新型生态有机鞣剂FTA鞣制兔皮的工艺研究

传统兔皮鞣制常常采用铬鞣剂及其他有机合成鞣剂,鞣制后会产生六价铬和游离甲醛,废液也难以处理。本试验采用新型生态有机鞣剂FTA鞣制兔皮,与皮胶原交联过程中仅产生中性盐和水,几乎不含游离甲醛。试验中对生态有机鞣剂FTA的主鞣工艺和不浸酸鞣制进行探索,最终确定最佳鞣制工艺条件为鞣剂用量8 g/L,温度35℃,鞣制时间为4 h后提碱至p H 8.0左右。鞣后兔皮的物理机械性能较强,毛被洁白、柔顺。     

基于SAR图像的自动船只检测模型与算法实现

船只检测是实现船只航行安全的重要方法之一,利用SAR图像可实现船只检测。本文论述了海上船只检测的方法、过程及相应的算法。根据实际检测多位于存在陆地和岛屿的近海图像,利用分形维作为海陆分割的阈值,采用改进的分裂合并算法进行分割,并利用轮廓跟踪及种子填充消除分割遗留的孤立区域,使得海陆分割达到了较好的效果。在比较、试验的基础上,船只检测中采用了改进的CFAR算法,依据视数的不同选择不同的杂波模型,既消除了杂波模型参数计算复杂性,又取得了较好的时效性。通过试验证明,本文提出的算法在实际检测中取得了较好的效果,识别率高、虚景率低且实时性好。     

基于空间信息的SAR图像船只交通监测方法

快速准确获得研究区海上船只状态,对海洋交通监测具有重要意义。本文从技术角度提出了基于空间信息的SAR图像海上船只交通监测方法。首先利用已有的空间先验信息对图像进行自动陆地掩膜;建立海面杂波分布模型,对海面船只进行检测;估算船只的长度、面积、中心坐标等参数信息,并对目标进行筛选;最后根据船只信息库结合空间信息平台进行统计与分析,可为海上船只监测以及交通规划等应用提供决策信息。重点介绍了数据处理方法,并以9景ERS2数据进行了实验和详细分析,通过实验,分析了技术的可行性与正确性。     

基于极化似然比的极化SAR影像变化检测

由于数据获取困难等问题,目前SAR影像变化检测方法多基于幅度,而较少引入极化信息.针对此方面的不足,以极化SAR数据为研究对象,在分析多极化SAR影像极化特征及其分布模型的基础上,构建极化似然比检验模型,以此进行不同时相的多极化SAR数据地表地物变化程度分析,通过设定恒虚警率确定变化区域,最后考虑地物空间信息剔出斑点噪声引起的孤立检测结果.利用多极化SAR数据进行算法的验证,并与图像比值法进行比较,实验表明:基于极化似然比方法可以有效区分地物的变化情况,且变化检测精度要优于图像比值法.     

基于海图信息的SAR影像海陆自动分割

海陆分割是对海洋SAR图像进行船舶检测的基本前提之一,传统的手动分割方法可以很精确,但操作繁琐,速度较慢,不适合于批量图像的处理,而海岸线检测算法抗噪能力较低,对于近海多岛屿地区检测效果较差。提出了一种基于海图信息的SAR影像海陆自动分割方法,该方法利用SAR图像的地理信息,有效地与基于地理先验信息的海洋区域矢量图层相叠加,将对SAR图像的海陆分割问题转换为对矢量图层中多边形矢量元素区域的判断,并使海陆分割问题实现了自动化。最后使用Radarsat-1数据和ALOS PALSAR数据对该方法进行了验证。实验表明,近似自动分割与手动分割效果非常接近,对船舶检测几乎没有影响,且运行速度较快,适于图像的实时处理。
     

基于结构特征分析的COSMO-SkyMed图像商用船舶分类算法

船舶分类与识别对于海洋交通运输监测与管理具有重要意义,同时也是SAR海洋应用的重要组成部分。COSMO\|SkyMed高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像下,商用船舶的结构轮廓明显,散货船、集装箱船和油船的特征清晰可辨,为船舶识别分类提供有效支持。提出了一种基于结构特征分析的商用船舶分类算法,通过提取核密度估计值、船舶积分主轴位置及左中右3部分积分量比例等特征,可实现船舶类型的区分。通过在东海试验区的同步实验,证明COSMO\|SkyMed图像商用船舶分类算法的平均分类精度达到89.94%。     

Radarsat-2全极化SAR车辆目标典型方位特性分析

Radarsat-2卫星可为普通用户提供8 m分辨率全极化SAR影像服务,这为研究基于星载全极化SAR影像的目标检测与监视提供了数据保障。针对此新型星载SAR影像中的车辆目标,本文提出以目标RCS测量和极化分解两种技术相结合的目标特性分析方法,并以同型号、典型方位的大型卡车为例,进行了不同入射角条件下的两次同步实验。利用本文提出的分析方法对实验数据进行了分析,给出了卡车目标在不同成像方式下的极化特性分析结论。为进一步研究基于星载全极化SAR影像的道路交通监测提供了基础。     

改性塔拉微粉兔皮复鞣工艺中的应用北大核心

对塔拉微粉进行改性后,将其应用于兔皮复鞣工艺中,考察了兔皮的收缩温度及游离甲醛含量等指标,结果表明:在复鞣阶段使用改性塔拉单宁,大大降低了兔皮复鞣工艺中甲醛的用量,且鞣制后兔皮皮板的丰满度、弹性较好,符合生态裘皮的要求。     

SAR图像船只分类识别研究进展

随着新一代SAR传感器的出现及应用,利用真实高分辨率、多极化SAR图像进行船只分类识别成为海上交通、渔业监测及国防应用的热点问题。首先回顾了SAR图像船只分类识别技术的发展。以近20 a国内外研究的重要成果为基础,对几何结构特征、散射特征和极化特征等船只分类特征进行了总结和比较,分析了其优缺点;总结了各种SAR图像船只分类识别算法的技术特点,并分析了各方法的适用性。最后对SAR图像船只分类识别技术的应用前景和发展趋势进行了阐述。     

基于结构特征的高分辨率TerraSAR-X图像 船舶识别方法研究

针对高分辨率TerraSAR-X船舶图像,提出一种基于结构特征的两阶段船舶识别方法。所识别船舶包括油船和货船两大类,根据船舶结构的不同将油船分为显示油管油船和不显示油管油船,货船分为闭合货船和不闭合货船。识别第1阶段根据船体内是否有孔洞将闭合货船与显示油管油船分为一类,不闭合货船和不显示油管分为另一类;识别第2阶段根据船体内最长直线是否在船体中部将闭合货船与显示油管油船分开,根据船体内是否可以截断直线将不闭合货船和不显示油管油船分开。实验结果表明,采用本文方法进行船舶识别能够得到较好的识别结果。