基于深度学习的太阳黑子Wilson山磁类型识别方法

太阳黑子是太阳光球层中带有较强磁场的区域,通常是太阳爆发活动的源区。Wilson山磁分类是当前最为主流的太阳黑子分类方法之一,对研究太阳爆发有重要意义。利用2010－2017年间SDO/HMI成像仪观测到的720s_SHARP磁图和白光图数据,研究使用深度学习对太阳黑子群Wilson山磁分类的方法。实验结果表明,Xception网络在识别太阳黑子Wilson山磁类型上能取得最优的效果,其中对α类型黑子的F₁得分为96.50%,β类为93.20%,其他类型的黑子为84.65%。     

关于约束分类问题的研究

约束条件的分类对于简化数学规划问题的求解具有重要意义，对于凸函数ｇｉ（ｘ）（ｉ＝１，２，…，ｎ）给出了约束ｇｉ（ｘ）≤０是必要约束或多余约束的充要条件，对于一般约束，定义了约束相关矩阵，给出了约束是必要的或多余的充要条件，对相对多余约束给出了分类。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

抗旋转和缩放的SAR与可见光图像自动配准算法

针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景.     

飞机结构件分类编码系统

本文探讨了飞机结构件对分类编码系统的需求及其开发流程,并介绍了该所开发的一套飞机结构件分类编码系统及应用软件。     

近距离DPIV粒子成像分析

在PIV(Particle Image Velocimetry)近距离拍摄中,通过对在非傍轴成像条件下薄透镜成像公式的推导,求得粒子图像成像点的近似解析解,对粒子图像的成像位置在PIV图像计算中的影响作了讨论;同时也对已知直径粒子进行了试验拍摄,将试验所得的数据与理论推导的结果进行了比较,对在近距离拍摄中光圈对粒子成像的影响给出了定量分析.      

转子故障的连续小波尺度谱特征提取新方法

引入图像分析方法,提出了直接从转子故障信号连续小波尺度谱中提取图像纹理特征的新方法.首先,通过转子故障模拟实验台采集了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动等典型故障信号;然后,分析了故障信号尺度谱的差别及所提取出的数字特征对故障的敏感性;最后用结构自适应集成神经网络进行了智能诊断实验,结果表明了本文所提出的尺度谱数字特征对转子故障诊断的有效性.      

基于调制传递函数的航天遥感图像恢复研究

文章首先针对中巴地球资源卫星的CCD成像系统的成像原理,提出基于调制传递函数(MTF)的遥感图像校正方法;其次,通过实验,使用均值、标准方差以及边缘能量等指标对MTF复原方法的结果进行了比较;最后,对影响MTF校正品质重要因素的噪声进行分析与讨论.     

超模式斜采样遥感图像超分辨复原方法

超模式斜采样成像技术通过将两排探测器阵列倾斜成像提高相机空间分辨率。由于不满足香农采样定理．图像中出现混叠。为了降低混叠对遥感图像超分辨复原的影响,文章提出了一种结合最佳倒易晶胞的超分辨复原方法。该方法根据超模式斜采样频域对偶网格建立相应的混叠模型．通过权重函数衡量噪声和混叠在频谱中的分布,得到噪声、混叠最小最佳倒易晶胞;并基于Huber—MRF（Markov Random Field）图像先验模型建立了耦合最佳倒易晶胞的MAP（Maximuma Posterior）超分辨复原模型。实验表明,该方法降低了超模式斜采样成像中混叠对复原的影响,获得了良好的超分辨复原效果。     

一种嵌入式仓库智能监控报警终端设计

针对中小型企业仓库管理智能化发展需要,结合现代计算机图像处理、模式识别等相关技术,设计一种移动图像智能监控报警终端。终端采用三星公司最新推出的基于ARM11架构的S3C6410芯片作为处理器,还应用Linux2.6.36版本内核和initramfs起根文件系统。文中给出终端硬件组成、整体结构及软件设计。终端测试结果达到预期,可以实时监测摄像头范围之内的场景,当监控图像发生变化时立即报警。