利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

Data fusion algorithm based on state and attribute parameter

Ａｑｕｅｓｔｉｏｎｔｈａｔｈａｓｂｅｅｎｃｏｎｃｅｒｎｅｄｆｏｒｍａｎｙｙｅａｒｓｉｎｔｈｅｍｕｌｔｉｔａｒｇｅｔｔｒａｃｋｉｎｇｆｉｅｌｄｉｓｈｏｗｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｏｆｄａｔａａｓｓｏｃｉａｔｉｏ...     

基于UKF的FADS/INS融合大气数据估计

针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。     

上市公司信息披露质量的影响因素——深圳股市面板数据的实证研究

以深圳股票市场2001-2004年的1958家上市公司的面板数据为研究样本，运用实证分析的方法，检验上市公司信息披露质量的影响因素。实证结果显示：信息披露质量与第一大股东持股比例、资产规模、净资产收益率以及审计意见正相关，而与资产负债率负相关；设立审计委员会的公司的信息披露质量较高。     

空间站维修性系统设计与验证方法研究

空间站在轨运行时间长,因此需采用维修性设计和在轨维修的方法实现长寿命高可靠在轨运行。根据维修性设计理论,结合工程实际,提出了基于产品特性分析的维修需求分析方法和维修支持下的可靠度计算方法。明确了系统维修性设计应包括布局、供电、信息、故障检测、维修工作模式等设计内容。并根据维修难度,提出了四级维修策略。最后根据在轨维修特点,提出了地面试验验证和仿真验证的方法。为空间站系统维修性设计提供了一个技术途径。     

一种面向复杂体系作战的多源信息融合处理方法

研讨了面向复杂体系化作战的信息融合技术,提出了一种基于中心航迹关联的融合架构,设计了面向多源异构数据的信息融合处理方法。经过多机飞行场景下的数据仿真测试,能够有效解决多源传感器多目标环境下目标关联判断问题。     

反舰导弹对舰空导弹的机动突防模型研究

结合现代化海战中反舰导弹与舰空导弹的对抗过程,以反舰导弹蛇行机动为例,分析了反舰导弹对舰空导弹的突防规避策略,建立反舰导弹"蛇行机动"的突防模型。通过仿真计算,对比分析了反舰导弹"蛇行机动"和传统导弹攻击的优劣,指出了"蛇行机动"对于提高反舰导弹突防概率的必要性。     

南方航空公司品牌战略分析

中国入世后企业间竞争的焦点和亮点是服务,最有发展空间和潜力的也是服务.21世纪是服务业的世纪,是企业依靠品牌争天下的世纪,而航空运输业所提供的正是服务产品.以南方航空公司为例就民航运输行业实施品牌战略的几个问题做出分析.     

Bayesian network-based extraction of lunar impact craters from optical images and DEM data

Impact craters are among the most noticeable geomorphological features on the planetary surface and yield significant information about terrain evolution and the history of the solar system. Thus, the recognition of impact craters is an important branch of modern planetary studies. Aiming at addressing problems associated with the insufficient and inaccurate detection of lunar impact craters, a decision fusion method within the Bayesian network (BN) framework is developed in this paper to handle multi-source information from both optical images and associated digital elevation model (DEM) data. First, we implement the edge-based method for efficiently searching crater candidates which are the image patches that can potentially contain impact craters. Secondly, the multi-source representations of an impact crater derived from both optical images and DEM data are proposed and constructed to quantitatively describe the two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) morphology, consisting of Histogram of Oriented Gradient (HOG), Histogram of Multi-scale Slope (HMS) and Histogram of Multi-scale Aspect (HMA). Finally, a BN-based framework integrates the multi-source representations of impact craters, which can provide reductant and complementary information, for distinguishing craters from non-craters. To evaluate the effectiveness and robustness of the proposed method, experiments were conducted on three lunar scenes using both orthoimages from the Lunar Reconnaissance Orbiter (LRO) and DEM data acquired by the Lunar Orbiter Laser Altimeter (LOLA). Experimental results demonstrate that integrating optical images with DEM data significantly decreases the number of false positives compared with using optical images alone, with F₁-score of 84.8% on average. Moreover, compared with other existing fusion methods, our proposed method was quite advantageous especially for the detection of small-scale craters with diameters less than 1000 m.