基于全局和局部特征的无参考夜间图像质量评价

针对夜间图像光线暗、特征不易提取的问题,提出一种基于全局和局部特征的无参考夜间图像质量评价方法.首先,利用等高线原理将图像分为亮区域和暗区域2部分,将亮区域占整幅图的比例作为特征1;其次,提取夜间图像的全局亮度信息并将其作为特征2;再次,结合微分算子法求得图像的边缘图作为特征3;然后,将夜间图像从RGB转换到HSI,提...     

基于微控制器H8/3052的迷宫机器人设计与实现

对迷宫机器人控制系统进行研究,分析使用各种单片机对迷宫机器人进行控制的利弊,给出一种基于H8/3052的迷宫机器人控制系统的实现方案.采用H8/3052芯片作为核心控制器后,不仅简化系统外围设备,降低系统的损耗,而且提高系统的准确性,获得更好的控制效果.详细描述基于H8/3052的迷宫机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出相应的软件设计方案.     

H8/3048——一种性能优异的新型单片机

本文从 CPU、存储器、I/O接口及功能模块等几个方面较详细地介绍了一种新型单片机 H8/30 48,并与当前流行的 In-tel96系列单片机进行比较 ,指出了 H8/30 48的突出性能和广泛应用前景。     

结合双通道与光源定位的夜间图像去雾

针对夜间雾图光照不均、色偏严重等问题,提出了一种基于亮暗双通道与光源定位的夜间图像去雾方法。结合夜间雾天成像模型,首先对图像进行超像素分割,根据评分阈值区分远近光源区域,对远光源区域采用双通道先验原理自适应确定大气光值,再对景深一致的超像素块进行最小滤波操作求取透射率,并通过引导滤波进行透射率的优化,最后针对光源变化引起的色偏问题,采用基于标准差加权的灰度世界算法进行颜色校正。与经典去雾方法相比,上述方法在对比度、平均梯度、信息熵等指标上有较大提升,验证了上述去雾方法的有效性。     

基于DMSP/OLS数据的夜间低云大雾监测技术研究

在分析现有低云大雾识别方法的基础上,提出了利用夜间微光云图和红外云图识别低云大雾的双通道阈值法,并用美国国防气象卫星DMSP/OLS实测数据进行了验证。实验结果表明了基于DMSP/OLS数据的双通道阈值法进行夜间低云大雾监测的可行性。     

基于直线检测算法的卫星图片中建筑物轮廓提取

提出一种方法,可以从卫星图像中自动检测建筑物.介绍了直线提取和直线合并的算法,分别讨论算法的实现结果和对结果的评价.建筑物检测的结果为矢量的二维候选数据,缩短了原始图像数据和最后对图像理解之间的差距.     

适用于边缘计算的6H并行计算架构

针对云集中式计算模式在延时、安全、环境信息利用等方面的不足,近年来产业界和学术界提出了雾计算、移动边缘计算、移动云计算等不同边缘计算概念,其主要思想是将计算、存储、I/O等资源迁移到网络边缘,以提升各类应用的服务质量。但是,现有的边缘计算架构通常直接采用云计算架构,存在互操作性差、资源利用率不高、资源管理粒度不够细、动态性不强等问题。深入分析边缘计算的特点,基于轻量级虚拟化、软件定义网络、并行计算等基本理念,提出适用于边缘计算环境的6H并行计算架构,即高性能、高可用、高可扩展、高模块化、高可伸缩、高易用。随后采用Python/C++混合编程模式实现了一个6H计算框架。在边缘计算典型硬件条件下,采用物联网典型用例对该计算框架进行了测试。其结果表明：随着计算进程和计算节点数据增加,计算耗时近似成线性下降,说明该计算框架的可扩展性和可伸缩性较好;在高并发条件下,计算框架表现优异,说明该框架具备高性能;在边缘服务器异常情况下,计算框架恢复时间快,说明该框架的可用性较好。另外,该计算框架采用CMD-Worker-Handler编程模型,高度模块化,二次开发简单方便,具有很好的易用性。     

一种基于车灯定位的夜间车牌识别研究

针对夜间的车牌识别,提出了一种基于车灯定位的识别多个车牌的流程方法。该方法首先利用车灯坐标来对图像中多个车牌区域进行定位,进而对局部区域利用边缘检测,形态学技术,使车牌成唯一存在多次跳变的区域,车牌定位之后又利用改进的模板匹配的算法,提高了误判率,从而提供了一套夜间多车牌识别的方法。试验结果表明,两辆车的车牌识别的准确率在95%以上,并能适应于夜间的不同环境。     

