Scaling-based energy-quality multilevel control for aerial imagery

This paper designs an energy-quality multilevel framework for the coding and transmission of aerial images, and then introduces a scaling-based intra encoder with flexible sampling factor (SF) and quantization parameter (QP). By experimentally investigating how different coding configurations affect the complexity-rate-quality characteristics of aerial images, this paper derives a configuration estimation model between energy-quality level and appropriate (SF, QP) configuration. By utilizing the model, a bivariate control scheme is proposed so as to progressively adjust sender’s energy consumption under quality constraints. The experimental results show that the proposed scheme can achieve better energy-quality tradeoff with a wider quality range, and reduce the energy consumption above a certain quality.     

“嫦娥一号”对月球新生环行山表面热辐射“热点”与“冷点”昼夜变化的观测

20世纪60年代由地基观测的月球表面红外辐射扫描图像发现月蚀过程中月表面有大量的异常"热点",而在"嫦娥一号"(CE-1)对月球表面微波辐射亮度温度(Tb)观测中,这些红外辐射"热点"的地方恰是夜间微波热辐射的"冷点".本文以辐射传输理论分析,解释了这些热辐射昼夜变化很大的异常现象.为比较月表面昼夜辐射温差的变化,选取了在相近纬度上两种典型的环形山区域:一是表面有大量离散岩石块分布的代表新生的环形山(第谷Tycho Crater),另一是经历了长期陨石冲击粉碎与月质演变的不再有大量岩石块分布的老年环形山(莫洛利卡斯Maurolycus Crater).给出了这两环行山区域的CE-1微波Tb数据的昼夜变化,并与美国2009年月球轨道勘测器"先知者"(Diviner)探测对应的红外辐射做了对比.以月表3层模型的辐射传输为基础,从CE-1Tb数据反演了该两区域月壤介质层物理温度的昼夜变化及其分布将月表面物理温度昼夜变化与红外观测结果做了比较.可以看出,月表面热辐射与物理温度的昼夜变化分布,及其"热点"与"冷点"的变化与月表面新生环形山大量分布的高热传导高热惯性岩石块丰度(abundance)分布密切相关.     

月表微波辐射对月壤厚度及其物理温度廓线的反演

以中国"嫦娥"1号(CE-1)卫星多通道微波辐射计对月球辐射亮度温度测量数据,选取月球两极、赤道与沿经度150°W作为目标区域,结合月表面地形的数字高程模型(DEM),讨论环形山月球表面(特别是光照度低的两极区域)微波辐射亮度温度的分布。由昼夜温度变化产生的月壤物理温度分布廓线的三层辐射传输理论模型为基础,结合阿波罗登月点月壤厚度测量数据,用CE-1多通道微波辐射观测数据反演与讨论了目标区域的月壤层物理温度廓线及其月壤层厚度。     

面向图像突发错误的空频延拓差错掩盖

块编码的图像数据在易错网络传输时可能出现突发的图像块丢失,而这会导致图像质量急剧下降。针对这以情况,采用空域差错掩盖技术来缓解突发错误造成的图像降质。文中提出了一个将空域先验知识纳入稀疏建模的空频选择性延拓(SFSE)算法,并采用距离自适应的方法来选择拟合模型所需的支撑区域,通过逐次迭代逼近最佳的基函数及其系数,该拟合模型可用于掩盖在突发错误情况下的图像块丢失。实验结果表明,建议的SFSE算法相比于次好的KMMSE算法平均提高了05 dB的PSNR客观质量,并在适当的算法复杂度下有效地提升了掩盖图像的主观质量。     

基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法

由于光在水下传播时会出现吸收和散射的情况,水下图像往往存在色偏、对比度低、模糊、光照不均匀等问题。根据水下图像成像模型,人们在海底拍摄所获得的图像往往是退化的图像,而退化的图像不能完整地表达海洋场景信息,难以满足实际的应用需要。为此,文中提出了一种基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法。该方法有效融合了颜色校正和去模糊两个阶段,取得了递增的增强效果。在颜色校正阶段,首先对原始图像进行对比度拉伸,在对比度拉伸完成之后,图像可能存在拉伸过度或拉伸不足的现象。因此,所提方法根据灰度世界先验,在对比度拉伸后进一步使用伽马校正来优化和调整图像的对比度和色彩,使图像的R,G,B三通道的灰度值之和趋于相等。接着,在去模糊阶段,通过融合暗通道先验对颜色校正后的图像进行去模糊,得到最终的增强图像。实验结果表明,所提方法具有良好的整体恢复效果,能有效地恢复图像信息,在主观评价和客观评价上均展现出较好的效果。另外,所提方法可以作为水下图像分类等计算机视觉任务的预处理步骤,在实验中能够将水下图像集的分类精度提升16%左右。