基于卷积神经网络的光学遥感图像船只检测

目的研究无需进行复杂的图像预处理和人工特征提取,就能提高光学遥感图像的船只检测准确率和实现船只类型精细分类。方法对输入的检测图像,采用选择性搜索的方法产生船只候选区域,用已经标记好的训练样本对卷积神经网络进行监督训练,得到网络参数,然后使用经过监督训练的卷积神经网络提取抽象特征,并对候选区域进行分类,根据船只候选区域的分类概率同时确定船只的位置以及类型。结果与现有的2种检测方法进行对比,实验结果表明卷积神经网络能有效提高船只检测准确率,平均检测准确率达到了93.3%。结论该检测方法无需进行复杂的预处理,能同时对船只进行检测和分类,并能有效提高船只检测准确率。     

结构光照明层析多样性表面形貌测量

围绕散射表面和复杂微结构表面形貌高精度测量需求,对基于结构光照明的表面形貌测量技术与系统进行了研究,设计了基于科勒照明结合数字微镜器件调制的具有良好结构光对比度和均匀性的结构光照明光学系统,提出了基于高斯曲线插值的虚拟狭缝SlitMask结构照明共焦层析算法与基于迭代高斯拟合的峰值提取重建算法,建立了结构光照明表面形貌测量系统,利用单刻线对系统进行准确性与重复性测试,结果表明相对示值误差为1.87%,重复测量结果的标准差为0.0014μm。对玻璃多刻线样板和车削表面进行测试,验证了本系统不仅可用于反射表面的测量,还对散射表面具有较好的测量能力。     

采用稀疏测量数据的有限角度光声层析成像的研究进展

生物光声层析(Photoacoustic Tomography,PAT)成像可以反映生物组织的光吸收分布,定量测量组织的光吸收系数和散射系数,进而分析组织成分,为疾病的早期诊断和治疗提供可靠的依据。由于成像目标特殊的几何结构以及成像装置的机械结构、空间位置和成像时间等的限制,超声探测器只能在有限的角度范围内扫描,采集到稀疏的光声测量数据,导致重建图像中出现伪影和失真。针对有限角度扫描和稀疏测量数据问题,对目前主流的光声图像重建算法进行综述和分析。     

多源遥感数据融合的现状

本文总结了当前遥感中多源数据融合的各种方法。首先提出了一些多传感器数据融合的一般问题,在此基础上有重点地对多源遥感数据融合的方法进行了描述,分析和对比,介绍了一些最新的方法,同时也论述存在的主要问题和今后的发展方向。     

基于Photoshop通道模块的遥感影像信息提取

随着遥感技术的日益发展,对所获取的遥感海量数据的处理要求也越来越高。因此,本文以Photoshop软件的通道模块为操作平台,对遥感影像的地物信息提取作了尝试性的研究。     

“空中B超”——遥感影像用于考古

结合全球卫星定位系统GPS,遥感成像技术能提供大量对考古研究极为有价值的田野影像信息。结合不同年代拍摄的航空照片,考古学家从这些遥感影像中获得大量信息,并得以在近些年来取得很多举世瞩目的成果。本文列举了一系列典型事例,也披露了我国一些古迹的演变情况。     

遥感影像在地外文明探索中发挥作用

六十年代以来,已向月球和水星、金星、火星、木星、土星、天王星,海王星等太阳系行星发去数十个空间遥感器,并已向地球上的地面站发回大量信息,使科学家们得以发现很多有趣的事物,显示为地球外生物高度文明的作为。本文着重介绍了在月球上发现的异常景物,显示可能在多年以前,曾有高度文明的生物在月球着陆。     

卫星遥感气溶胶光学厚度的双通道方法

本文提出了一种利用ＮＯＡＡ－１４极轨卫星甚高分辨率辐射计可见光和近红外两个通道的反射率资料遥感晴空条件下，均匀下垫面上整层大气气溶胶光学厚度的双通道方法。该方法利用气溶胶散射的波长关系，把基于大气辐射传输方程近红外通道的光学厚度均值引入可见通道，使单个通道中地表反射率和大气因子参数化的误差得以抵消，极大地提高遥感精度。     

