一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法，地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题，提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先，利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块；然后，利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示；最后，利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，同时对噪声有更好的鲁棒性，各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

怎样区分不同天体的光线？

答：这是一个非常具有科学敏锐度和专业水平的好问题。在天文观测中，的确需要经常分辨不同类型的天体。如果两个天体在天空平面上距离较近，我们要分清它们就需要分辨率足够高的观测设备，     

“阿波罗11”号与UFO

“阿波罗11”号登月才过去几十年，但这一事件已经成为历史课本中的传奇，标志着人类第一次在另一个世界登陆，同时也展示了20世纪60年代美国的科技和组织、管理、协调能力。对U10领域的专家、粉丝以及反对者来说，“阿波罗11”号登月也意义非凡。多年以来，在这次史诗级的空间旅行中，一直有关于UFO的报告和照片流传。     

一种手持设备的条形码技术

主要讨论条形码（BARCODE）技术中的解码技术,文中详细地讲述了条形码解码过程中可能出现的问题以及解决的方法、解码系统的识别性能问题,最后列出了一个条形码解码的具体算法。     

基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型

目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息,然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。结合遥感相机的推扫式成像技术,文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型,该模型能够简化重建过程,其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。为了验证该设计思想及其重建效果,文章设置了超分辨增强仿真试验,最终仿真试验结果表明,基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍,且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果,起到了良好的降噪功能,相较于其他传统图像分辨率增强方法（如双三次内插、超深超分辨神经网络）具有更高的优越性。该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。     

机载设备轻量化结构件力学性能3D打印质量提升研究

在复杂热循环（瞬时加热与冷却）的影响下,3D打印工艺会表现出与铸造、锻造、焊接等状态下截然不同的组织特征;同时,由于温度场的不均匀分布,可能会产生较大的残余应力,这往往使得沉积态金属的力学性能恶化,难以满足质量要求。因此,针对提升机载设备轻量化结构件力学性能要求,采用选区激光熔化成形法获取3组试棒和试块,然后对其中两组试棒和试块,分别进行空冷、冲氩气冷却退火热处理,并对沉积态和两种热处理态的内部质量和力学性能进行了研究分析,最终提出最适合的加工工艺方法。     

韩国航天国际合作及产业的国际化发展

韩国航天起步于20世纪80年代末,以人造卫星和运载火箭技术为重点,主要通过国际合作、技术引进再创新发展航天技术与能力。1992年韩国拥有了首颗卫星,2006年成为全球第6个具有优于1m分辨率遥感能力的国家,2010年成为全球第7个拥有气象卫星的国家（或组织）,2013年成为全球第7个具备1m分辨率空间雷达成像能力的国家。2013年韩国航天运载火箭-1成功发射,韩国成为世界第11个自主发射火箭将卫星送入预定轨道的国家。     

发展极为迅速经验令人深思印度遥感卫星异军突起

2005年5月5日,印度用“极轨卫星运载火箭”（PSLV）成功发射了印度遥感卫星-P5[IRS—P5,又称制图卫星-1（Cartosat-1）]和HAMSAT,使印度遥感卫星进入了一个新阶段。前者质量为1．5t,可以向地面发回分辨率为2．5m的三维照片,提高制图的精确性,同时进行资源评估和灾难监测。     

我国发布迄今世界上分辨率最高的全月图

2月6日,国家国防科技工业局发布了探月工程"嫦娥二号"月球探测器获得的7 m分辨率全月球影像图。这是目前国际上已公布的分辨率最高的全月球影像图,表明我国探月工程又取得一项重大科研成果。据悉,制作完成的7 m分辨率全月球分幅影像图产品共746幅,总数据量约800 GB,影像分辨率比"嫦娥一号"的120m提高了17倍,数据量则增加了300倍。专家表示,"嫦娥二号"7m分辨率全月球     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.