Elemental x-ray imaging using Zernike phase contrast

We develop an element-specific x-ray microscopy method by using Zernike phase contrast imaging near absorption edges, where a real part of refractive index changes abruptly. In this method two phase contrast images are subtracted to obtain the target element: one is at the absorption edge of the target element and the other is near the absorption edge. The x-ray exposure required by this method is expected to be significantly lower than that of conventional absorption-based x-ray elemental imaging methods. Numerical calculations confirm the advantages of this highly efficient imaging method.     

基于高斯马尔科夫模型的高光谱异常目标检测算法研究

随着光谱成像技术的发展,高光谱异常检测在遥感图像处理中的应用越来越广泛。传统RX异常检测算法忽略影像空间相关性,而且由于没有经过有效数据降维,运算耗费大,对于高光谱数据有效性不高。高光谱影像在空间和光谱上符合高斯-马尔科夫模型。通过建立马尔科夫参数能够直接计算协方差矩阵的逆矩阵,避免了高光谱海量数据的庞大计算。提出一种基于三维高斯-马尔科夫随机场模型的改进RX异常检测算法。该方法用高斯-马尔科夫随机场模型模拟高光谱影像数据,用最大似然近似法估计高斯-马尔科夫随机场参数,由高斯-马尔科夫随机场参数直接构造检测算子,并以待检测像元为中心设置局部优化窗口,称为马尔科夫检测窗。取窗口内数据计算均值向量和协方差逆矩阵,得到中心像元的异常度,通过移动窗口进行逐像元检测。应用AVIRIS高光谱数据对传统RX算法、高斯-马尔科夫模型背景假设异常检测算法和该算法进行了仿真实验对比。结果表明,该算法能够有效提高高光谱异常检测效率,降低虚警率。运行时间较传统RX算法提高了45.2%,体现出更好的计算效率。     

Flat-top laser beam generated by coherent beam combining of Gaussian lasers

We present a fiat-top laser beam generation scheme using coherent beam combining of hexagonally arranged Gaussian lasers. To produce a beam with a flat-top profile, we optimize the amplitude and phase of each unit laser using the least-square method. Simulation results show that with 13 unit lasers, a beam with the flatness of less than 1% in the optimizing region can be achieved. The main lobe contains over 95% of the total power. The scheme requires no external beam shaping element and has the potential to be designed for high-power applications.     

喷嘴式分布器射流流化床的模拟研究

在D300mm喷嘴式分布器射流流化床上利用双流体模型结合颗粒动力学理论对空隙率分布进行了模拟计算。模拟结果与实验结果吻合较好。在此基础上运用该模型预测了不同喷嘴仰角对床内空隙率分布的影响规律。预测结果表明,喷嘴仰角改变将会影响床层空隙率。     

基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器

图像去噪是遥感图像复原的重要步骤。在去除图像噪声的同时希望尽可能多地保留图像的纹理细节信息。受较差的成像环境和图像数据远距离传输的影响,遥感图像中一般都含有较强的高斯-脉冲混合噪声,而在现有的图像去噪算法中,能够同时去除图像中的高斯-脉冲混合噪声的通用噪声滤波器很少。以非局部平均方法的滤波思想为基础,通过引入邻域相似度评价的概念和脉冲噪声探测器,提出了基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器。实验结果表明:基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器具备有很好地去除图像高斯-脉冲混合噪声的能力,在去除高斯-脉冲混合噪声的同时能够很好地保持图像的复杂纹理和精细细节,并且便于向DSP/FPGA多处理器平台上移植。     

基于改进Otsu法的遥感图像油罐目标分割研究

为了对可见光遥感图像中油罐目标进行快速分割,在前人工作的基础上提出了一种快速的方法。对可见光遥感图像灰度值分布特点进行分析,用数组对满足先验知识的像素进行统计,使图像中缺失的灰度值不再参加计算,大大减少了冗余计算。以类间方差函数的代替函数(二者在同一位置取得最大值)进行分段处理,提高了运算速度。实验证明,这种方法可以应用到可见光遥感图像油罐目标的分割中,且分割效果优于Otsu法,实验所用图像的处理速度是前人改进方法的5倍以上。     

一种基于LASSO回归模型的彩色相机颜色校正方法

彩色相机的颜色校正是实现成像色彩一致性的必要保障手段。传统的相机颜色校正中,对测量数据多采用多项式回归分析来确定颜色定标系数,存在着精度不高的缺点,因此,本文对测量数据提出了基于LASSO的高阶多项式回归拟合方法,利用LASSO压缩系数的特点,在保证计算复杂度的前提下,有效提高了回归模型的校正精度。在D65标准光源下对ColorChecker 24色卡进行了实际成像实验,并用CIELAB色差公式表征了校正效果,实验结果表明,新方法的校正效果明显优于传统的线性回归、二次多项式回归方法,平均色差指标可以达到5个CIELAB色差单位。     

一种基于概率Hough变换的遥感图像中线目标检测新方法

线状目标检测是遥感图像中人造目标识别的重要环节,其技术关键是如何有效地从背景中提取目标的长直边缘。Hough变换是从图像中检测直线的经典方法,但遥感影像的画幅大、背景复杂,标准的Hough变换会检测出大量短直线而影响对有用目标的检测效果。本文提出了一种改进的概率Hough变换方法,首先对原始遥感影像分块,利用Canny算子检测出每个子图像的边缘,再通过Hough变换检测出每个子图中的直线,并对其中的短直线聚类分组以排除干扰,最后再从剩下线段中提取并筛选出平行线以完成长直线目标检测。实验表明,这种方法对复杂背景下的遥感影像中的线状目标有良好的检测效果。     

核密度估计时-空域滤波红外背景抑制方法

提出一种基于核密度估计的时-空域滤波算法,用于红外搜索跟踪系统图像的背景抑制。算法分为空域滤波和时域滤波两部分。在空域滤波中,采用核密度估计算法对背景进行平滑;在时域滤波中,采用核密度估计算法对经过空域滤波后的图像灰度值进行概率计算,判别属于背景残差的灰度值,然后做进一步的滤除。核方法对背景有很好的光滑性且易于计算机实现,实验表明,这种非参方法设计的时-空域滤波算法对背景杂波有非常良好的抑制效果,信噪比也得到明显提高。     

基于标志点等距映射的高光谱图像端元提取算法

针对Isomap-NFINDR端元提取算法复杂度高、占用内存多、效率低的缺点,提出一种基于标志点选择Isomap的快速端元提取算法。该方法采用最大最小距离法来选取初始的K个聚类中心点,并采用光谱夹角距离SAD代替欧式距离来进行聚类分割;根据图像的空间特性,从去除聚类的边界点后剩余点间隔抽取距离聚类中心距离最小的N个点作为标志点。真实高光谱图像实验结果表明,提出的算法精度接近原始的基于Isomap-NFINDR算法,而效率提高了将近60倍。