基于热红外图像的海面油膜面积的测算方法

针对现有油膜检测技术难以准确测算油膜面积且检测精度受天气条件影响大的问题,本文提出了一种基于热红外图像的海面油膜面积测算方法。采用波段为 8耀14 滋m 的红外热像仪获取海面油膜的热红外图像,对采集的油膜图像进行预处 理 （灰度化、中值滤波和锐化）;基于图像灰度分布特征分割油膜区域 （感兴趣区域,ROI）,采用形态学操作对 ROI 进行填充、腐蚀与膨胀,并对 ROI 进行数学表征;通过像素面积法计算 ROI 实际物理面积。实验结果表明：在不同的外界天气环境下 （如海浪、海风、海雾、不同光照等环境）,该方法对不同黏度的石油样品在海面形成的油膜均有良好的检测精度, ROI 面积计算平均误差为 3.77%。     

基于红色通道注意力机制的水下图像增强

水下图像增强因其在海洋勘测和水下机器人中的重要意义而备受关注。在过去的几年中,已经提出了许多水下图像增强算法。已有的深度学习方法由于忽略水下图像的预处理过程和对红色通道信息的增强或者弱化了这个过程,导致增强结果并不显著,其往往只适应特定的场景,缺乏泛化能力。为此,基于卷积神经网络建立了一种全新的水下图像增强算法,为了充分利用特征图的通道信息,在相同维度的特征图之间采用不同尺寸的卷积核获取更多通道数目的特征。然后,基于红色通道构建了注意力机制,以加强对于图像中容易丢失信息的红色通道的特征提取。最后,在EUVP,UFO120数据集做了消融实验,证明了红色通道注意力机制的有效性。通过对对比实验的增强结果进行各项指标分析,证明增强结果有着更高的结构相似性和峰值信噪比,并且在无参考指标方面有着更高的颜色平衡、清晰度以及对比度,综合性能优于以往的方法。     

基于图像的天体搜索研究与自动化集成软件开发

天体搜索是天文数据处理流程的一个重要环节,也是以平方公里阵列射电望远镜(Square Kilometre Array, SKA)为代表的下一代射电望远镜在面向海量数据处理中的挑战之一.现今天体自动搜索算法、软件已日趋成熟并投入应用,不过在自动化、兼容性等方面仍具有提升空间.以更自动化、更适应海量数据需求的天体搜索算法研究为宗旨,以现有算法为研究基础,天体自动搜索软件系统得到设计和开发.该系统包含友好的交互式用户操作界面,具备可视化输出数据显示、兼容不同数据输入和输出并包含为实际应用服务的文件管理功能.该系统对于大天区图以及图像集,均能够很好地进行自动化处理.测试结果显示,上述方法对于天体搜索的改进有一定成效.后续将在此基础上对该集成系统做进一步的改进开发,以适应更多的需求.     

共线条件方程在建筑物比高求解中的应用

高度信息作为人工地物的重要属性信息,在军事和民用上都具有很高的利用价值。针对人工地物高度提取的发展现状及存在的主要问题,对单张航片利用共线条件方程确定人工地物比高方法的原理和技术进行了研究,并进行了实验,验证了方法的可行性。     

3S技术在堰塞湖应急治理中的应用研究

以四川堰塞湖为例,首先阐述了3S技术的特点、项目实施基本指标和项目作业技术系统;其次重点叙述了3S技术在项目实施中的技术流程,包括资料收集、地形图矢量化、矢量数据空间分析、TM遥感影像处理、野外调查建立解译标志、遥感解译、土壤侵蚀强度计算、解译成果野外校核、数据库集成等步骤.最后列举了如何利用3S技术解决危情作出的贡献.     

基于J2ME的像素级扩展图形旋转算法的研究与实现

主要研究现有大多数平台下多图像旋转的处理,分析其中的不足之处,总结以往对图像处理方面的资料,分析得出了对图像旋转处理进行二次开发的可行,最终设计实现了一种利用三角函数对图像进行像素级旋转处理,来实现对图像的任意角度的旋转。     

亚像素定位的关键问题研究

分析了控制点标志的选择与设计,采用了图像处理、Hough变换、角点与直线高精度定位算子等方法,实现了中南大学近景摄影测量二维控制场1 350个人工标志点的自动识别和亚像素定位,仿真图检测平均精度达到±0.05像素。     

基于特征提取的目标变化检测方法研究

针对不同时相遥感影像中特定目标的变化,研究了基于特征提取的目标变化检测方法。该方法首先根据目标的几何特征进行检测与提取,然后对提取出的两目标影像进行比较,得到特定目标的变化。实验结果表明该方法对特定目标的变化检测有较好的效果。     

利用有理函数模型实现IKONOS影像的单片定位

分析了利用高分辨率卫星CCD影像进行单片测图的意义，介绍了目前有理函数模型在影像定位方面的应用情况，重点研究了一种利用有理函数模型实现单片定位的方法，即将有理函数模型的正解形式线性化并组成方程组，结合DEM数据，对方程组迭代求解以获取地面点坐标。实验结果表明该方法具有解算精度高和易实现等特点。     

利用SEM照片获取土的孔隙结构参数

以土工实验和计算机图像处理技术为基础, 探讨利用SEM照片获取土的孔隙结构参数的方法, 并以重塑粘性土为例进行实证分析.为获取孔隙结构参数, 首先分3个步骤对土样的SEM照片进行图像处理: 即照片格式转换、颗粒边际线探测和颜色充填; 然后针对黑白二元图像测算孔隙结构参数.从设计制备的重塑粘性土的三轴试验样品中, 选择了12个不同水分状态和密度状态的样品, 经风干和烘干后, 进行SEM测试, 每个样品拍摄了3个尺度的SEM照片, 放大倍数依次为500倍、1000倍、2000倍.之后, 对所获得的SEM照片进行了图像处理分析, 计算了相应的平面孔隙比和平面孔隙率.数据分析表明: SEM照片测算的孔隙参数与通常三相图计算的孔隙参数有关联, 测算数据可以反映土的孔隙结构特征; 样品的不同脱水方式对SEM照片测算的孔隙参数有影响, 与三相图法计算数据相比, 风干土样测算的数据略有偏大, 烘干土样测算的数据偏小; 同一土样不同比例尺的SEM照片测算出的孔隙参数有所不同, 邻近三相图法计算结果上下波动; 利用SEM照片提取土的结构信息是可行的, 对SEM照片进行图像处理分析是获取土的孔隙结构参数的有效办法.