一种用于遥感影像版权保护的可见数字水印算法

本文提出了一种用于遥感影像版权保护的可逆可见数字水印算法,利用像素比特位下移的方法保持水印覆盖区载体图像的重要视觉特性,并利用Huffman编码对水印及嵌入位置信息和图像低位面数据进行压缩存储,接收方无需任何有关水印的信息就能无损重建原始图像。实验证明,该算法可见度较高,可以将水印嵌入载体图像的任意位置,且不会出现亮度跳变,水印覆盖区呈半透明状,载体图像内容仍可粗略辨认,无论深色水印还是浅色水印,均具有较好的视觉效果。     

Application of compressed sensing using chirp encoded 3D GRE and MPRAGE sequences

An implementation of Non-Fourier chirp-encoding in 3D Gradient Recalled Echo (GRE), susceptibility-weighted imaging (SWI) and Magnetization Prepared Rapid Gradient Echo (MPRAGE) sequences is presented with compressive sensing reconstruction. 3D GRE and MPRAGE sequences were designed, in which the phase encoding (PE) direction was encoded with spatially selective chirp encoding Radio Frequency (RF) pulses, while the slice and the readout directions were Fourier encoded using gradients. During each excitation along the PE direction, a different spatially-selective RF excitation pulse was used to encode the PE direction with a complete set of unitary chirp encoding basis. Multichannel compressive sensing reconstruction on the undersampled in vivo data demonstrated that images reconstructed from chirp encoded data were able to preserve the spatial resolution better than the Fourier encoding. The mean Structural Similarity (SSIM) across five subjects at the acceleration factor of 6, for chirp encoded MPRAGE was 0.934 compared to 0.912 for Fourier encoded MPRAGE. The implementation of prospective undersampling demonstrated the feasibility of using chirp encoding in clinical practice for accelerated imaging. The minimum intensity projection of the compressive sensing (CS) reconstructed susceptibility weighted images revealed that chirp encoding is able to delineate small vessels better than the Fourier encoding with the SSIM of 0.960 for chirp encoding compared to the SSIM of 0.949 for the Fourier encoding. Improved performance of chirp encoding for CS reconstruction and SWI, along with the feasibility of implementation makes them a practical candidate for clinical MRI scans.     

Eigenmode super-resolution imaging in arbitrary optical systems

We investigate optical super-resolution by means of eigenmode decomposition in arbitrary imaging systems. This technique is applicable for arbitrary objects but requires a knowledge of the eigenmodes of the imaging system. We outline a reconstruction technique that can be applied even to systems in which the eigenmodes are not orthogonal, and we present numerical simulations of eigenmode super-resolution in systems with resolution limited both by diffraction and by aberrations. Our results indicate that optical super-resolution by direct eigenmode decomposition provides a versatile method of sub-diffraction and distortion-free imaging in arbitrary optical systems.     

氢与光纤的物化反应对井下永久性测量的影响

用于井下永久性测量的光纤传感器,由于在高温高压等恶劣环境下会与井下物质发生各种反应从而引起光纤吸收损耗的增加.为了掌握井下永久性测量用光纤吸收损耗的增加情况,本文针对影响光纤吸收损耗的重要因素-氢与光纤的物理及化学反应进行了研究,分析了其影响机理,讨论了其对光纤测量性能及使用寿命的影响,仿真计算了氢与光纤发生的各种反应所导致的光纤吸收损耗的增加情况,得到了化学反应引起的吸收损耗增加是影响永久测量性能的主要因素的结论,并由此给出了有效减少氢对光纤井下永久测量影响的预防措施.     

