测速技术在水槽内精细测量平板湍流边界层内不同流向、法向位置的瞬时速度矢量空间场的时间序列信号。利用实验数据对湍流各向异性的涡黏张量模式进行了实验研究,给出了湍流边界层不可压缩槽道湍流中各向异性的涡黏张量各分量的空间分布规律。各向异性的涡黏张量分量的空间分布揭示了流向平均速度的法向梯度对雷诺应力三个分量的不同贡献。涡黏张量三个分量空间上的不同规律说明对涡黏张量的各向异性的考虑是合理的,而各向同性的涡黏模型不适宜描述剪切湍流雷诺应力的物理本质。     

超疏水壁面湍流边界层减阻机理的TRPIV实验

利用高时间分辨率粒子图像测速（TRPIV）技术,开展超疏水壁面材料湍流边界层减阻机理的实验研究.在循环水槽中,对超疏水壁面和亲水壁面湍流边界层瞬时速度矢量场的时间序列进行了实验测量.得到了同一来流速度（0.17m/s）下超疏水壁面和亲水壁面湍流边界层的平均速度、湍流度及雷诺切应力沿法向的分布规律.提出了空间多尺度局部平均涡量的概念,并以此为特征量检测壁湍流发卡涡展向涡头的中心位置.用条件采样及空间相位平均技术提取了不同法向位置发卡涡展向涡头周围流向脉动速度和流线的空间拓扑,对发卡涡展向涡头的俯仰角进行了对比,并从鞍点-焦点动力系统的角度分析了发卡涡展向涡头附近的流线拓扑特征.研究表明：雷诺数约为13500时,相比亲水壁面,超疏水壁面实现了10.1%的减阻.超疏水壁面平均速度明显增大,雷诺切应力减小,流向湍流度减弱,发卡涡展向涡头俯仰角较小,近壁区相干结构的发展受到抑制.     

NSCT变换域PCNN彩色图像增强算法

为了改善由于光照不均对真彩色图像的影响,根据人类对颜色的感知特性,利用YCbCr彩色模型空间,提出了一种基于非抽样Contourlet变换（ NSCT）的PCNN模型的图像增强算法。首先,将图像从RGB彩色空间转换到YCbCr彩色空间;然后对亮度分量进行NSCT分解,得到低频子带系数和高频方向子带系数,对低频子带,利用PC－NN增强,对高频子带采用非线性变换进行增强;最后,使用NSCT逆变换重构图像的亮度分量,并将图像从YCbCr色彩空间模型还原到RGB空间得到增强后的图像。实验结果表明,算法增强效果明显优于同态滤波、空域PCNN及NSCT域的PCNN算法,不仅增加了彩色图像的明亮度,而且图像保真性好,纹理更清晰。     

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.      

飞机发动机损伤图像的分割处理

在形态学边缘检测算子的基础上,综合应用了形态学中的腐蚀和膨胀,提出了一种改进的多尺度形态边缘检测算法,得到修正的边缘检测算子,减轻了图像边缘检测的模糊性,并有效降低了噪声对边缘检测的影响。通过实验得到噪声存在条件下较为理想的图像,验证了该算法的可行性和有效性。     

适用于爆炸物CT检测重建图像去噪新算法

场旅客行李爆炸物CT检测成像过程中不可避免地受到噪声影响,对重建图像的去噪处理是爆炸物CT检测技术中的一个重要环节。针对机场旅客行李隐藏爆炸物快速检测、重建图像质量要求和引入的噪声特点,提出了一种有效的图像去噪算法将小波包分析与快速中值滤波相结合,并且对小波包系数运用一种新的阈值去噪方法。实验结果表明,该算法能更有效地去除重建图像的噪声并保持图像的边缘细节。