基于边缘强度特征和线性谱聚类的 SAR 图像超像素生成方法

面对高分辨合成孔径雷达(SAR)图像的海量数据,学界广泛通过基于超像素的方法 简化图像处理过程。一般适用于光学图像的超像素分割算法对存在斑噪的 SAR 图像分割性能均 不够理想。面向 SAR 图像改进现有超像素生成算法是目前的研究热点之一。在探讨了将边缘强 度特征引入超像素分割算法的可行性的基础上,结合边缘强度特征和线性谱聚类方法,提出了 一种新的 SAR 图像超像素生成方法(e-LSC)。通过仿真 SAR 图像和实测 SAR 图像的比较实验, 证实了 e-LSC 算法与其他几种典型超像素生成算法相比,生成的超像素在边缘贴合度和匀质区 域的规则化上都有所提高。     

一种极化SAR目标Cameron分解的改进方法

Cameron分解是一种非常重要的极化SAR目标相干分解方法,在舰船及小型飞机检测等方面有着广泛的应用.但由于Cameron分解方法未考虑目标可能具有的非相干特性,对包含非相干目标的场景应用会导致不准确的分解结果,不利于进行后续的目标检测处理.为了解决问题,通过引入Touzi提出的目标相干性判定准则,在Cameron分解过程中对目标进行相干分类预处理,能够较好地将场景中包含的非相干目标分离出来,从而提高了Cameron分解结果的准确性,达到了改进Cameron分解的目的.使用实测L波段极化SAR数据进行实验,实验结果验证了改进方法的有效性.     

一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类方法

该文提出了一种基于Freeman分解与散射熵的极化SAR图像迭代分类新方法。该方法首先通过Freeman分解提取3种散射机理成分的功率,同时通过H/ 分解提取地物的散射熵;再利用这4个表征地物特性的参数将极化SAR图像中的地物划分为9个初始类,最后使用Wishart分类器对初始类进行迭代分类得到最终的结果。该方法合理利用了地物的极化散射信息,能够取得较好的分类效果,同时运算量也比较小。实测极化SAR数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

IF-45W型浮选机在辛置矿选煤厂的应用

介绍了辛置矿选煤厂原浮选系统存在的设备陈旧、处理能力不足等问题,采用IF-45W单槽体机械搅拌浮选机对浮选系统进行了改造,通过对比,显示了该浮选机具有精煤产率高、自动化程度高、运行成本低、劳动强度低的优点。