An empirical study on compressed sensing MRI using fast composite splitting algorithm and combined sparsifying transforms

The problem of compressed sensing magnetic resonance imaging (CS‐MRI) reconstruction is often formulated as minimizing a linear combination of two terms, including data fidelity and prior regularization. Several prior regularizations can be chosen, including traditional sparsity regularizations such as Total Variance (TV) and wavelet transform, and notably some recently emerging methods such as curvelet and contourlet transforms. Moreover, combinations of multiple different sparsity regularizations are also used in various reconstruction algorithms. Currently, Fast Composite Splitting Algorithm (FCSA) is arguably regarded as one of the most outstanding reconstruction algorithms. This article performs an overall empirical study on using FCSA as the reconstruction algorithm and on different combinations of sparsifying transforms as the regularization terms for CS MRI reconstruction. Experimental results show that (1) the sparsity regularization using the combination of wavelet, curvelet and contourlet yields the best reconstructed image quality but has almost the highest running time in most cases; (2) the combination of wavelet, TV and contourlet can significantly reduce the running time at the cost of slightly compromised reconstruction accuracy; and (3) using contourlet transform solely can also achieve comparable reconstruction accuracy with less running time compared with the combination of TV, wavelet and contourlet. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Int J Imaging Syst Technol, 25, 302–309, 2015     

基于遗传算法的遥感影像匹配定位的研究

提出了利用遗传算法进行遥感影像的匹配定位,将遗传算法优良的全局寻优特点应用于原始影像和目标影像的匹配,实现了具有旋转畸变条件下的遥感影像匹配定位,实验结果表明,该算法不仅具有很高的定位精度,而且具有较高的定位效率。     

High-photon-throughput snapshot colour imaging using a monochromatic digital camera and a pupil-domain diffuser

Colour RGB imaging with high throughput was achieved by a monochromatic digital camera with a dispersive diffuser at its pupil. An acquired snapshot monochromatic image was converted to colour coordinates through spectra, by resorting to digital processing with a compressed sensing-based algorithm of spectral imaging. Results of optical evaluation and calibration of an optical system and colour imaging experiments are reported.     

遥感图像分类技术研究

目的　探讨遥感图像分类技术 ,研究不同工作要求的分类方法 .方法　比较了目前流行的几种像分类算法 ,讨论了这些算法的特点 .结果　对实际遥感图像分析研究提供了工作方法 .结论　对快速遥感数据分析场合 ,基于一阶灰度统计的方法的结果是可以接受的 ;非实时和较高分类精度要求的场合 ,应考虑采用神经网络、马尔可夫场等方法     

基于遥感影像的长三角城镇用地扩展变化的研究

近年来,伴随着城市化水平的不断提高,遥感技术在城市土地利用扩展变化研究中的作用越来越多地得到了研究人员的认可。本文作者利用遥感影像的监督分类技术对2001年和2003年长三角地区的遥感影像进行了系列处理,从而对长三角城镇用地变化的驱动力作出了科学的判断,以备为政府相关部门的决策提供支持。     

基于CEM的高光谱图像小目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于约束能量最小化(Constrained Energy Minimization,CEM)的目标检测算法.该算法首先对原始图像进行背景信息抑制从而抑制背景地物、突出低概率的小目标,用迭代误差分析的自动端元提取算法找出目标的端元光谱,然后把目标端元光谱代入CEM滤波器得到该目标的检测结果图.用高光谱数据进行了实验研究,并与CEM滤波器进行了比较.结果表明,其检测性能与直接采用CEM方法的检测性能相当,但是相对于CEM方法,该算法不需要目标的先验光谱信息,更具有实用性.     

辅以波谱分析的高分辨率影像面向对象分类研究

随着遥感影像空间分辨率的提高,地物的空间信息更加丰富,地物尺寸、形状以及相邻地物的关系得到更好的反映,因此目前高分辨率影像分类方法更侧重于利用地物的空间信息,分类过程中参与较多的人为主观因素,在地物类型未知的地区很难进行解译工作。另外,分割过于细碎导致操作数据量太大也是高分辨率影像分类的难题之一。论文提出了辅以波普分析的高分辨率影像面向对象分类方法,即在传统面向对象分类方法的基础上结合影像波谱分析,先对影像光谱角制图粗分类、掩膜操作,再面向对象精分类,较好解决了以往面向对象分类方法地物类型的不确定性和分割细碎等问题。试验以空间分辨率为0.5米的八波段WorldView2影像为研究数据提取西部那曲地区道路和河流,精度达到96.36%。