控制输入受限的拦截卫星轨道鲁棒H2/H∞控制

针对拦截卫星在执行轨道拦截任务的过程中存在不确定参数和不同类型外界干扰的轨道控制问题,研究了基于鲁棒H2/H∞稳定的控制器设计方法.首先,考虑参数不确定性、外界干扰、系统的H2/H∞性能和有限时间性能、控制输入限幅和极点配置,建立了相对运动轨道模型和相应的约束条件,并由此提出了控制器设计目标.然后采用线性不等式技术提出并证明了控制器存在的充分条件,并将控制器的设计转化为一个凸优化问题进行求解.仿真结果表明,设计的控制器能够使系统稳定并满足各项约束,且对系统不确定性具有较好的鲁棒性以及对外界干扰有一定的抑制作用.     

基于L/L算法的特征提取方法研究

图像的特征提取是基于图像的铅笔画绘制的重要基础,本文采用L/L算法实现了参考图像的特征提取。L/L算子是一种非线性算子,它将逻辑运算和线性卷积操作结合起来,通过判断所有的逻辑条件来决定是否做出线性响应,从而能在更好的考虑全局结构关系的基础上,对局部区域上的点作出更合理的判断。该算法实现了自动铅笔画绘制过程中的特征提取,同时也弥补了Canny算法在提取特征的过程中丢失部分主要特征和产生一些伪边缘特征的不足,并通过分析不同的特征结构独立提取出各类特征线,以及对提取过程中的参数调整来控制特征线的分布。     

Ground-based Automatic Radiometric Calibration of Land Observation Satellite Optical Sensors and Cross Validation Analysis

Due to the low cost-effectiveness and large uncertainty of single calibration for traditional ground-based radiometric calibration methods,it is difficult to meet the requirement ofhigh-precision radiometric calibration of satellite payloads.Aroutinely-operated ground-based automatic radiometric calibration method was developed and applied on radiometric calibration and cross validation analysis of Landsat-8/OLI opticalsensor based on the “National Calibration and Validation Site for High Resolution Remote Sensors” (hereinafter referred to as the “Baotou Site”) in Baotou.The comparison of 11 observation results (from May 2016 to April 2017) between on-board calibration and ground-based calibrationare in good agreement：for the four bands of blue,green,red and near infrared,the average relative deviation between ground-based calibration and on-board calibration was 0.83%,-0.21%,-0.20%,and -1.37%,respectively,while the standard deviation was 2.78%,2.89%,2.94%,and 2.20%,respectively.Further,quantitative analyses on the sources of errors in the process of ground-based automatic radiometric calibration was conducted.The results showed that the final uncertainties of ground-based automatic radiometric calibration in the four bands of blue,green,red,and near infrared were 5.06%,4.65%,4.80%,and 4.98%,respectively.Good consistency between ground-based calibration and on-board calibration proved the reliability of this method,which can dramatically promote the frequency and timeliness of satellite radiometric calibration.     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

一种基于改进土地覆盖更新方法的新增建设用地自动提取

快速准确掌握新增建设用地信息对城镇化监测研究具有重要意义。基于后验概率变化矢量检测的土地覆盖更新方法中，存在初始样本准确性低、后验概率变化矢量检测精度不理想的问题，结合多元变化检测方法，对基于后验概率变化矢量检测的更新方法进行改进，提出一种可应用于新增建设用地提取的自动化方法。利用两期影像多元变化检测结果提高初始训练样本的准确性，同时在迭代选择样本过程中加入该变化检测结果，改善变化检测更新和重分类过程的精度，更准确地提取新增建设用地。用两期嘉兴地区高分一号影像和前期影像土地利用/覆盖分类数据验证改进效果，并与改进前方法对比。结果表明：改进方法提取的2017年新增建设用地精度更高，提取更新后的2017年建设用地总体精度达到85%，Kappa系数0.7以上，变化检测精度比未改进前显著提高。同时该方法显著减少了迭代次数，提高了提取效率。     

