用图像提取近岸堆积冰特征参数的方法研究

为获取渤海近岸堆积冰特征参数,发展了集数码照相拍摄、GPS定位和全站仪测高为一体的确定近岸堆积冰特征参数调查技术.通过现场堆积冰外边缘线踏勘,堆积冰外边缘断面的等距离正面摄影和全站仪冰面起伏高程测量,获得堆积冰宽度、堆积冰边缘断面高度、堆积冰表面高度和起伏角度等几何特征参数.综合分析发现:堆积冰的最大外边缘线不超过0m等水深线;辽东湾堆积冰高度一般小于2m,最大2.8m;堆积断面起伏的平均切角22°;高潮位时沿岸堆积冰丘表面平缓,低潮位时相同冰丘表面陡峭.     

收敛性随机森林模型及其遥感应用

通过引入全局损失函数,提出了一种全局优化的随机森林模型算法,称为θ-β型随机森林,并且利用改进后的模型对城市遥感图进行了检测与识别,识别准确率与识别速率都得到了一定的提高.方法在经典随机森林模型的基础上加入前向反馈模型(Forward Stagewise Additive Model),通过每一层节点的训练结果干预下一层的训练数据(从而改变阈值θ的选择)与训练步长(β),使得最后训练得到的型随机森林收敛速度更快,预测结果更为准确.     

基于暗通道先验的无人机图像去雾算法研究

对于单幅图像去雾处理,暗通道先验算法具有较好的效果,但该算法处理时间长,对储存资源与计算资源要求很高,很难应用于无人机图像去雾。在暗通道先验算法的基础上进行改进,提出了一种快速的去雾算法,首先通过优化滤波器直接获得高精度的透射率,避免了原算法后续的抠图处理,显著降低了计算复杂度;然后针对去雾图像偏暗、灰度分布偏离原始图像的情况,以原始图为参考,采用直方图规定化方法进行增强处理,提高了亮度,改善了去雾图像的视觉效果,与He算法相比,该算法不仅极大地降低了计算复杂度,速度提高了近5倍,而且保持了原始算法的去雾能力。     

一种基于频域的红外图像去底纹动态压缩算法

红外传感器的前端采用高精度的A/D采样芯片具有14位的高动态范围,而显示设备一般支持256个灰度等级,只有8bit的数据带宽。为保留图像的高动态范围并同时保留重要的低对比度的细节,提出了一种新的基于直方图的红外图像动态压缩算法。通过频域分离完成低对比度细节保留和增强,以及通过时域动态范围拉伸实现背景和目标细节分离的策略,很好地解决了保留较强的细节对比度和大幅度动态范围缩减的矛盾需求。实验结果表明,相较于传统直方图方法,基于新算法的红外图像获得了具有良好细节表现能力的全局性映射压缩,较好地抑制了图像中的底纹,消除了图像的不均匀性。     

基于小波高频的立体图像质量评价

根据小波变换的高频分量包含边缘及纹理等人眼比较关注的细节信息,提出了一种基于小波变换的高频重构的立体图像质量评价方法,包括左右视点质量评价和立体感评价两部分。通过模拟人类视觉系统处理原始和失真的左右视点图像,利用结构相似度算法得到左右视点质量评价值;用加权处理后的小波高频分量经过重构得到人眼关注的细节信息图,分别计算原始和失真的左右视点细节信息图的绝对差值图,利用结构相似度算法对两幅绝对差值图评价得到立体感质量评价值。将两种质量评价值进行加权融合得到最终的立体图像质量评价值。整体实验结果的Pearson线性相关系数在0.94以上,Spearman秩相关系数值在0.93以上,均方根误差值接近5.5,能较好地符合人眼视觉特性。     

