A robust object-based shadow detection method for cloud-free high resolution satellite images over urban areas and water bodies

Unwanted contrast in high resolution satellite images such as shadow areas directly affects the result of further processing in urban remote sensing images. Detecting and finding the precise position of shadows is critical in different remote sensing processing chains such as change detection, image classification and digital elevation model generation from stereo images. The spectral similarity between shadow areas, water bodies, and some dark asphalt roads makes the development of robust shadow detection algorithms challenging. In addition, most of the existing methods work on pixel-level and neglect the contextual information contained in neighboring pixels. In this paper, a new object-based shadow detection framework is introduced. In the proposed method a pixel-level shadow mask is built by extending established thresholding methods with a new C₄ index which enables to solve the ambiguity of shadow and water bodies. Then the pixel-based results are further processed in an object-based majority analysis to detect the final shadow objects. Four different high resolution satellite images are used to validate this new approach. The result shows the superiority of the proposed method over some state-of-the-art shadow detection method with an average of 96% in F-measure.     

High Excitation ISM and Gas

An overview is given of ISO results on regions of high excitation ISM and gas, i.e. HII regions, the Galactic Centre and Supernova Remnants. IR emission due to fine-structure lines, molecular hydrogen, silicates, polycyclic aromatic hydrocarbons and dust are summarised, their diagnostic capabilities illustrated and their implications highlighted. Based on observations with ISO, an ESA project with instruments funded by ESA Member States (especially the PI countries: France, Germany, The Netherlands, and the United Kingdom), and with the participation of ISAS and NASA.     

钛合金胶接点焊接头的性能检测

研究了不同焊接电流下钛合金板胶接点焊接头的A扫描信号和C扫描图像特征,并进行了拉伸-剪切试验。结果表明:通过观察C扫描图像的特征与A扫描信号的变化,能够划分胶接点焊接头的胶层区、热影响区、熔合区、熔核区以及焊接缺陷;随着电流(7~10 k A)的逐渐增大,接头熔核直径呈递增趋势,相应的失效载荷从7 231.5增加到10 939.0 N;当电流为7 k A时,在C扫描图像上反映出飞溅缺陷,此时接头失效载荷远小于没有出现飞溅的接头,可见飞溅降低了胶接点焊接头的拉剪载荷。     

球形离散颗粒抑制尾喷流红外辐射传输数值模拟

以气溶胶烟雾红外抑制技术为背景,以Mie散射理论为基础,利用Fluent软件计算获得气固两相流场,采用射线踪迹法(RTANM)编制红外辐射传输计算程序开展了球形固体微粒环尾喷流喷射抑制喷流红外辐射传输数值模拟研究.研究参数主要考虑颗粒本身的光学特性以及颗粒在喷流射流中的扩散规律对抑制效果的影响.研究表明,各种影响因素中粒径对红外抑制率的影响最为显著,3～5μm范围内粒径在1.0μm左右最佳.      

民航行李X光安检图像自适应小波去噪算法

对X光安检图像进行去噪处理可以更清楚地显示出危险物。针对传统小波软硬阈值去噪方法的缺陷．给出了一种自适应阈值的去噪方法,在此方法中,首先进行软硬阈值的折中处理,然后分别对大于和小于阈值的两部分进行自适应处理。利用Tennessee大学提供的实际采集的X光安栓图像进行实验,结果表明该方法能有效地去除安检图像中的噪声,图像去噪后的信噪比、峰值信噪比分别是25．2229dB、27．708dB．与含噪图像相比分别增加了7．7253dB和7．739dB。因此该方法表现出较高的去噪性能。     

基于液晶光阀的动态红外场景仿真研究

介绍了基于液晶光阀的动态红外场景仿真系统构成,分析了液晶光阀的波长变换和空间调制机理。对反映红外场景仿真效果主要因素(光谱输出特性、时间响应特性和空间分辨力)进行了理论分析和研究。利用优化设计液晶光阀参数构建的动态红外场景仿真样机,测量其光谱输出特性、时间响应特性和空间分辨力,结果表明,仿真系统的输出光谱可覆盖中波和长波红外波段,可实现帧频70Hz,系统空间分辨力优于10 lp/mm(受红外光学系统和红外热像仪分辨力限制)。     

无人机载多传感器图像融合评述

为了能为作战指挥系统提供清晰的局部战场信息,提高对局部战场低可观测目标的检测概率、定位精度及识别概率,迫切需要对无人机载SAR、可见光传感器、红外探测器等图像信息及其他非图像信息融合处理。提出了无人机载多传感器图像融合技术需要研究的内容,如: 图像融合新方法研究;无人机载SAR图像的非平稳性处理;基于图像融合目标检测和处理技术; 无人机载图像和非图像信息的融合问题;无人机载多传感器图像融合的实现及评估;多无人机载合成孔径雷达的协同成像;用图像融合的方法实现对运动目标检测等。分析了所提出研究内容的可行性,剖析了其中的关键技术,拟定了可能的技术路线。     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

SAR图像匹配制导精度影响因素分析

合成孔径雷达（SAR）具有高分辨率、全天候等优点,是提高精确制导武器制导精度的有力工具。制导精度是精确制导武器的重要性能指标,影响SAR制导系统精度的主要因素有实时图的获取误差及预处理误差、图像匹配误差、惯导测量误差、SAR制导特殊弹道引起的导航制导的误差。概述了SAR图像匹配制导系统精度的相关研究,对比和分析了这些研究和结论,指出了该研究存在的问题和发展方向。     

基于深度图像的人体关节点定位方法

提出了一个基于深度图像的人体关节点定位的方法:首先将图像中的人体区域分割出来,然后利用随机森林分类器对逐个像素点进行分类,得到身体的各个部件并寻找关节点的位置。通过实验发现,本方法准确性较高并具有一定实时性。分类的准确率为 68%,相较 Kinect技术(40%)达到了较高的分类水平。预测人体关节点位置的平均时间为每帧 150ms,符合实用性要求。