基于DCT的遥感图像融合*

将DCT应用于遥感图像中全色光学图像和多光谱图像的融合上。首先,对配准的两幅图像做DCT变换;在变换域内,通过灵活的选择全色光学图像的高频部分和多光谱图像的低频部分掺入,实现对融合结果的灵活控制。并分析了将清晰度作为判断最佳融合结果的标准。     

Stellite-6对激光熔覆MoSi_2涂层裂纹敏感性的影响

为了降低激光熔覆MoSi_2涂层的裂纹敏感性,在MoSi_2粉末中加入不同含量的Stellite-6粉末对304不锈钢进行激光熔覆。利用光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射仪等研究了Stellite-6加入量以及工艺参数对涂层裂纹敏感性的影响。结果表明:通过在纯MoSi_2粉中添加Stellite-6合金粉,可以增加涂层韧性相,改善涂层组织,降低涂层裂纹敏感性;当Stellite-6添加量为20%(质量分数)时,可以得到结合良好、无裂纹的涂层;在不影响涂层性能的前提下,较大的稀释率也能有效降低涂层裂纹敏感性。     

基于小波多尺度分析的图像匹配

提出一种基于小波的多尺度分析的图像特征点提取方法,给出了一种多分辨率分块特征点匹配的图像检索方法,多分辨率的分块策略使得相关反馈的自适应性得到了更好的保证,从而实现图像的快速、准确匹配。实验表明该方法在计算时间和精度上都是十分有效的。     

一种基于相关反馈的图像内在语义模型

本文介绍了一种新的语义模型-图像内在语义模型ⅡSM（image internal semantic model）。这种模型通过分析相关反馈的图像检索的结果来提取语义信息，然后对所有图像计算两两之间的互信息，利用互信息对图像进行语义聚类。实验结果表明这种语义模型利用图像之间的语义相关性能提高查询的效率，并且能较准确的将数据库中的图像按语义分类。     

尺度空间检测边缘特征的进化分析

多尺度分析中的一个重要问题是检测特征的尺度空间进化规律。本文以２－Ｄ高斯函数作为核函数,明确给出了解点图像的尺度空间检测边缘是一个由角边界的斜率和分析尺度共同决定的椭圆,以此为基础,讨论了尺度因子对相邻角点检测边缘的同化效应,给出了角最小分辨率与分析尺度的关系不等式。本文的结果对多尺度分析具有普遍性参考意义。     

不同视点海底图像拼接算法

对于深海水下摄影,由于相机平移和旋转,图像对应关系很难自动生成,因此需对应点映射来求解图像间的变换。本文通过摄像机自身所带仪器,测量摄像机焦点和任意物点所在位置,得出不同图像中相同物点所对应的像点。对于两幅图像的映射关系,原理上讲,一般输入三组对应点即可,但考虑到误差和相关性等因素,输入较多的对应点,对所求结果进行优化。将一幅图像映射到另一幅图像所在平面,对两幅图像进行平滑拼接。最后给出计算机实验结果。     

基于迭代滤波盲复原算法的水下图像噪声去除

摘要：图像复原的目的是从观测到的退化图像重建原始图像,维纳滤波与约束去卷积滤波是比较常采用的复原方法。在未知降质函数的情况下,直接运用维纳滤波和约束去卷积滤波有一定困难。针对此提出以维纳滤波与约束去卷积滤波为模型的迭代滤波盲复原算法对水下图像进行去噪。实验证明,该方法获得了比较理想的复原效果。     

不同熟化工艺对燕麦膳食纤维的影响

研究了4种不同熟化工艺对燕麦膳食纤维的影响,结果表明：不同熟化工艺对燕麦的可溶性膳食纤维(SDF)、不溶性膳食纤维(IDF)及总膳食纤维(TDF)含量都有一定提升。其中,IDF增加最高的为常压蒸制组,上升59.91%;SDF增加最高的为高压蒸制组,上升29.59%;TDF增加最高的为微波熟化组,上升47.94%。熟化工艺提高了燕麦膳食纤维的溶胀性,但降低了膳食纤维的持水力、持油性及脂肪结合能力。通过模拟肠道及胃环境pH值,研究燕麦膳食纤维对胆固醇及胆酸钠盐的吸附能力,结果表明：燕麦膳食纤维在肠道环境下对两者吸收明显高于胃环境下,微波熟化对其吸附能力有明显提升。     

基于压缩感知的水下图像去噪

水下环境复杂,水下摄像得到的图像较为模糊。采集数据时会采集到大量不包含任何有用信息的数据,噪声影响更严重。压缩感知理论提出,能用较低采样率高概率重构信号。为研究压缩感知对水下图像噪声的抑制作用,采用OMP,SP,COSAMP不同贪婪重构算法对水下图像进行不同采样率重构分析。实验结果表明,选取合适采样率既可以以少量数据重构图像,又可以抑制水下噪声,且OMP算法效果最好。     

BDS/GPS/GLONASS多频车载RTK定位精度分析

由于受到观测条件以及各种不确定因素的影响,车载RTK模糊度固定问题成为目前的一个研究热点,文中基于附带模糊度参数的卡尔曼滤波函数模型,对BDS/GPS/GLONASS多系统多频RTK定位算法进行了研究,并通过实时数据流解析,分别进行了单GPS、BDS/GPS/GLONASS、BDS(三频)/GPS/GLONASS三种模式的车载动态测试,通过对结果对比分析发现,在车载动态条件下多频多系统模糊度固定率明显优于单系统。