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。     

新型炉渣混凝土聚苯保温板的应用研究

新型炉渣混凝土聚苯保温板是在第一代产品多年工程实践的基础上研制的。新型保温板不仅实现了生产机械化,保温性能有较大提高,并在有关单位的支持下,引进法国罗地亚(Rhodia)公司的先进产品和技术,成功地研制生产出保温板配套面层系列产品(干粉聚合物砂浆、干粉聚合物柔性腻子和干粉聚合物瓷砖粘结剂),彻底解块了饰面层开裂、防水及墙体牢固结合的问题,极好地适应了我国第二步建筑节能的需要。1　产品结构和规格　　该板一面为11mm钢丝网水泥炉渣混凝土保护层,另一面由30mm～50mm厚阻燃型聚苯乙烯泡沫塑料组成,两者由泡沫塑料的燕尾槽紧…     

云竹纤维喷气涡流纺色纺纱的开发实践

以云竹纤维为例探讨了喷气涡流纺色纺纱开发实践。分析了色纺原料预混、开清棉、梳理、并条及纺纱工序的工艺参数及关键技术措施,并指出了喷气涡流纺色纺纱开发过程中应注意的关键技术问题,为喷气涡流纺色纺纱的开发提供了技术支持。     

湖相碳酸盐岩致密油主控因素及“甜点”刻画

针对辽河坳陷西部凹陷雷家地区沙四段湖相碳酸盐岩致密油勘探面临的主控因素认识不清,缺少致密油储层定量分类标准及适用于老油田的“甜点”刻画方法等问题,系统性开展岩心测试,研究了岩性、物性、孔喉、含油性、脆性、地应力与油层产能之间的关系。根据储层中油气赋存状态,岩性、物性、含油性及产能之间的关系,确定储层物性及含油性下限,建立了致密油分类标准,形成了一套利用测井资料刻画致密油“甜点”的研究方法。研究表明：岩性控制储集空间类型、物性、含油性,进而影响油层产能,是沙四段致密油的主控因素;杜家台油层I类+II类“甜点”区为27.2km²,高升油层I类+II类“甜点”区为77.5km²,新增三级储量近亿吨。该方法对老油田致密油评价具有借鉴意义。     

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。     

基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测

提出了基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测新算法。首先将两幅SAR图像相减取绝对值得到差异图像,然后利用基于非下采样Shearlet自适应贝叶斯阈值去噪算法对差异图像进行去噪处理来减少噪声的影响。最后根据差异图像的局部几何特征和邻域信息构造跨特征矢量,再利用模糊C-means聚类算法对跨特征矢量聚类,聚类的结果为变化类和未变化类即最终的变化检测结果。实验证明:该算法对噪声的抗噪性能平稳而且有效,可以得到较好的检测结果。     

基于权重粒子群优化阈值的NSCT图像去噪

提出一种基于线性递减权重粒子群优化(LinWPSO)阈值的非下采样Contourlet变换(NSCT)图像去噪方法。在NSCT域通过LinWPSO对广义交叉验证风险函数寻优以确定最佳阈值,通过软阈值函数去噪,利用NSCT的平移不变性抑制伪Gibbs失真效应,从而完整保留图像的纹理和边缘等细节信息。实验结果表明,该方法能有效去除遥感图像的高斯噪声,提高图像的峰值信噪比。     

基于NSCT阈值萎缩法的遥感图像去噪

针对图像去噪过程中产生的伪吉布斯现象以及峰值信噪比(PSNR)较低等问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)阈 值萎缩法的遥感图像去噪算法。根据NeighShrink去噪算法中尺度内系数的邻域系数相关性,以及BiShink去噪算法中不同尺度间系数的相关性,对图像进行去噪,利用NSCT的平移不变性,抑制小波去噪中的伪吉布斯现象。实验结果证明,采用该算法去噪后的图像PSNR较高,视觉效果较优。     

一种混合的遥感图像增强方法

根据遥感图像细节信息丰富,信息量大,目标和背景区分度小等特点,针对目前的遥感图像增强方法无法满足在去噪的同时增强图像对比度、细节和边缘的现象,提出了一种混合的遥感图像增强方法。首先将遥感图像做直方图均衡化,从全局增强图像的对比度,然后对遥感图像做NSCT变换,将其分解为一个低频子带和多个高频子带,对高频部分进行自适应阈值去噪和模糊对比度增强处理,为了防止过增强,对低频部分不做处理。最后对逆变换回空间域的图像用拉普拉斯滤波器增强图像的边缘。实验结果表明本文方法对遥感图像增强效果显著。