基于Contourlet变换的带噪图像增强方法

为了解决带噪图像增强中抑制噪声和增强边缘细节的矛盾,提出一种基于Contourlet变换的带噪图像增强方法。Contourlet变换具有多分辨率、局部定位性、多方向、各向异性等特点,比小波变换更能有效地捕获图像中的高维奇异性。根据这一特点,本文综合考虑变换后系数尺度间和尺度内的依赖性,先在Contourlet变换域中设置自适应阈值抑制噪声;在此基础上,应用广义非线性增益函数来提高较弱细节的局部对比度。实验结果表明,该算法较好的抑制噪声,增强图像细节对比度。     

自适应模糊边缘减宽增强算法

针对形态边缘减宽增强算法的不足,提出了一种自适应模糊边缘减宽增强算法。它对非边缘区采用局部均值滤波来抑制噪声;对于边缘区域,根据梯度方向及当前点在斜坡边缘的位置,自适应的采用边缘方向均值、边缘梯度方向的高灰度均值和低灰度均值来代替当前像素灰度值,从而缩短斜坡边缘的宽度来达到增强图像边缘的目的。采用模糊策略决策,推理合成得到增强结果,在增强的同时,抑制噪声。实验结果表明,该算法能有效地增强边缘并平滑噪声,明显地改善视觉效果。     

一种用于多光谱纹理分类的ICA多尺度算子

针对像元数据为多维的多光谱遥感图像,提出了一种可用于多光谱纹理分类的ICA多尺度算子.首先定义用于描述纹理不同尺度特性的结构单元,然后联合所有波段下的结构单元建立起测量多光谱纹理特性的高维矢量,最后对这些矢量进行ICA分析,将得到的独立成分作为多光谱纹理特征用于分类.通过对Brodatz灰度纹理、VisTex彩色纹理以及实际的盐渍土多光谱图像的分类,试验验证了该算子的有效性.     

弱对比度细节模糊增强的自动参数选择

针对广义模糊增强算法中参数选择的主观性，提出了一种模糊参数自动调整的方法。通过分析实验得出模糊参数对图像增强效果的重要性，给出一种用图像可检测边缘度和图像熵的熵值作为图像增强的评价标准，并根据这个标准实现了原来模糊增强算法中参数的自动选择，达到图像的自动增强，提高图像中弱边缘对比度的目的。最后通过实验证明算法的有效性。     

基于Contourlet变换的自适应图像去噪方法

综合考虑Contourlet变换后系数尺度内和尺度间的依赖性，提出了一种基于Contourlet换的自适应去噪方法。与几种传统的小波去噪算法比较，它能够更有效地保留图像的细节和纹理，具有更好的视觉效果和较优的SNR值。     

一种用于多光谱纹理分类的ICA多尺度算子

针对像元数据为多维的多光谱遥感图像,提出了一种可用于多光谱纹理分类的ICA多尺度算子.首先定义用于描述纹理不同尺度特性的结构单元,然后联合所有波段下的结构单元建立起测量多光谱纹理特性的高维矢量,最后对这些矢量进行ICA分析,将得到的独立成分作为多光谱纹理特征用于分类.通过对Brodatz灰度纹理、VisTex彩色纹理以及实际的盐渍土多光谱图像的分类,试验验证了该算子的有效性.     

一种适应仿射变换的全自动景象匹配算法

针对景象匹配算法的实时性和精确性问题,提出一种适应仿射变换的全自动景象匹配算法。该算法首先按照显著性要求在参考图中划分n个圆形区域,建立相应的尺度空间集合,并计算所有区域的特征向量,接着在实时图像中,以每一个待定像素为中心,构建实时图像相关区域的尺度空间集合,采用去均值Nprod算法,选取相关系数最大者作为匹配区域,利用匹配区域的几何中心(圆心)来计算参考图和实时图的变换参数,最后利用所求得变换参数对图像进行配准。实验证明该算法准确、有效。     

基于形态滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题 ,提出了一种基于形态和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是采用Top hat变换抑制背景的基础上 ,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明 ,在信噪比SNR >2时该方法能有效的检测出图像中的小目标     

从汶川8.0级地震浅谈地震应急后勤保障

随着科学技术的日益发展,人类利用自然、改造自然的能力不断提高,但众多的自然灾害却给人类带来了巨大的威胁和挑战,给人类社会造成了难以估量的损失。2008年5月12日14时28分,我国发生了震惊世界的四川省汶川（北纬31.0度,东经103.4度）8.0级特大地震,受灾地区人民生命财产和经济社会发展蒙受了巨大损失,这是新中国成立以来破坏性最强、波及范围最广、救灾难度最大的一次地震。     

一种基于服务数据对象的异构数据集成系统

在服务数据对象模型的基础上,建立了一个统一的数据访问接口,利用数据访问服务封装各种异构数据源,为不同数据源提供了一种数据访问的方案。实例论证表明,基于SDO的异构数据集成系统统一了对各种异构数据源的访问和操作,消除了数据源的差异性,简化了数据编程。