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1.
海面溢油污染是常见的海洋污染之一,通常以未乳化、乳化等风化状态存在,其中乳化阶段对海洋危害更加显著。因此,快速监测海面溢油信息,准确识别并评估乳化溢油污染对溢油应急处理和生态环境保护具有重要意义。激光诱导荧光(LIF)是目前有效的海面溢油探测技术之一。LIF探测系统可分为收发共轴和非共轴形式。有关收发共轴LIF系统对海面乳化溢油探测的研究较少,利用Mie散射理论计算得到溢油乳化液的吸收系数、散射系数等光学参数,建立蒙特卡罗光子传输模型对乳化溢油进行双向反射再辐射分布函数(bidirectional reflectance and reradiation distribution function, BRRDF)的仿真研究。分析浓度、厚度、油种多参数下乳化溢油的fBRRDFcos2θ与发射接收角度的关系,进而得到基于收发共轴LIF系统海面乳化溢油探测的适宜条件。结果表明,fBRRDFcos2θ与发射接收方位角无关,但受发射接收天顶角的影响较大,各参数下乳化溢油的fBRRDFcos2θ其变化规律具有一定差异性。重质油包水和低浓度水包油的fBRRDFcos2θ对天顶角的变化更敏感,轻质油包水和高浓度水包油的fBRRDFcos2θ对较小角度(0°~45°)不敏感,之后迅速下降。因此基于收发共轴LIF系统对海面乳化溢油进行探测时,发射接收天顶角在0°~45°范围内为宜,其中在0°处系统可接收到最大光功率。另外,为验证仿真正确性,利用实验室LIF系统对乳化溢油进行收发共轴式测量荧光光谱,发现此与仿真结果具有一致性趋势。  相似文献   
2.
基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构   总被引:1,自引:0,他引:1  
在图像处理领域中,压缩传感重构是稀疏表示下的最重要的病态反问题之一。压缩传感图像重构利用图像可稀疏表示的先验知识,从比奈奎斯特采样率低得多的随机投影观测值中重构原始图像。为了克服传统的压缩传感算法中收敛速度慢和未利用变换系数的邻域统计特性的缺点,提出了基于高斯混合尺度模型的压缩传感图像重构算法,证明了独立的高斯混合尺度分布作为压缩传感重构的稀疏先验知识的可行性,结合全变差调整进一步提高算法的性能。实验结果表明,该算法有效地提高了重构图像的主观视觉效果和峰值信噪比,加快了压缩传感图像重构算法的收敛速度。  相似文献   
3.
随着海洋溢油问题的日益严重,多种遥感技术被用于海面溢油监测,其中激光诱导荧光(LIF)技术是目前被认为最有效的海面溢油探测技术之一。Hoge等基于LIF技术提出了一种利用拉曼散射光评估薄油膜厚度的积分反演算法并广泛应用于海面溢油探测,针对该算法存在误差较大的问题,提出一种融合拉曼散射光和荧光信号评估海面溢油厚度的反演算法。首先利用拉曼散射光信号反演油膜厚度,然后利用该反演结果计算获取溢油油品的荧光特征光谱,最后利用荧光信号反演油膜厚度。文中推导了利用荧光信号反演油膜厚度的算法,给出了油品荧光特征光谱的逼近算法,并给出了利用荧光信号反演油膜厚度的误差分析。通过实验对该方法进行了验证,选用原油和柴油为实验油品,以波长405 nm的激光作为激发光源,采集波长范围为420~700 nm,采集了海水的背景荧光和拉曼散射光信号、实验油品2,5,10和20 μm等不同厚度油膜的光谱信号。将采集数据分为训练集和测试集,利用训练集数据采用梯度下降法获取油品的荧光特征光谱,利用测试集数据分别采用积分拉曼法和该方法反演油膜厚度。采用积分拉曼法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为12.6%,4.6%,4.4%和2.3%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为14.0%,7.0%,4.2%和3.6%;采用本文方法,原油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为2.5%,2.2%,1.2%和1.1%,柴油不同厚度油膜反演结果的平均误差分别为3.0%,2.4%,2.7%和1.6%。实验结果表明,2 μm油膜反演结果的误差降低最多,原油和柴油2 μm油膜的反演结果误差分别由12.6%和14.0%降低为2.5%和3.0%,其他厚度油膜反演结果的误差也有较大程度的降低,油膜厚度反演结果的误差均小于3%,采用本文算法可以有效提高油膜厚度反演结果的精度。  相似文献   
4.
