基于传输矩阵法的等离子体鞘套传输特性分析

引入分层模型传输矩阵法,分析高速临近空间飞行器等离子体鞘套传输特性.通过对典型飞行器模型进行纳维-斯托克斯方程组数值求解,仿真了等离子体鞘套的流场电子密度分布,分析了电磁波在等离子体鞘套内传输时的衰减常数,给出信号传输的反射系数和透射系数.基于传输矩阵法的仿真结果与理论分析结果和时域有限差分法仿真分析结果有良好的一致性,同时,该方法有效降低了计算复杂度,适用于任意电子密度分布和厚度的等离子体鞘套传输特性的数值求解.      

基于光照模糊相似融合不变矩的航天器目标识别

针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合（CIBA）不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换（平移、缩放和旋转）不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

Improvement of Jahangir＇ s multiple moments estimator

在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE（Maximum Likelihood Estimator）相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器.     

基于纹理的活动轮廓三维图像分割研究

对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓。实验结果表明:改进模型算法的效率和准确度达到预期效果。     

基于离散时间传递矩阵法的伞-弹系统动力学模型

采用离散时间传递矩阵法建立了伞-弹系统减速稳定段的动力学模型,回避了多体动力学传统的研究方法在伞-弹系统建模过程中存在的问题。详细给出了应用离散时间传递矩阵法建立铅垂平面内伞-弹系统模型的建模过程,推导了伞-弹系统的传递矩阵和传递方程。通过算例将建立的伞-弹系统模型和采用牛顿-欧拉法建立的伞-弹系统模型进行了对比分析,两种模型计算结果吻合度好,验证了本文模型的正确性以及离散时间传递矩阵法应用在减速伞-子导弹系统中的可行性。     

一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法

以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。     

无需先验信息的水平集SAR图像分割方法

给出了一种基于水平集演化、无需任何先验信息的SAR图像分割方法.该方法是一种基于区域信息的统计活动轮廓模型方法,通过利用分段阶跃函数估计图像概率密度函数,克服了利用特定概率分布模型估计概率密度函数时,需要利用先验信息预先假定图像概率分布模型的问题;通过引入惩罚项,避免了费时且难于操作的水平集函数重新初始化过程.还给出了具体的数值实现方案和相关参数取值,改进了数值实现中的迭代终止条件.实验结果表明,固定使用列出的参数,无需任何人为干预,对于大多数图像都可获得令人满意的分割结果;对于少数图像,通过简单的参数调整也可得到良好结果.     

语言引导的多粒度特征融合目标分割方法

语言引导的目标分割旨在将文本描述的目标与其所指代的实体进行匹配,从而实现对文本、实体之间关系的理解与指代目标的定位。该任务在信息抽取、文本分类、机器翻译等应用场景中具有重要的应用价值。基于Refvos模型提出一种语言引导的多粒度特征融合目标分割方法,能够对特定目标精准定位。利用Swin Transformer和Bert网络,分别提取多粒度的视觉特征和文本特征,提高对整体与细节的表征能力;将文本特征分别与不同粒度视觉特征进行融合,通过语言引导增强特定目标表达;通过卷积长短期记忆网络对多粒度融合特征进行优化,在不同粒度特征间进行信息交流,得到更精细化的分割结果。在UNC、UNC+、G-Ref、ReferIt数据集上进行训练并测试所提方法。实验结果表明：相比Refvos,所提方法在UNC数据集的val、testB子集中IoU结果分别提升0.92%、4.1%,在UNC+数据集的val、testA、testB子集中IoU结果分别提升1.83%、0.63%、1.75%。所提方法在G-Ref、ReferIt数据集的IoU结果分别为40.16%和64.37%,达到前沿水平,证明所提方法的有效性与先进性...     

基于多特征的高分遥感图像分割算法研究

针对传统的图像分割算法不能完全适用具有多种特征〖BF〗（〖BFQ〗光谱特征、纹理特征和几何特征〖BF〗）〖BFQ〗的高分辨率遥感图像的问题,提出了一种基于多特征的遥感图像分割算法。算法基于改进的均值漂移滤波和自动标记分水岭分割方法来实现最终分割。首先利用自动标记分水岭分割方法对遥感图像进行分割,进而采用仿射不变矩形状特征算子提取图像几何特征;其次对图像进行主成分分析,计算第一主成分灰度共生矩阵,分析矩阵特性得出纹理特征;然后结合光谱特征通过改进的均值漂移方法得到多特征滤波结果;最后利用分水岭分割方法实现高分辨率遥感图像分割。为了表明算法的分割效果,利用基于多光谱信息熵方法对算法和单一的分水岭分割方法进行非监督评价。研究结果表明,算法可较好地改善遥感图像的过分割问题,是一种适合高空间分辨率多光谱遥感图像的分割算法。