基于快速神经网络架构搜索的鲁棒图像水印网络算法

为解决深度学习在图像水印算法中计算量大且模型冗余的问题,提高图像水印算法在抵抗噪声、旋转和剪裁等攻击时的鲁棒性,提出基于快速神经网络架构搜索（neural architecture search,NAS）的鲁棒图像水印网络算法。通过多项式分布学习快速神经网络架构搜索算法,在预设的搜索空间中搜索最优网络结构,进行图像水印的高效嵌入与鲁棒提取。首先,将子网络中线性连接的全卷积层设置为独立的神经单元结构,并参数化表示结构单元内节点的连接,预先设定结构单元内每个神经元操作的搜索空间;其次,在完成一个批次的数据集训练后,依据神经元操作中的被采样次数和平均损失函数值动态更新概率;最后,重新训练搜索完成的网络。水印网络模型的参数量较原始网络模型缩减了92%以上,大大缩短了模型训练时间。由于搜索得到的网络结构更为紧凑,本文算法具有较高的时间性能和较好的实验效果,在隐藏图像时,对空域信息的依赖比原始网络更少。对改进前后的2个网络进行了大量鲁棒性实验,对比发现,本文算法在CIFAR-10数据集上对抵抗椒盐噪声和旋转、移除像素行（列）等攻击优势显著;在ImageNet数据集上对抵抗椒盐高斯噪声、旋转、中值滤波、高斯滤波、JPEG压缩、裁剪等攻击优势显著,特别是对随机移除行（列）和椒盐噪声有较强的鲁棒性。     

基于PI法的门源MS6.4地震前震中附近地震热点图像异常变化研究

基于1980年以来青海省和甘肃省区域地震台网的定位地震目录,分析了研究区最小完备震级,选取空间网格尺度为0.2°×0.2°、地震活动异常学习时间段和预测时间段均为3 a,应用图像信息（PI）法,分析了门源M_S6.4地震发生前震中附近地震热点图像的异常变化过程。结果表明,在2013年1月1日至2016年1月1日的预测时间窗内,冷龙岭断裂和祁连山北缘断裂附近存在明显的地震热点,且地震热点图像颜色偏深,发震概率较高,向前滑动至2014年1月1日至2017年1月1日,2015年1月1日至2018年1月1日和2016年1月1日至2019年1月1日3个预测时间窗,此两断裂附近仍存在地震热点,地震热点图像颜色逐渐由深变浅,而门源M_S6.4地震就落在PI法得到的地震热点内。门源M_S6.4地震前存在明显的地震热点,且地震热点相对集中,地震热点图像颜色由深变浅,震后消失;在祁连山北缘断裂附近,地震热点持续存在,分布较集中,地震热点图像颜色也呈由深变浅的过程。未来需关注祁连山北缘断裂,附近有发生强震的可能。     

自由面对潜艇尾流场流动特性影响研究

潜艇周围绕流场流动特性会影响潜艇的机动性能,特别是近水面航行时,自由面的存在会增大潜艇尾流场的复杂程度.为探究潜艇在近水面航行时自由液面对潜艇尾流场流动特性的影响机理,借助大型水下三维粒子图像测速技术开展潜艇尾流场流动特性研究.首先通过美国泰勒水池标准模型实验结果对试验方法准确性进行验证;随后,用验证后的模型试验方法对...     

基于ROI编码的干涉超光谱图像近无损压缩

针对干涉超光谱成像仪所成图像的特点,提出了一种基于ROI（Region of Interest,感兴趣区域）编码的干涉超光谱图像序列压缩方法.利用帧内差值变换,结合矩形ROI编码,在提高遥感图像压缩比的同时,使压缩后的重建图像质量达到近无损的技术要求.实验结果表明,这种压缩方法在干涉超光谱图像压缩中当相对光谱二次误差为2.04％时,干涉图像的压缩比达到9.66∶1.     

基于队列式缓存结构的视频图像存储算法

针对视频图像数据实时存储过程中普遍存在的丢帧问题,通过深入分析典型的存储算法,找出实时存储过程中视频图像数据丢失的原因：计算机在连续存储相同大小的文件时,存储速度在一定的范围内波动.本文采用队列式缓存结构有效地消除了存储速度波动所带来的影响,保证了在数据流速小于磁盘平均存储速度的前提下,高速视频图像数据的实时存储,解决了丢帧问题.实践验证了该算法的可行性与可靠性.