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302.
303.
在第23至第24太阳活动周的峰年之间,太阳活动谷年具有持续时间长,极低F10.7太阳辐射通量(低至65)和超长期的零太阳黑子数记录等特点,因此是观测和研究在这种特殊背景下热层大气变化的极好机会.尤其是能充分理解和掌握在宁静环境下热层大气密度对弱太阳活动和小地磁扰动的响应特性.本文利用高度650 km以上星载大气密度探测器2007—2009年的连续探测数据进行分析,结果表明,在太阳辐射通量F10.7极低值期间,较高热层大气密度对F10.7的起伏具有更显著的响应变化.当F10.7由70降至65时,日均大气密度会有4~5倍的显著降变,远大于通常大气模式中的降变值.同样在F10.7极低值期间,较高热层大气密度对小地磁扰动也具有显著的响应增变,当日Kp指数之和由23增至30时,较高热层大气密度则会有80%~160%的强增变. 相似文献
304.
Albano González Juan C. PérezJonathan Muñoz Zebensui MéndezMontserrat Armas 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2012,49(1):135-142
In this work a technique for cloud detection and classification from MSG-SEVIRI (Meteosat Second Generation-Spinning Enhanced Visible and Infra-red Imager) imagery is presented. It is based on the segmentation of the multispectral images using order-invariant watershed algorithms, which are applied to the corresponding gradient images, computed by a multi-dimensional morphological operator. To reduce the over-segmentation produced by the watershed method, a RAG (Region Adjacency Graph) based region merging technique is applied, using region dissimilarity functions. Once the objects present in the image have been segmented, they are classified using a multi-threshold method based on physical considerations that takes into account the statistical parameters inside each region. 相似文献
305.
对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。 相似文献
306.
在多输入多输出合成孔径雷达(MIMO-SAR)的基础上,提出使用双卫星、双工作频率实现地面快速运动目标检测、成像和参数估计的方法。利用广义二阶Keystone变换对提取出的运动目标进行距离徙动校正,针对快速运动目标的多普勒模糊问题,使用修正的离散调频傅立叶变换结合最小波形熵搜索完成目标多普勒参数估计后,利用数值搜索的方法对不同工作频率下的速度集合进行交集求解得到目标真实速度值,并给出了一种运算量较小的快速搜索算法。最后,计算机仿真表明了方法的有效性。 相似文献
307.
308.
309.
310.
针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。 相似文献