海上溢油已成为全球环境污染的重要问题之一,溢油严重破坏了海洋生态的平衡,并导致人类健康受到危害。因此,研究高效的溢油检测方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术因能获得溢油的“指纹”图谱而成为溢油鉴别领域的有效分析手段,其与平行因子分析算法相结合获得了良好的溢油鉴别效果。但平行因子算法在使用过程中需要确定不同石油产品本身所适用的浓度范围,且其对预估计组分数敏感,组分数选择是否准确直接影响最终定性定量结果,这些问题都会对油类检测造成使用上的限制。油类组分极为复杂,其中各组分间不存在统一的线性浓度范围,其相互之间还受到荧光猝灭效应的影响。直接对未经稀释的油类样本进行光谱数据采集,所获得的三维荧光光谱会因样本中组分的种类及其含量不同而存在较大差异,导致对三维荧光光谱数据进行解析的平行因子分析算法不再适用。但组分的种类及含量相近的油样其光谱特征相似度较高,并且随着特定组分及其含量的改变,其光谱形状的变化规律也较为明显。基于此,将三维荧光光谱和数字图像识别相结合,提出一种针对混合油类样本的辨识方法。首先,利用五种矿物油(汽油、柴油、航空煤油、机油和润滑油)配制三类混合油样本,其中每类混合油是用其中两种不同矿物油以不同体积比直接混合配制而成;然后利用FS920荧光光谱仪获取样本的三维荧光光谱数据,并对该数据进行求导及灰度化预处理,进而得到三维荧光导数光谱灰度图;其次提取样本三维荧光导数光谱灰度图的颜色、纹理和形状等数字图像特征;最后,通过Fisher判别分析建立样本的分类模型,采用逐步回归建立混合油样本各组分相对体积的定量模型。分类模型对三类混合油样本的分类及识别效果良好。所建立的定量模型的线性相关性R大于0.99,显著性检验p值小于0.05。研究结果表明,三维荧光光谱的数字图像特征可以被本文所述方法有效提取并用于对油类样本的定性定量分析。该研究为海面溢油检测提供了一种简单、可靠的识别方法。  相似文献   
5.
水包油乳化液的溢油量是海面溢油污染评估分析的一个重要指标。激光诱导荧光(LIF)是目前海面溢油遥感探测领域一项最好的技术之一。基于LIF探测技术的海面水包油溢油量的评估目前尚无一套有效且完整的算法。鉴于此,首先设计了一种水包油乳化液溢油量的等效评估模型:将水包油乳化液中分散相油滴假设聚集为漂浮在海面上的成片油膜,如此就将水包油乳化液溢油量的评估问题转化为具有相同荧光效果的等效模型中油膜厚度的估测问题;其次基于LIF探测机理和荧光辐射传输过程,建立了LIF系统接收的荧光信号方程,进而反演求得油膜厚度的计算公式;最后选择具有代表性的重质、轻质两种油品,通过仿真实验验证了等效模型的正确性和将探测的水包油乳化液的荧光信号强度通过等效算法求取了油膜厚度,并对等效误差进行了分析,得出了等效评估算法的适用条件:即当水包油乳化液的实际溢油厚度≤其荧光平稳时的最小溢油厚度时,本文的等效评估算法具有较高精度,其平均误差在8%以内;而当实际溢油厚度>荧光平稳时的最小溢油厚度时,等效评估误差增大,其平均值超出25%。另外,采用本文算法对重质、轻质水包油乳化液的溢油量进行等效评估时,实际溢油厚度分别不大于2和16 μm时可得到较好估测结果。所以,本文研究内容对基于LIF技术探测的海面水包油乳化液的溢油量评估是一种可行和有借鉴意义的方法。  相似文献   
6.
提出了一种新颖的利用随机森林检测深度图像中遮挡现象的方法。该方法从一幅深度图像中提取每个像素点的遮挡相关特征,利用随机森林分类器检测每个像素点是否为遮挡边界点,得到图像中的遮挡边界。主要贡献在于:提出了一种新的遮挡相关特征深度值离散度特征,同时引入高斯曲率特征,并将它们与现有特征相结合来检测遮挡边界;以特征重要性和特征提取时间为衡量标准,对深度图像中的各遮挡相关特征进行了分析评估,在此基础上,选取平均深度差、最大深度差、平均曲率、高斯曲率和深度值离散度5种特征用于设计遮挡检测分类器;一种新的遮挡检测方法,利用随机森林解决深度图像的遮挡检测问题。实验结果表明,同已有方法相比,所提方法具有较高的准确性和较好的通用性。  相似文献   
7.
