遥感图像的云分类和云检测技术研究

为了有效减小云层遮盖对遥感图像数据利用率的影响,提出了一种基于灰度特性的算法,实现了遥感图像高效自动的云分类及云检测.该方法首先将大幅遥感图像切分成小块子图,然后统计子图灰度值的均值和方差,在此基础上将云分成无云、薄云和厚云三类,最后通过边缘检测算法,实现了对厚云影响范围的有效标记.对100幅典型水域遥感图像的实验测试结果表明：正确云分类判别率达到97％,误判率小于4％,漏判率小于2％,基本满足实时性需求,证明了该算法的有效性.     

基于AXI4的卫星接收机DDR3多端口存储的设计

针对卫星图像实时接收与处理系统提出的实际应用需求,采用Xilinx的Virtex 6系列FPGA为平台设计实现了一种基于AXI4总线结构的多端口DDR3 SDRAM存储控制器。允许多个模块实时对单一DDR3外部存储器进行读写访问,满足现有系统中多处理模块需同时缓存各阶段卫星图像数据的需求。通过实际功能验证和ChipScope采样读写数据信号,验证了系统的可行性与可靠性,计算得出最大传输带宽达6.0GB/s、带宽利用率最高在70%-93%之间。应用AXI4总线结构,本多端口存储控制器在高速数据读写系统中具有很高的拓展应用价值。     

自适应距离加权的中值滤波算法

根据空间距离与人类心理感觉的关系,提出一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的中值滤波器,构造出一种基于空间距离加权的自适应中值滤波器.实验结果表明,本文的中值滤波器与传统的中值滤波器及其它典型的改进型中值滤波器相比,在抑制脉冲噪声、保护图像细节或边缘方面,具有更好的性能和效果.     

彩色图像矢量滤波技术综述

彩色图像滤波是彩色图像处理的最基本的研究领域之一。彩色图像滤波技术可以分成标量滤波法和矢量滤波法两大类。其中,标量滤波法只是早期的滤波方法。大量的研究表明,矢量滤波法比标量滤波法更加有效,因为它更能保护彩色图像的光谱特性。为使人们对彩色图像矢量滤波技术及其应用有个系统的了解,该文首先全面地总结了彩色图像矢量滤波的基本理论和方法,并跟踪该领域的最新进展,同时分析介绍了彩色图像矢量滤波技术的一些典型应用;然后对彩色图像矢量滤波技术进行了分类,并对每种类型的滤波算法中经典和目前最常用的算法做了详细的介绍和阐述;接着结合笔者对该领域的研究,提出了一些新的研究方法;最后,对于一些有代表性、经常使用的矢量滤波算法,以冲击噪声为例,给出了其视觉上的滤波效果和客观的评估数据。     

遥感图像的云分类和云检测技术研究

为了有效减小云层遮盖对遥感图像数据利用率的影响,提出了一种基于灰度特性 的算法,实现了遥感图像高效自动的云分类及云检测。该方法首先将大幅遥感图像切分成小块 子图,然后统计子图灰度值的均值和方差,在此基础上将云分成无云、薄云和厚云三类,最后 通过边缘检测算法,实现了对厚云影响范围的有效标记。对100 幅典型水域遥感图像的实验测 试结果表明：正确云分类判别率达到97%,误判率小于4%,漏判率小于2%,基本满足实时性 需求,证明了该算法的有效性。     

一种改进型的自适应基本矢量方向滤波器

基本矢量方向滤波器BVDF(Basicvectordirectionalfilter)是保护彩色图像色调的一种经典的矢量滤波器,主要用于消除彩色图像中的脉冲噪声和色调异常的噪声(vectorswithatypicaldirections),但它没有考虑在滤波器窗口内象素之间的空间距离对滤波效果的影响。根据人类视觉感知,在一个滤波器窗口中,即使二个象素具有相同的颜色值,其中离中心象素较近的象素应当对中心象素影响较大,而距离较远的象素对中心象素影响较小。基于此,论文试图将空间距离对滤波效果的影响量化,提出了一个基于心理距离的加权公式,并结合传统的基本矢量方向滤波器BVDF,构造出了相应的新的基于空间距离加权的自适应基本矢量方向滤波器。实验表明,新的自适应基本矢量方向滤波器,在抑制脉冲噪声、色调保持、细节或边缘保护方面,胜过传统的基本矢量方向滤波器BVDF。     

RS译码优化及卫星通信CCSDS下RS译码仿真

针对里德所罗门（RS）译码的关键步骤错误值求解不灵活的问题提出一种更加通用的求解算法。该算法融入多种本原元运算,使得对不同参数都普遍适用; 针对该算法在求解错误值多项式时计算量过大,根据伽罗华域的特征提出了一种优化方法,从而省去一半运算以及节省存储资源;针对RS译码另一个步骤求解错误位置多项式时迭代复杂度过高的问题,经过对补偿差值的详细分析,给出了一种快速搜索迭代次数的算法,且迭代复杂度由◢O（n◣2△）下降了一个数量级到◢O（n◣）。以卫星通信中的国际空间数据系统咨询委员会（CCSDS）标准下◢RS◣（255,223）为具体研究对象,结合优化后的译码算法进行了数据仿真分析和误比特率测试。实验结果表明,采用改进的求错误值算法和优化的迭代次数搜索算法,可以有效快速解码。     

面向乳腺癌图像的浅层高识别卷积神经网络研究

乳腺癌是易发生且致死率高的恶性肿瘤之一,及早诊断识别是降低致死率的关键.基于应用广泛的乳腺癌病理图像,结合卷积神经网络展开乳腺癌的识别研究.针对癌症图像细节和纹理特征难以识别的问题,采用插值处理将图像进行适当放大,以便研究分析.针对卷积神经网络参数庞大不易训练和不易硬件实现的问题,提出一种精简的5卷积层W型网络结构,具...     

一种基于猫视皮层细胞机制的改进的Sobel算子

目前最常见的边缘检测算子是Sobel算子,但是它存在对非0°和非90°朝向的边缘检测时,其输出幅度不强、抗干扰和抗亮度变化弱的问题。通过仔细比较Sobel算子与猫(以及雪貂和猴)的初级视皮层的简单细胞对场景边缘检测原理的不同,提出了更接近于猫的初级视皮层中的简单细胞的工作机制的边缘检测算法——改进的Sobel算子。实验结果表明:改进的Sobel算子不仅保留了经典的Sobel算子的优点,而且提高了45°、135°朝向的边缘输出幅度,增强了抗干扰性和亮度适应性。     

基于灵长类视觉皮层的目标识别模型综述

在过去的十年,通过实验手段,已积累灵长类视觉皮层的大量实验数据.许多研究者根据这些实验数据提出动物视觉系统的模型,并将它们用于计算机目标识别.文中首先总结动物视觉系统的主要实验结论,然后评述基于灵长类视觉系统工作机制的常用模型,重点讨论MIT的皮层等级模型.