基于非下采样Shearlet和FCM变化检测的入侵植物遥感监测

尝试利用变化检测技术从遥感卫星影像上提取入侵植物蔓延的变化区域,实现对入侵植物的遥感监测。以预处理后的福建罗源湾2000年和2006年的LandsatTM／ETM＋分布影像为数据源。首先采用ENVI软件对预处理过的入侵植物互花米草分布的遥感图像进行配准;然后对配准后的两时相遥感图像采用基于非下采样Shearlet变换和模糊C均值聚类（FCM）的算法进行变化检测,实现入侵植物蔓延区域的位置和边界的检测。实验结果表明：该算法可以自动识别入侵植物生长扩散的的面积和边界,能准确地对入侵植物进行遥感监测。     

基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

基于交叉累积剩余熵和NSCT的多模式遥感图像配准

图像配准是图像变化检测、融合、拼接等技术的 基础,在遥感图像处理领域具有广泛的应用 。利用非抽样Contourlet变换(NSCT)在图像分解上的灵活性,交叉累积剩余熵(CCRE)对遥感图像进行配准的有效性,提出一种基于CCRE和NSCT 的多模式遥感图像配准算法。首先对参考图像和待配准图像分别进行NSCT分解得到低频图像 ,然后采用CCRE作为相似性测度,利用牛顿法获得最优仿射变换模型的 参数对图像进行配准。实验 结果表明,本文方法能够较快的搜索到全局最优解,配准精度高,是一种有效的配准算法。     

多频道电视播出技术及常见播出故障

为了提高多频道电视播出质量,本文深入探究了多频道电视播出的常见故障,介绍了多频道电视播出技术的表现模式,讨论了多频道电视硬盘播出设备问题,包括磁盘反复读写故障、电源安全故障、检测系统故障、硬盘强制退出故障,针对故障问题提出了针对性的处理对策。同时为提升多频道电视播出图像质量,提出了定期保养系统、优化计算机管控系统、机房信息发射管理等举措,全方位保障多频道电视播出质量。     

融媒体时代下广播电视播出技术的运用

随着科学技术的飞速变革和数字化应用范畴的快速推进,广播电视行业进入了一个崭新的发展时代。为适应不同受众群体的需要,现阶段广播电视节目呈现出多元化、丰富的发展趋势。在这样的融媒体发展大环境下,保障广播电视节目安全播出就显得尤为重要。本文对融媒体时代下广播电视播出技术应用价值、意义进行了探讨,分析了技术应用存在的问题,最终得出广播电视播出技术运用优化路径,以期为各地区广播电视行业提供借鉴指导。     

滇杠柳中的新强心甾内酯成份

从滇杠柳(Periploca forrestii)根茎中分得两个新强心甾内酯滇杠柳苷元A(periforgenin A)(Ia)和滇杠柳苷I(periforoside I)(2a)它们具有罕见的变形C/D环甾体骨架。化学结构分别为3β,5β-二羟基-15(14→8)abeo-(8S)-14-酮-强心甾-20(22)-烯内酯和滇杠柳苷元A3-O-β-D-葡葡吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷。结构鉴定采用光谱分析及化学方法。1a的结构还经X衍射予以证实。     

基于改进模糊算法和相对熵的遥感图像增强

针对传统的Pal-King算法阈值难以确定的缺点,利用改进的最大类间方差(OTSU)算法来自适应获取阈值,通过改进的模糊增强算法对遥感图像进行全局增强,然后以相对熵为判别标准,进行领域信息的自适应对比度增强。实验结果表明,该算法增强的结果在主观上能获得很好的视觉效果,客观指标中清晰度和标准差有了大幅度的提升。因此该算法能获得很好的视觉效果和更加明显的细节信息。     

基于Shearlet变换的遥感图像增强

遥感图像具有整体亮度偏暗、对比度较低和目标与 背景区分不明显的特点,遥感图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等起 着积极的作用,图像的多尺度系统已经成功应用在图像处理中。经典的多尺度系统曲波(Cur verlet)变换、 轮廓波(Contourlet)变换无法将连续性与数字世界进行统一处理,而Shearlet变换是目前多 尺度领域 内唯一满足这一性质同时还提供对图像的最优稀疏表示的多尺度系统。本文提出一种基于Sh earlet变换的遥感图像增强 算法,首先将遥感图像进行Shearlet分解,然后对Shearlet变换产生的低频系数进行模糊对 比增强,对各尺度各 方向的高频系数进行模糊增强。实验结果表明,本文算法增强的结果,在主观上能获得很好 的视觉效果,客观指标中图像熵和均值有了大幅度的提升。     

一种基于k均值的多相位水平集遥感图像分割方法

针对遥感图像的特点,本文提出了一种基于K-均值与改进的多相位水平集模型结合的新方法。相比于传统的水平集模型,改进模型在能量函数中考虑了图像的面积、梯度信息和边缘检测。图像的梯度信息可以克服分割中存在的边缘定位的不准确,边缘检测可以在曲线衍化过程中更好的保持边缘信息。为了加快边缘的收敛速度,避免陷入局部最优,本文提出先对图像进行中值滤波来平滑图像和消除部分噪声,然后利用K均值进行聚类得到明显的特征差异。接着用Sobel算子进行梯度重建,然后用改进的多相位水平集模型进行分割。实验结果显示本文的算法对于遥感图像的分割在时间和精度上都有较好的效果。     

华萝摩的化学成分

从萝摩科植物华萝摩(Metaplexis hemsleyana Oliv.)的根中分离到四个新甾体去氧糖甙, 分别命名为hemoside A(1), hemosideB(2), hemoside C(3)和hemoside D(4)。经光谱分析及化学反应鉴定其结构依次为: 12, 20-O-二苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-磁麻吡喃糖苷; 12, 20-O-二苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷; 12-O-乙酰-20-O-苯甲酰肉珊瑚苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷; 吉马苷元3-O-β-D-黄夹吡喃糖基(1→4)-β-D-夹竹桃吡喃糖基(1→4)-β-D-磁麻吡喃糖苷。