一种基于改进土地覆盖更新方法的新增建设用地自动提取

快速准确掌握新增建设用地信息对城镇化监测研究具有重要意义。基于后验概率变化矢量检测的土地覆盖更新方法中,存在初始样本准确性低、后验概率变化矢量检测精度不理想的问题,结合多元变化检测方法,对基于后验概率变化矢量检测的更新方法进行改进,提出一种可应用于新增建设用地提取的自动化方法。利用两期影像多元变化检测结果提高初始训练样本的准确性,同时在迭代选择样本过程中加入该变化检测结果,改善变化检测更新和重分类过程的精度,更准确地提取新增建设用地。用两期嘉兴地区高分一号影像和前期影像土地利用/覆盖分类数据验证改进效果,并与改进前方法对比。结果表明：改进方法提取的2017年新增建设用地精度更高,提取更新后的2017年建设用地总体精度达到85%,Kappa系数0.7以上,变化检测精度比未改进前显著提高。同时该方法显著减少了迭代次数,提高了提取效率。     

基于纹理特征的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

H.264/AVC视频标准中的帧内编码通常采用率失真优化技术,通过遍历所有可能的编码模式,选择其中一个具有最小率失真代价的模式作为最佳帧内预测编码。率失真优化技术在提高编码可靠性、准确性、抗误码率的同时,增加了编码的复杂度和搜索时间。在分析标准帧内预测的情况下,计算当前4×4块和重建4×4块的残差值,若小于某一阈值可提前结束宏块编码,反之则利用图像块的纹理方向与预测模式选择之间的相关性,提出一种快速的帧内4×4块预测模式选择算法。该算法在结合改进的Canny算子和平方梯度法的基础上,提取出当前块的纹理方向,并详细分析了纹理方向与预测模式之间的对应关系。实验仿真在H.264/AVC的参考模型JM13.2平台上完成。结果表明,与标准算法相比,该算法在编码码率持平和峰值信噪比保持不变的前提下,编码时间有较大幅度的下降。     

基于Landsat8热红外遥感数据的山地地表温度地形效应研究

地表温度是影响地表能量收支平衡的重要参量,能够综合反演地表的水热交换过程。虽然当前在基于地表温度开展全球或者区域尺度的地表能量平衡研究方面取得一系列的进展,但是面向山地区域尺度的类似研究仍然面临较大的挑战。为分析山地复杂地形对山地地表温度时空分布的影响规律,基于具有较高空间分辨率的Landsat 8热红外数据,以我国西南典型山地为研究对象,定量反演该区域的地表温度空间分布状况,结合SRTM90DEM数据,选择从海拔、坡度和坡向3个关键地形因子角度分析山地地表温度的地形效应特征。结果发现:山地地表温度随地形因子均呈现出十分显著的变化特征。总体而言,地表温度均随着海拔和坡度的升高而降低,而在坡向方面,南坡的温度相比北坡的温度要高。在地形效应分析的基础上,通过开展1km空间尺度地形和地表温度的空间统计分析发现,山地1km尺度下地表温度存在较大的空间异质性,且其影响不可忽略。研究结果表明:开展山地地表水热过程遥感动态监测需高空间分辨率地表温度作为数据支持,以准确描述山地地形因素对地表能量交换过程的影响。     

一种在H.264/AVC压缩域中检测镜头边界的方法

针对像素域和MPEG压缩域镜头边界检测方法的不足,充分利用H.264/AVC视频编码标准的新特性,提出一种从H.264/AVC压缩码流中直接检测镜头边界的方法.首先,对图像帧做4×4块划分,然后,统计相邻帧对应块的帧内预测模式差异或帧间预测模式差异,最后,通过自适应阈值判决,实现对不同类型的视频镜头边界检测.实验结果表明,该方法具有良好的查全率和查准率.     

基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法

在低比特率视频压缩编码中,全零块的检测是一种常用的技术,用来减少编码器的计算复杂性。该文提出了一种基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法,并在仿真实验中取得较好的效果。     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。     

基于时间序列相似性的自动观测数据时空异常探测方法研究

针对野外无线传感器获取的时空数据的特点,总结常见的时空异常探测方法,提出了一种根据时间序列相似性度量时空邻域的时空异常探测方法,用于准确检测时空数据的异常情况。采用2012年7月15日黑河流域生态水文无线传感器观测网中13个观测节点的数据进行验证,结果表明:该算法能够有效地探测到无线传感器网络时空数据中的异常,并能识别由于灌溉或降雨造成的伪异常,对其他数据处理探索研究有一定指导意义。