海洋天然气水合物调查地震采集技术——调查初始阶段研究

地震调查方法在水合物中的应用分为两个主要阶段:调查初始阶段和调查深入阶段。调查初始阶段以“突出天然气水合物的四大主要识别标志(似海底反射、振幅空白带、穿层特征、振幅和速度结构异常)”为主要目的,为资料的处理、解释提供丰富的地震信息。从而圈定天然气水合物富集程度高、成藏条件好的“目标”靶区,开展深入调查,更好地展现“天然气水合物矿体立体上的形态特征”,了解“水合物矿体的厚度、顶底界面及富集程度”。文中从震源技术研究、高分辨率地震调查技术的调谐组合参数研究和野外施工方法等方面的内容出发,根据大量野外技术试验资料和有关科研成果,总结了在天然气水合物调查初始阶段的特点及相应的地震调查技术。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法,使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数,将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验,试验表明,本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

载波相位平滑时间常数对GBAS精度增强的影响

陆基增强系统(GBAS)是利用载波相位平滑伪距差分修正实现对导航辅助定位的. 其中,平滑时间常数是影响载波相位平滑伪距精度的关键参数. 本文分析研究了不同平滑时间下电离层时间梯度和空间梯度对Hatch滤波的影响. 在结合电离层时空梯度和多径效应引起的滤波总误差方差的基础上,推导出自适应的最优平滑时间常数. 分别对GBAS静态和动态两种环境下的定位误差进行实验,实验结果表明,采用本文推导出的自适应平滑时间常数降低了GBAS伪距测量误差,从而使定位精度得到增强.      

顾及水陆差异的高分五号影像条带去除

高分五号搭载的可见光短波红外高光谱相机,能获取精细的地物光谱信息,具有十分广泛的应用前景。但高光谱卫星遥感数据往往无法避免条带噪声的干扰,进行条带去除是数据预处理中不可缺少的步骤。传统方法往往对地物的异质性与丰富的细节纹理考虑不足,导致条带不能被彻底地消除。为此,本文提出了一种顾及水陆差异的影像条带去除方法,采用水体与陆地区别统计的策略,解决条带噪声在异质区域的统计特征差异问题,并结合优化统计和一维变分滤波技术实现水陆区域参考统计特征的精确估计,最终基于矩匹配方法分别实现条带去除。实验结果表明:无论是真实实验还是模拟实验,本文提出的算法相较于传统条带去除算法,能更加稳健地去除数据条带噪声,还原地表真实辐射信息;在模拟实验中,本文算法处理结果的峰值信噪比(PSNR)达到46.58,且平均绝对误差(MAE)仅有11.56,均明显优于用于比较的3种传统算法,且算法执行效率也具备优势,能够更好地适用于高分五号大数据量的处理需求。     

基于侧扫声呐的水下小目标检测技术研究

针对水下小目标探测与识别难的问题,开展基于侧扫声呐的声呐图像滤波、图像分割及目标提取方法研究。常规滤波方法难以有效清除图像中存在的噪声,从而造成图像质量下降。采用非局部均值滤波算法与GPU加速的方法,在获得声呐图像较好处理效果的同时,满足水下小目标检测实时性的要求;同时,采用膨胀算法与Canny边缘检测算法相结合的方式,实现了水下真假目标的有效区分。     

锥束CT图像重建算法的快速实现

本文基于锥束CT滤波反投影重建的FDK算法,通过两种算法改进并结合基于共享内存的OpenMP并行技术和代码优化,实现了锥束CT图像的快速重建.基于锥束CT实际投影数据的重建结果表明,图像重建速度得到了较大的提高,断层图像重建质量与FDK原型算法相当.     

一种应用于遥感影像的自适应边缘检测算法

本文基于传统的边缘检测算法提出了一种自适应的边缘检测算法,算法对传统边缘检测的4个过程进行了替代与改进,适用于遥感影像。本算法对梯度算子依据距离加权,构造了较为精确的梯度算子模板;通过二次非极大值抑制,保证了单次响应原则,间接提高了定位精度;提出了阈值圆的方法进行阈值判定,并通过静态动态结合的检测方法提高了算子对不同频率区域的适配性;引入引导滤波进行影像平滑,在去噪同时,良好地保持了边缘特性。实验结果表明：本算法符合单次响应原则,误检率低,定位精度高,细节清晰,边缘检测完整,适合于遥感影像的边缘检测。     

基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法研究

针对侧扫声呐图像噪声干扰严重、分辨率低、目标轮廓模糊等特点,提出了一种基于LOG算子的侧扫声呐图像水下小目标检测算法。首先,根据侧扫声呐图像中水下小目标成像特点,对声呐图像进行滤波及聚类分割,大幅降低图像中噪声;然后,采用斑点检测思想,提取侧扫声呐图像中疑似目标区域;最后,基于自动阈值分割算法对声呐图像进行分割,获取目标区域二值图像,使用二阶矩估计目标尺度,剔除虚假目标,最终实现水下小目标准确检测。实验结果表明：该方法计算速度快、检测成功率高,对侧扫声呐图像中的水下小目标具有良好的检测效果。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法

稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想.本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法.首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类.结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性.