基于显著性特征和DCNN的高分遥感影像场景分类

高分遥感影像的场景分类是解译遥感影像信息的重要工作之一.为了准确提取出目标信息,针对高分遥感影像场景分类中存在的背景复杂、目标多样、目标信息与背景信息难以区分等问题,提出了一种基于显著性特征和深度卷积神经网络(DCNN)的高分遥感影像场景分类方法.首先,利用K-means聚类与超像素分割算法得到影像的颜色空间分布与颜色对比图,融合不同对比图,以得到显著图.然后,通过对数变换增强显著图中的特征,采用自适应阈值分割方法提高目标的区分度并划分出目标区域和背景区域,以提取出感兴趣区域.最后,构建了一种用于提取深层语义特征的DCNN模型,并将得到的特征输入网络模型中进行训练和分类.实验结果表明,本方法能有效区分主要目标信息与背景信息,减少无关信息的干扰,在UC-Merced数据集和WHU-RS数据集上的分类精度分别为96.10％和95.84％.     

血液细胞光相位分布特征的虚拟仿真研究

为能够充分利用细胞光散射的全息信息,以更好地对生物细胞类别进行解构,根据血液细胞的光穿透特性,建立了血液细胞中红细胞(RBC)、白细胞(WBC)中粒细胞和非粒细胞的典型细胞光散射模型.借助于数字相位显微(DPM)技术的基本方法和实验条件参数,应用VirtualLabTM光学虚拟仿真实验系统.获得了血液细胞在光散射下的虚拟仿真相位分布和光强分布.针对所获得的相位和光强分布图谱进行了分布特征分析,发现了相位分布直接与细胞形态结构密切相关.该点可作为细胞类别分检的一个新的重要依据,该方法相对于3D重建方法来说计算量少、无需很多的边界条件.这种由细胞相位分布解构细胞形态的检测方法可为提升细胞检测技术和发展检测方法的研究提供一种新突破方向.     

低信噪比下两种点目标检测算法的研究

红外图像中点目标检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一。当红外图像传感器和目标之间距离很远时,目标在焦平面上成像面积很小,一般不超过探测器像元的大小,因此目标在图像中表现为点目标,且信噪比极低,目标被噪声（杂波）所淹没,给目标的检测带来了极大的困难。这一领域,前人已经进行了大量的研究工作,并提出了一些检测算法。文中也研究设计了两种红外图像点目标检测算法,并对其进行了计算机仿真实验和分析,结果表明这两种算法具有较好的检测能力。     

利用Mirau型相关显微镜进行面型检测的研究

在Ｍｉｒａｕ型干涉仪的基础上,利用相关检测的原理,实现了Ｍｉｒａｕ型相关面型检测仪。通过该面型检测技术,克服了移相显微干涉（ＰＳＭＩ）面型检测系统中纵向分辨能力受衍射效应制约这一限制,正确测量了面型的纵向尺度。     

带有半导体激光器寿命检测的驱动电源的设计

作者研制了一种带有半导体激光器(LD)寿命检测的驱动电源,该电源通过高精度的采样电路和分步调整方式,不仅可以达到恒功率控制,而且能够检测LD的工作寿命,具有寿命预告警、失效保护功能,从而保证LD工作的可靠性、连续性.     

MPEG-2传输流多路复用的软件设计与实现

对13818-1系统部分码流结构进行分析,对节目特殊信息(PSI)获取、重构、PID重映射、节目参考时钟(PCR)修正等关键技术进行了研究.结合交织调度算法,加入空包补偿,用软件方法设计并实现了基于MPEG-2传输流的多路复用器.通过测试,该复用器可将6路单节目传输流(SFIS)复用为1路多节目传输流(MPTS),并且解复用后,视频、音频具有很好的同步效果.     

光伏系统用于漏电流测量的霍尔闭环传感器设计

基于闭环磁通门技术的传感器广泛应用在测量大电流中的小剩余电流以及噪声共模电流。这类传感器的精度以及对大电流的隔离能力使之成为漏电流检测的最优方案,但通常缺点是成本昂贵且体积庞大。本文介绍了一种新型小尺寸且利用霍尔闭环技术对太阳能系统中的漏电流进行测量的传感器:新一代的LDSR产品。     

“中视迪威2014新品发布会暨国内首款DCI激光数字电影放映机首发仪式”在京隆重举行

2014年8月26日,“中视迪威2014新品发布会·暨国内首款DCI激光数字电影放映机首发仪式”在北京新云南皇冠假日酒店隆重举行。中国电影发行放映发行协会副会长赵军先生．绵阳金家林总部经济试验区管委会主任周雪霖先生、NEC（中国）有限公司常务副总经理范欣先生、北京投影之窗信息咨询有限公司总经理兼前景咨询首席分析师唐海龙先生、中视迪威公司董事长季刚先生及董事总经理张大为先生出席发布仪式并讲话。     

观测通道相关时MIMO雷达的检测性能

针对MIMO雷达的各观测通道相关情况下单目标回波检测问题,通过对回波通道系数的协方差矩阵特征分解,利用特征函数与概率密度函数间的特性,得到通道相关时MIMO雷达检测方法。通过数值仿真表明：观测通道的相关性会降低MIMO空间分集能力,在高信噪比时,MIMO雷达的检测性能随着观测通道相关性的增强而恶化。而在低信噪比时,观测通道的相关性能够改善检测性能。     

一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法

肤色检测是计算机视觉中的一个重要问题,本文提出了一种新的基于直接最小二乘椭圆拟合的肤色检测方法,其基本思想是根据肤色样本分布区域的边界数据点采用曲线拟合的方法得到肤色分布区域的边界方程。在实现时,为了解决直接在笛卡儿坐标系中提取肤色样本分布区域边界数据的困难,算法采用了一种新的解决思路,即首先把训练肤色样本在色度空间的统计分布转化为图像的形式,然后再利用边缘检测方法得到肤色分布区域的边界数据。根据所得的边界数据点用直接最小二乘椭圆拟合方法便可得到肤色分布区域的椭圆边界,方法简单直观。实践表明,该算法能完成对各种不同环境条件下所拍摄图像的肤色分割,效果理想,其性能明显优于常用的域值界定法和单高斯模型法。