一种高光谱图像的双压缩感知模型

高光谱图像因其海量数据性,给存储、传输及后续分析处理带来了挑战。压缩感知理论提供了一种全新的信号采集框架。针对高光谱数据的三维特性,提出一种双压缩感知的采样与重构模型。该模型在采样阶段兼顾高光谱数据的空间和谱间稀疏特性,构造了能同时实现空间和谱间压缩采样的感知矩阵;重构阶段不同于传统的压缩感知重构方法直接重构高光谱数据,而是将高光谱数据分离成端元和丰度分别进行重构,然后利用重构的端元和丰度信息合成高光谱数据。实验结果表明,所提双压缩感知在低采样率下重构精度较三维压缩采样提高了10 dB以上,更为显著的是运算速度提升了3个数量级,同时该方法还便于获得端元和丰度信息。     

涡轮叶片CT图像边缘提取的最优算子研究

为了解决叶片计算机断层(computed tomograghy,简称CT)图像边缘提取精度低效率差的问题,以解析法提取边缘的理论为基础,推导了适用于CT图像边缘提取的最优算子,并通过定量计算与模拟标准图像对最优算子的性能进行了分析,结果表明最优算子在抗噪、定位精度以及单像素响应等方面都比传统的边缘提取算子更为优越.实际应用最优算子提取的叶片边缘更光顺,噪声点以及伪边缘更少,进一步证明了最优算子在CT图像边缘提取方面有着明显的优势.      

机载红外搜索跟踪系统关键技术分析

概述了红外搜索跟踪系统的组成及主要技术特点,对红外成像系统中的红外望远光学系统、红外探测器组件等进行了分析;探讨了稳定与瞄准系统实现方案;对图像跟踪器中的跟踪算法及工程实现中采取的措施进行了论述。     

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。      

“中国卫星遥感”拓展海外之路

4月初的泰国南部洪灾危及10个府所辖的100多个地区,部分地区洪水超过两米深,受灾民众约200万人。泰国军方紧急疏散灾情严重地区的民众,而每天实日寸监测洪灾的卫星遥感图像为泰国有关方面及时了解灾情、确定救灾方案提供了很大帮助。     

多源图像融合技术的发展与军事应用研究

多源图像融合能根据各波段传感器获得信息的互补性和冗余性,综合多个传感器的信息,获取对同一目标或场景全面而详尽的表述,从而得出更为准确、可靠的结论.首先分析了多源图像融合的主要研究内容,进而探讨了发展现状和存在的问题,在此基础上,总结了图像融合中常用的传感器和应用方向.     

INR系统用于静止轨道高姿态精度卫星的分析

图像导航与配准(INR)系统是气象卫星的一项核心技术,INR采用系统分析的方法保证了卫星成像设备的指向精度和稳定性。文章介绍了INR的概念和主要处理过程,对INR系统的扰动源分析和技术方法进行了简要描述。结合天基红外高轨卫星、高分辨率成像卫星和激光通信卫星等高姿态精度卫星的系统组成和载荷技术特点,分析了INR技术方法在这些卫星上应用的可行性,并根据这三类卫星的载荷特点提出了INR具体应用的适应性修改,可以为卫星任务分析、系统设计提供参考和借鉴。     

基于边缘模型的图像后处理算法的FPGA实现

在传统图像后处理算法中,性能和复杂度往往难以兼顾。从FPGA硬件实现出发,在原有的基于边缘模型的数字图像后处理算法基础上,提出一种新的基于模型匹配的重建模型算法,并且根据边缘的宽度和边缘退化的主要形式建立两个边缘重建模型。仿真实验结果表明,改进的算法不仅满足工程实时性要求,而且一定程度上抑制了高倍压缩后的数字图像中出现的振铃效应和模糊效应,起到了改善图像主观和客观质量的作用。     

规则化各向异性热扩散方程在SAR图像分割中的应用

在合成孔径雷达（SAR）图像分割中,原有的各向异性扩散方程在迭代次数过大时,会     

工业远程监控系统实施新方案

近期远程监控系统在工业中逐步推广,针对工业系统的特点和工业网络的实际情况,在原有工业系统的基础上,增加现场设备区域的图像监控和数据传输功能,提出了一种工业远程监控系统实施方案。本文论述了该系统的结构、原理及实现方法,经具体实施证明,本文提出的方案已基本能够满足一个通用的基于公用网络的远程视频监控系统的要求,体现了较重要的理论价值和很强的工程实用价值。