5mm直径翘边孔横向耦合射流轨迹实验

采用粒子图像测速仪（PIV）对5mm直径翘边孔横向耦合射流流场进行了研究,实验结果表明:射流入射角与翘边孔角度有较大的偏差,但是随着翘边孔角度的增加,射流入射角增大;引入翘边孔射流有效直径,由试验数据得到了有效直径的数值。对射流轨迹曲线进行了拟合,考虑了两种主通道气流速度、四种不同角度的翘边孔和三种不同深度的主通道,方程式能较好地反映小尺寸通道翘边孔射流的流动结构,为今后的流场设计提供依据。      

卫星图像零树编码及其效果分析

采用嵌套零树小波编码 (EZW)算法的核心——零树概念和连续逼近量化的思想设计了一个编码器 ,对卫星图像 (小波分解后 )进行压缩实验 ;分析了卫星图像 (小波分解后 )进行零树编码的压缩效果。设计的编码器采用六符号的零树符号集 ,从而把 EZW算法的主过程和副过程合并在一起 ,使得算法流程易于实现。对零树符号流进行无损编码时 ,对比了多种编码方案且未采用适应性算术编码 ,并依据实验结果推荐了较好的无损编码方法。     

HPIV及其初步应用研究

全息粒子图像测速技术（HPIV）为一种对流体容积（三维空间）进行瞬时三维 (u,v,w) 速度场测量的技术.本项研究采用了双YAG脉冲激光器二次曝光、漫射照明、参考光对称布置全息术记录三维空间的粒子三维位移场,再现粒子空间场又采用了体视粒子图像测速技术分别截取各切面上的粒子三维位移场,其中由于采用了不同方向的参考光分别再现不同曝光时刻的粒子图像,可以用互相关技术,实行位移方向的自动判别.本项技术用 于立方体对角水流中的三维旋涡流动的瞬态三维速度场的初步测量.本文给出了瞬时复杂的三维旋涡部分空间结构和速度场分布图.     

SAR图像超分辨与点扩展函数扰动校正算法

推出基于贝叶斯概率公式的SAR(合成孔径雷达)图像超分辨的最大估计(EM)算法,实现SAR图像雷达截面积的重建.本算法成功地将图像场景的先验知识纳入到图像的重建过程之内,有效提高了图像的分辨力,并采用点扩展函数参数化模型,通过估计该模型的参数,抑制点扩展函数扰动的影响.二者结合,有效地实现了SAR图像的超分辨.本算法的关键是构造合理的点扩展函数模型,能够同时拟合SAR图像数据和成像系统参数的相关信息.     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于数学形态学的图像边缘检测技术

边缘检测通常是用类似于素描图的图像表达出物体的要素和特征。实际图像中,边缘由灰度突变的象素点组成,在数字图像处理和分析中具有重要的作用。本文综合国内外最新文献资料,分析了多种基于数学形态学的边缘检测技术:基于多尺度形态学的边缘检测、基于数学形态学多极平均的图像的边缘检测、基于偏微分方程的形态学的边缘检测、基于均衡化和数学形态学的组合边缘检测、基于坐标逻辑的多结构元图像边缘检测等技术,并综合比较了其优缺点,探讨了其发展方向。     

小波变换内核的硬件实现技术

介绍了小波变换的概念以及在图像处理中的应用。以四级小波变换为例,针对FPGA芯片的特点,详细说明了小波变换的硬件实现所面临的问题及其对应的解决方案。最后分析了用FPGA芯片实现小波变换内核的优势。     

一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosing method for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势.     

新一代运载火箭地面设备监控系统研究

介绍采用数字化视频远程图像监控 ,应用于新一代运载火箭地面设备监控系统的设想。论述利用数字视频远程监控技术可在新一代运载火箭地面设备监控系统内建立监控调度中心 ,对远端现场的图像声音及其他敏感数据进行实时监控以便对敏感事件进行快速反应。     

基于信息论分析的多尺度图像去噪方法

图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小。为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷。仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能。