非奇异M矩阵的判定及并行算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
1 引  言M矩阵是一类具有非正非对角元和非负对角元的实方阵 .M矩阵在生物学、经济学、智能科学、计算方法等许多学科中都有重要应用 .许多实际问题的应用都归到 M矩阵的判定上 .例如判定一个矩阵是否为 M矩阵在网络计算中可以判定一个离散动力系统是否稳定 .在数值计算中 ,可以判定一个迭代系统是否收敛 .因此研究 M矩阵的判定方法成为矩阵理论研究中极为活跃的一个领域 .目前国内外许多数学工作者都在研究 M矩阵的判定方法 ,已有的研究成果都是对 M矩阵的整体进行讨论 ,这对高阶矩阵来说 ,不仅计算困难 ,而且需要对判定定理进行消化…  相似文献   
8.
针对小波变换方向选择性差的局限,提出了一种多方向多尺度的的图像变换。圆对称滤波器组首先将图像分解为高频子带和低频子带,然后利用方向滤波器组将高频子带分解为多个方向子带,而对低频子带进行小波变换。多方向多尺度变换能以更稀疏的方式表示图像的边缘和纹理等几何特征,有利于图像压缩。在该变换基础上,结合迭代量化、嵌入式块截断编码(EBCOT)和集合分裂嵌入式块编码(SPECK)构建一种压缩算法。实验结果表明,对于纹理和边缘丰富的图像,压缩算法的性能相对于JPEG2000有明显地提高。  相似文献   
9.
基于视觉熵的视觉注意计算模型   总被引:2,自引:1,他引:1  
提出了一种基于视觉熵的模拟生物视觉信息处理的视觉沣意计算模型,在使用图像的低层特征的基础上,充分考虑了视觉熵中人眼对图像信息的主观量度.该模型首先将图像分成4×4的图像块,分别计算每个图像块的均值、方差、幅度和亮度变化率;采用中央邻域差算子得到各图像的特征图,合并成一个显著图;计算该图中每个显著区域的视觉熵,将最显著Ⅸ域作为视觉注意的焦点,利用人类视觉注意的抑制返回机制,实现视觉注意焦点的转移,从而完成模拟人类视觉注意的整个过程.实验结果表明,该模型基本上能够模拟视觉注意的过程,而且复杂度较低,具有较高的实用价值.  相似文献   
10.
半潜油是一种隐藏于海面之下并呈现悬浮状态的溢油,其长期毒害并侵蚀着海洋生态环境。然而,针对半潜油污染到目前还未形成有效地监测手段和处理方式,致使其污染的突发性和危害性更甚于海面溢油。因此,研究有效地半潜油鉴别方法对保护海洋生态环境具有重要意义。三维荧光光谱技术中的总同步荧光光谱(TSFS)在油类污染物检测与鉴别中具有不存在瑞利散射干扰以及冗余数据少的优势,但由于TSFS数据本身不具备三线性结构,使得多维校正分析方法在其应用上受到了一定的限制。基于此,开展基于TSFS结合高阶张量特征提取方法的海水半潜油种类鉴别研究。首先,利用有机分散剂和六种不同种类的油品配制了90个半潜油实验样本;然后,利用FS920荧光光谱仪采集实验样本的TSFS数据,并对该数据进行标准化预处理;最后,通过高阶张量特征提取方法二维线性判别分析(2D-LDA)以及二维主成分分析(2D-PCA)分别建立了半潜油样本的鉴别模型;并将所建模型与常规方法多元曲线分辨率交替最小二乘法(MCR-ALS)结合线性判别分析(LDA)以及多维偏最小二乘判别分析(NPLS-DA)进行了对比。分析结果表明,2D-LDA和2D-PCA所建立的半潜油样本鉴别模型具有可靠的性能,鉴别模型的精确率、灵敏度及特异性分别为100%,100%和100%。并且,2D-LDA和2D-PCA能够直接提取TSFS光谱图像矩阵在空间、统计学以及图形学上的精细光谱特征,为区分半潜油样本带来更为精准的鉴别依据。因此,相较于常规的基于展开或分解数据的方法,高阶张量特征提取方法所建立鉴别模型所得到的预测结果更加精确。该研究为半潜油种类鉴别提供了一种参考。  相似文献   
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