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.     

同轴送粉喷嘴保护气体流场研究

为解决飞机结构损伤激光在线修复过程中同轴送粉喷嘴气体保护效果不佳的问题,利用粒子图像测速(Particle image velocimetry,PIV)和Fluent软件对喷嘴保护气体流场进行了研究。将喷嘴气流的同轴射流和同轴冲击射流的数值计算结果和实验测量结果进行了比较,分析了喷嘴气流速度变化对流场稳定性的影响。结果表明:喷嘴中心、内环和外环气流流速由内向外递减时可获得稳定的流场;喷嘴中心、内环、外环喷出的气流速度接近一致时,流场比较稳定;喷嘴中心气流速度小于内环和外环的气流速度时,工件表面出现漩涡,破坏了流场的稳定性。     

论礼仪在构建良好关系中的作用

礼仪是人际交往中的润滑剂、修复剂。在个人之间、组织之间以及国家之间的交往中恰当地运用礼仪将会促进相互的理解、支持和信任。礼仪是人们获取自由的重要手段,是处理各种人际关系的重要工具,也是传递我们内心想法的重要载体。在运用礼仪的过程中,要坚持真诚、尊重、仁爱、不同、恒久和兼修的原则。     

PIV技术在近水平油水两相流研究中的应用

自行研制了用于油水两相流研究的PIV(粒子图像速度仪)实验系统.该实验平台主要用于研究近水平油井测量仪器内的油水两相管流.分别对水平油水两相流中的分层流和分散流的速度场进行了测量.油水两相流流动速度分布与单相流有着明显不同的特征.油水分层流情况下油相和水相之间存在比较显著的速度滑移.而在水包油分散流的情况下,由于油滴平均直径在径向上的不对称分布,以及小油滴具有更好的跟随性等原因,油滴的轴向速度也呈现不对称性.PIV技术在油水两相流研究中展示出良好的应用潜力.     

飞船返回舱红外跟踪

提出一种联合大底检测的改进的Mean-Shift（均值移位）算法,将其应用于返回舱红外跟踪。新算法采用非均匀量化加权直方图构造目标特征矢量,以提高目标描述的准确性。为避免跟踪到大底上去,使用＂滑窗式＂大底检测算法实时修正Mean-Shift跟踪坐标。通过对飞船返回实况判读验证,提出的新算法处理速度达到20帧/s以上,并且能够可靠和准确地跟踪返回舱。     

An approach to multi-temporal MODIS image analysis using image classification and segmentation

This paper discusses an approach for river mapping and flood evaluation based on multi-temporal time series analysis of satellite images utilizing pixel spectral information for image classification and region-based segmentation for extracting water-covered regions. Analysis of MODIS satellite images is applied in three stages: before flood, during flood and after flood. Water regions are extracted from the MODIS images using image classification (based on spectral information) and image segmentation (based on spatial information). Multi-temporal MODIS images from “normal” (non-flood) and flood time-periods are processed in two steps. In the first step, image classifiers such as Support Vector Machines (SVM) and Artificial Neural Networks (ANN) separate the image pixels into water and non-water groups based on their spectral features. The classified image is then segmented using spatial features of the water pixels to remove the misclassified water. From the results obtained, we evaluate the performance of the method and conclude that the use of image classification (SVM and ANN) and region-based image segmentation is an accurate and reliable approach for the extraction of water-covered regions.     

一种行星探测应用的可量测虚拟现实环境构建方法

提出了一种基于行星探测巡视器地面图像和高分辨率卫星图像的可量测虚拟现实环境构建方法。根据巡视器在不同方位角、高度角获取的立体图像,经过圆柱投影、自动匹配和无缝拼接生成360°全景图像。同时开发了从全景图像到原始图像的反算功能,使用户可直接在全景图像上进行量测,从原始立体像对上得到三维地形信息。三维可量测全景图像与基于NASA的World Wind的星球浏览器进行无缝集成,为行星探测应用提供了可量测虚拟现实环境,实现了从垂直视角卫星图像到地面水平视角巡视器图像的一体化量测。