Remote sensing image segmentation based on spatially constrained Gaussian mixture model with unknown class number

In view of the traditional Gaussian mixture model (GMM),it was difficult to obtain the number of classes and sensitive to the noise.A remote sensing image segmentation method based on spatially constrained GMM with unknown number of classes was proposed.First,in the built GMM,prior probability that represented the membership between a pixel and one class was modeled as a Markov random field (MRF).In order to improve the sensitivity of noise,the smoothing factor was defined by combining the a posterior probability and the prior probability of neighboring pixels.For estimating the number of classes and the parameters of model,the reversible jump Markov chain Monte Carlo (RJMCMC) and maximum likelihood (ML) estimation were employed,respectively.Finally,by minimizing the smoothing factor the final segmentation was obtained.In order to verify the proposed segmentation method,the synthetic and real panchromatic images were tested.The experimental results show that the proposed method is feasible and effective.     

热像图对强直性脊柱炎的诊断价值

探讨了红外热像图对强直性脊柱炎(AS)的诊断价值.采用国产WP-95型医用红外热像扫描仪,对131例AS患者和100例正常人的红外热像图表现进行分析.结果表明,AS的脊背热像图自颈胸至腰骶呈温高色红的热区,宽度相当于两侧骶棘肌外缘间,平均1.7℃的连线,温度高于两侧温度1～2.9 ℃.可见用热像图诊断AS具有明显的临床意义.     

超晶格量子阱光学双稳态系统的全局分叉与混沌行为

基于超晶格量子阱的双稳态效应,在经典力学框架内,把粒子的运动方程化为了具有阻尼项和受迫项的摆方程.利用Melnikov方法分析了系统的全局分叉与Smale马蹄变换意义上的混沌行为,给出了系统通过级联分叉进入混沌的临界值.结果表明,系统进入混沌的临界条件与它的参数有关,只需适当调节这些参数就可以避免或控制混沌,为光学双稳态器件的设计提供了理论分析.     

改进的环形腔双包层掺Tm3+光纤激光器

设计了一种改进的环形腔双包层掺Tm3 光纤激光器.通过分析准三能级系统的再吸收损耗并对比实验结果,获得了双包层掺Tm3 光纤激光器的阈值功率和热平衡时反转粒子的数量;研究了所设计的环形腔双包层Tm3 光纤激光器的稳态特性,仿真结果表明:环形腔结构下,整个光纤都处于高泵浦状态之中,且随入射功率的增加,泵浦功率增加更明显;在光纤长度不变的情况下,二色镜最佳反射率随泵浦功率的增加逐渐增大;在二色镜反射率不变的情况下,随泵浦功率的增加,最佳光纤长度逐渐增加.     

基于FPGA的多路声呐信号采集卡的设计

介绍了声呐技术及其应用,并根据声呐特性选择设计使用的功能芯片.较为详细地阐述了用FPGA实现多路声呐信号的模数转换和SRAM乒乓存储.最后给出FPGA各功能模块仿真图.     

TiCN对钛酸钡基PTC热敏陶瓷性能的影响

采用固相反应法制备了TiCN掺杂的(Ba0.85Sr0.11Pb0.04)TiO3 PTC热敏陶瓷。研究了TiCN加入量对其显微结构和PTC性能的影响。结果表明:添加x(TiCN)为0.006时,可使晶粒结构均匀,PTC性能得到改善。所获样品的体积电阻率ρv为31.2Ω.cm,电阻温度系数αR为21%℃–1,升阻比lg(Rmax/Rmin)为5.7,居里温度tC为97℃,耐电压强度Vb为280 V.mm–1。     

涡旋光束和光学涡旋

就涡旋光束和光学涡旋的基本特征和原理进行了概述,对其产生、传播及应用进行了介绍.对涡旋光束和光学涡旋的研究动态进行了叙述,并对其未来的研究和应用前景进行了展望.     

基于温度修正的GF-5全谱段光谱成像仪热红外谱段辐射定标

针对GF-5全谱段光谱成像仪热红外谱段存在响应异常、辐射定标精度难以保障的问题,开展了地面辐射定标补充试验,发现热红外谱段响应对仪器内部温度、焦面温度变化敏感是导致异常现象的主要原因。进一步对相机输出信号值随仪器内部温度、焦面温度变化规律进行了分析总结,提出了基于仪器温度、焦面温度修正的绝对辐射定标算法,成功应用于全谱段光谱成像仪热红外谱段的实验室绝对辐射定标,结果表明定标不确定性为1.36%。     

基于改进Delaunay三角剖分的空间目标红外辐射成像方法

空间目标的红外成像仿真技术在军事国防、空间探测等领域都具有重要意义。本文提出了一种基于改进Delaunay三角剖分的空间目标红外辐射成像方法。此方法首先根据空间目标热平衡方程,利用节点网络法求解出目标的各节点温度,然后利用STK得出探测器、目标、地球与太阳的位置关系,随后由目标节点温度求得目标红外辐射强度,最后采用提出的改进Delaunay三角剖分的方法重建目标得到红外图像。本文以某卫星为例进行了成像仿真实验,实验验证了本文成像方法的有效性与高效性,对空间目标的红外探测与识别具有重要价值。     

基于YOLO算法的红外图像目标检测的改进方法

传统红外图像行人检测方法利用人工进行比例模板设计和行人轮廓特征提取,由于预设模板比例相对固定,当行人因衣着增减、随身携带物品及姿态改变等原因使其轮廓比例发生较大变化时,往往会导致算法失灵而出现漏检现象。而基于深度学习的目标检测则通过对大量样本的本质特征进行抽象、提取、加工和整合,进而实现对更多样特征的学习。因此利用深度学习目标检测算法进行红外图像行人检测应用的研究可以弥补传统检测方法的不足。YOLOv3是目前性能较为均衡的识别算法,本文在分析YOLOv3系列算法的原理和特点的基础上提出了一个新的改进算法模型——Darknet-19-yolo-3,在几乎不损失检测精度的条件下提升检测速度,一定程度上实现检测准确率和速度的相对平衡。