一种星载微型凝视式可见光CCD遥感器设计

以小卫星平台的空间动态目标探测为应用背景,采用短积分时间的凝视成像方式、LVDS并行传输的高帧频数传模式、折反式光学系统以及部分国外工业级器件的集约化设计思路,设计了星载微型凝视式可见光CCD遥感器。文章首先介绍了光学系统和电子电路的设计和性能;然后阐述了其可靠性保证技术路线,并通过整机的鉴定级环境试验验证该技术路线的可行性,最后对该遥感器性能进行测试,结果表明在总质量小于2kg,曝光时间小于2ms条件下,其静态MTF大于0.2,动态MTF大于0.16,信噪比大于49。     

航空铝合金针孔缺陷自动分级的图像处理方法

针对目前航空铝合金铸件针孔缺陷人工分级的缺点,用X射线照相获取的图像,采用一种计算机图像处理和模式识别的方法进行针孔缺陷自动分级,并主要对图像处理的算法进行了研究.根据针孔缺陷图像的灰度分布特点,采用小波分析的方法滤除低频干扰信息,保留针孔的高频信息,再经过区域分割提取针孔区域,进而提取单个针孔的尺寸特征,然后进行宏观统计和分析,通过对1~8级标准图片的统计特征进行神经网络的训练,实现了针孔的自动分级.实验结果表明,这种图像处理方法有较好的适应性.      

DGPS用于自动着陆验证系统的确认

波音777飞机通常采用同时装置飞机位置－姿态照相系统（APACS）和差分GTPS飞机定位（DAP）系统在飞行试验中采集数据,其中包括着陆、起飞行状态。对此数据进行对比和分析,其结果在本文给出。本文还给出了对比曲线中的与APACS有关的分布结果,结果表明DAP系统代替APACS是适合的,同时,距试验点10km处的参考点所得出的结果也令人非常满意。     

基于交互融合的高精度图像融合算法的研究

针对可见光和SAR图像融合,提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合（TDPAM Fusion）算法,能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先,采用跨模态差分感知融合（Cross-Modal Differential Perception Fusion, CMDAF）模块提取图像的互补信息,避免真值缺失并提高融合精度。其次,通过坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）提高特征提取的准确性和效率,增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法（Interactive Fusion Module,IFM）将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集,用于网络模型的训练和测试。实验结果表明：TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外,融合算法将互信息（Mutual Information,MI）、空间频率（Spatial Frequency,SF）、视觉保真度（Visual Fidelity,VIF）和相关系数（Correlation Coefficient,CC）等关键指标,分别提高了约6.41%、10...     

美国地球静止环境业务卫星-N、R系列卫星

1 前言 美国于1966年12月发射了第1颗试验静止气象卫星--应用技术卫星-1(ATS-1),它载有可见光自旋扫描相机.经过多年努力,美国静止气象卫星现已实现业务化、系列化,至今已历经3代,并将继续研制第4、5代.     

CR工艺参数对不锈钢焊接裂纹的检出率影响

焊接过程中在应力及其他致脆因素共同作用下,容易形成焊接裂纹,严重影响焊接构件的安全使用,是无损检测最关注的焊接构件严重缺陷之一。射线照相面对焊接裂纹具有尖锐的缺口和大的长宽比的特征,需要较高的检测灵敏度才能保证检测可靠性。本研究采用计算机射线照相(CR)技术,研究CR检测工艺参数对不锈钢焊接裂纹检出率的影响程度,验证了利用图像归一化信噪比衡量图像质量的合理性。     

弹道靶中球模型非平衡可见光辐射的测量

使用中国空气动力研究与发展中心(CARDC)再入物理弹道靶和双狭缝式辐射计测量了多个状态的高超声速无烧蚀钢球模型非平衡流场的可见光辐射强度,并对实验技术和方法进行了讨论和分析.测量波段中心波长位于可见光的绿光波段(517.8nm、519.8nm),半宽度为6.6nm.球模型飞行速度为4.8~5.7km/s,靶室压力1333~10666Pa.实验数据与文献和计算结果一致,并发现高靶压状态辐射强度峰值下降的拖尾现象,其原因尚待分析.     

基于无监督深度学习的红外与可见光图像融合

目前已知的多数基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合模型没有充分利用来自可见光源图像的层次特征,因此导致融合图像细节纹理不足。受残差网络和密集网络的启发,提出了一种基于无监督深度学习的图像融合算法来解决融合图像细节纹理信息不足的问题。使用的残差密集块有连续存储机制,最大程度地保留每层的特征信息,局部残差融合和全局残差融合的设计有利于学习图像中的结构纹理。此外,为了更好地保留可见光图像中的细节纹理,引入了生成对抗网络对数据集进行无监督学习。主客观实验表明,该算法不仅获得了良好的视觉融合效果,融合图像具有更多的边缘纹理信息,在客观评价指标上对比现有优秀的算法也较大的提升。