实用的电子稳像系统设计

由于在车载及机载系统中,受限于质量、体积及功耗等因素,基于PC的电子稳像系统无法直接使用,而基于DSP的系统具有体积小、重量轻、功耗低的特点;这里从硬件与软件两方面设计了一种基于DM642的视频电子稳像系统;给出了系统的输入输出以及数据处理的整体硬件设计,阐述了基于块匹配的稳像算法,并根据设计的硬件与算法搭建Simulink模型,利用Matlab/Simulink软件的实时工具箱RTW创建CCS工程并直接生成C语言代码的方法,调试开发系统的周期;实验结果表明,稳像后的PSNR值明显增大,该系统有效地稳定了频系列;本系统设计简单,稳像精度较好,具有一定的应用价值。     

基于CBERS CCD数据的鹿洼煤矿塌陷区LUCC检测

本文基于多时相中巴地球资源卫星CBERS CCD数据,以鹿洼煤矿塌陷区为例,利用混合像元分解技术开展土地利用/覆盖变化LUCC检测.分别选取研究区域的2002年、2006年和2010年3个时相的CBERSCCD图像作为遥感数据源,将粒子群优化算法引入到端元提取中,基于线性光谱混合模型提取鹿洼煤矿塌陷区水体、建筑用地、农田和土壤4类地物信息,并对结果进行统计分析.LUCC检测结果表明,2002年至2010年间,鹿洼煤矿塌陷地面积逐年增加,造成大面积农田积水,导致无法进行作物耕种.最后,结合当地政府采取的塌陷地治理措施分析了土地利用变化情况.     

红外热成像无线视频监控系统客户端软件设计

结合基于3G无线视频监控系统的监控管理中心软件设计模式,开发了一套客户端应用软件。程序中通过调用ActiveX控件的方法和属性实现了对监测分站的实时视频监控,并采用UDP／Winsock编程技术,以异步非阻塞通信方式完成了现场信息数据的接收和系统控制命令的发送,同时实现了对现场红外热像图的温度场数据定量分析及存储。     

基于双距离像的空间目标多姿态角特征融合识别算法

介绍一种有效的空间目标电磁特征提取与识别方法.首先通过处理目标多个姿态角的平均距离像,在双谱变换的基础上,生成目标姿态角的双距离像;然后计算双距离像矩阵的特征值,得到一个融合特征矢量,以此为判决依据对空间目标进行分类识别;最后,通过大量实测数据验证,该方法对空间目标能作出正确判决,统计识别正确率高于常用的前向(BP)神经网络分类方法.     

微电子器件温度分布测试技术研究

为改善微电子器件性能,提高可靠性,确定筛选、考核条件等都必须对器件的结温、表面温度分布以及热斑等热特性进行精确测量,红外热像法是当前测量微电子器件热特性最有效的方法之一。文章针对InfrascopeⅡ型显微红外热像仪在实际应用中如何提高其测温准确度和一致性等问题进行了研究,重点分析了样品发射率、背景环境和大气衰减等因素的影响,并给出验证解决方案,取得了满意的结果。     

基于分区暗像元和Spline插值方法估算太湖气溶胶光学厚度

传统暗像元大气校正算法认为研究区域上空的气溶胶光学厚度呈均匀分布状态。对于Ⅱ类水体,尤其是气溶胶类型复杂的内陆湖区,暗像元算法的均匀性假设将不再适用。针对传统暗像元算法的不合理性,本研究将太湖湖区划分为9个子区域,每个子区域利用传统暗像元算法估算其气溶胶光学厚度,然后结合Spline插值算法获取整个太湖的气溶胶光学厚度信息,并以传统暗像元大气校正算法作为参照,探讨与分析分区暗像元算法的精度状况。通过本文的研究可知：气溶胶光学厚度是遥感大气校正的关键参数;在2003年10月28日,受西北风的影响,太湖上空的气溶胶光学厚度呈湖南低,湖北高的分布模式;分区暗像元大气校正算法获取的气溶胶光学厚度平均值为0.79,标准偏差为0.099,标准偏差与平均值的比值为12.58%,与传统暗像元算法相比,分区暗像元算法综合考虑了水体上空气溶胶光学厚度空间分布的不均匀性,进而有利于改善大气校正的精度。     

基于HJ-1高光谱数据的植被覆盖度估测方法研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个重要参数,在水文、生态等方面有重要意义,同时,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子,是评价土地荒漠化最有效的指标。以环境一号(HJ-1)小卫星上搭载的新型传感器HSI获取的高光谱数据为数据源,通过选择合适的植被指数建立了植被覆盖度反演模型——像元二分模型。然后运用该模型提取了新疆石河子地区的植被覆盖度信息。通过与地面样方数据进行交互比较,对HJ-1/HSI数据反演植被覆盖度的精度进行了评价。研究结果表明,HJ-1/HSI数据能够得到较高精度的植被覆盖度反演结果,在植被动态及全球变化研究领域具有潜在应用价值。     

结合Harris角点检测和不变质心的稳健图像Hash算法

提出了应用Harris角点检测和不变质心的图像Hash算法.算法从仿射变换的数学模型出发,利用仿射前后图像质心位置的不变特性,计算Harris角点与不变质心的欧氏距离作为特征向量,最后经编码量化产生图像Hash.实验结果表明:本算法对视觉可接受的JPEG压缩、滤波等具有良好的鲁棒性,而恶意扰动或篡改则会改变Hash值....     

利用分块相似系数构造感知图像Hash

提出一种基于图像分块相似系数的感知稳健图像Hash.先对图像预处理,再进行重叠分块,在密钥控制下,利用高斯低通滤波器生成伪随机参考图像块,分别计算每个分块与参考图像块的相关系数得到图像特征序列.依此将相邻两个分块特征值合并以缩短Hash长度,同时对压缩后的特征序列进行重排,进一步提高图像Hash的安全性.最后对归一化特征值进行量化,并运用Huffman方法对其编码,进一步压缩Hash长度.理论分析和实验结果表明,该图像Hash方法对JPEG压缩、适度的噪声干扰、水印嵌入、图像缩放以及高斯低通滤波等常见图像处理有较好的鲁棒性,能有效区分不同图像,冲突概率低,可用于图像篡改检测.     

基于约简SVM的网络入侵检测模型

支持向量的数量越大,基于SVM的网络入侵检测系统速度越慢。针对该问题提出一种新的SVM约简方法,在特征空间中对支持向量进行聚类,寻找聚类质心在输入空间中的原像,将其作为约简向量,以实现支持向量削减目的。实验结果证明,该方法能提高SVM入侵检测引擎的速度,增强入侵检测系统的实时响应能力。