利用部分投影的二维CT旋转中心偏移快速校正

现有的CT重建算法都依赖于转台旋转中心的准确定位,否则会引起重建图像的伪影。目前已有的旋转中心估计方法的共同特点是利用180°或360°的投影数据。获取这些投影,需要比较长的扫描时间,占用比较多的资源。为此,在平行束扫描和扇形束扫描两种情形下,本文提出利用部分视角的投影来对转台旋转中心进行快速定位的方法。在平行束情形,利用物体空间质心与投影空间的质心的对应关系定理,由60°的投影即可准确测量出旋转中心的位置。在扇形束情形,通过将扇形束投影重排成平行束投影,仍可由扇形角再进行60°的投影准确测量出旋转中心的位置。     

X波段双偏振雷达相态识别与拼图的关键技术

X波段双偏振雷达具有时空分辨率高、易于布网的特点,但散射特性差异和衰减影响使现有S波段雷达的相态识别和拼图算法不适用于X波段双偏振雷达。该文针对X波段相态识别及拼图产品的关键技术开展研究,提出基于准垂直剖面的融化层识别方法、基于数据质量的置信度阈值调整方法、基于统计的隶属函数参数改进方法和基于衰减程度的拼图融合方法。通过对比改进后可有效提升水凝物相态识别结果的可靠性和多雷达拼图结果的合理性。在2016年汛期北京典型个例中,融合后的X波段雷达网与当地S波段业务雷达相比能够提供更精细的回波结构和水凝物相态分布,有效缓解S波段雷达在近处探测能力降低的问题,识别的降雹区与地面观测相符。     

一种基于紫外极光图像的亚暴膨胀期起始时刻的自动检测方法

准确界定亚暴起始时刻是理解亚暴相关问题的关键.已有研究主要集中在两方面:一是从极光图像中人工挑选亚暴事件进行案例分析或统计分析来研究亚暴发生机制及亚暴期间的地磁环境;二是基于一些空间物理参数,如AE指数、SME(SuperMAG electrojet)指数、Pi2、正弯扰等,采用人眼判断或是模式识别的方法从中找出亚暴起始时刻.本文尝试采用模式识别的方法从紫外极光图像中自动地检测出亚暴膨胀期起始时刻.首先,将紫外极光图像通过网格化处理转换到磁地方时-地磁纬度(MLT-MLAT)直角坐标下,然后通过模糊c均值聚类方法提取亮斑,再考察亮斑强度是否增强、面积是否极向膨胀来判断是不是亚暴事件.本文方法在1996年12月—1997年2月这三个月的Polar卫星紫外极光图像上进行了实验验证.我们将检测到的亚暴起始时刻与Liou(J. Geophys. Res., 2010, 115: A12219)的人工标记进行了对比,并详细分析了与标记不一致的多检和漏检事件.本文提出的自动检测方法可以快速地从海量紫外极光图像中完成亚暴事件的初步筛选,方便研究人员进一步深入研究极光亚暴.     

一种有效的航拍图像中直线提取算法

首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。     

利用PLSA技术进行图像分割

引用概率潜语义分析(PLSA)技术作了航空影像图像分割的尝试,介绍了PLSA图像分割的原理方法和分割的具体算法。通过三幅航空影像分割实验,并与生物地理学图像分割(BBOIS)方法和基于吸引子算法的结果作了对比,结果表明,本文方法具有一定的优越性,是一个很有潜力的图像分割方法。     

均匀分布与结构描述ASIFT相结合的SAR与可见光图像配准算法

针对SAR与可见光图像配准中存在的非线性灰度差异与斑点噪声,同时考虑不同的成像视角问题,提出了基于均匀分布与结构描述ASIFT的SAR与可见光图像配准算法。该算法首先采用引导滤波建立引导尺度空间以达到噪声抑制与边缘保持,在特征点提取阶段,由于非线性灰度差异引入相位一致性强度信息,并与尺度空间网格划分相结合,指导筛选图像中均匀特征点的获取;然后在特征描述阶段,引入扩展相位一致性方法计算SAR与可见光图像的一致性梯度幅值和方向,提高了主方向和描述符的准确性;最后利用Optimal-RANSAC进行特征描述符匹配实现有效配准。通过对4组实测图像进行试验及结果分析,证明该算法相比SAR-SIFT与传统ASIFT算法具有更准确的配准精度。     

多波束声参数在海底热液区底质分类中的应用——以东太平洋海隆“宝石山”热液区为例

多波束声纳底质分类可以高效且全覆盖地认识海底底质类型及其分布特征。应用Simrad EM120多波束声纳对东太平洋海隆附近的"宝石山"热液区进行底质分类,一方面可以研究多波束声参数在深水热液区进行底质分类的效果,挖掘多波束声纳在海底底质分类方面的应用潜力;另一方面,通过研究热液区的底质取样、摄像以及多波束声纳资料,建立综合分析热液区底质的模式,获得热液区的底质类型及其分布特征。通过提取与底质属性相关的声纳回波反向散射强度数据,形成"宝石山"热液区的声纳图像,并结合该区域的取样与海底摄像资料,综合分析该热液区的底质类型及其分布特征,结果表明,沉积物在该热液区的喷口西侧广泛分布,在喷口周围主要是基岩与砾石的混杂底质。     

L和C波段雷达干涉数据矿区地面沉降监测能力分析

雷达成像的波长、入射角、地面分辨率等参数严重影响着SAR差分干涉测量地面沉降的监测能力和精度,论文通过理论推导和矿区实际沉降差分干涉相位模拟,从监测到的最大沉降梯度和沉降量、保相能力、对微小沉降的敏感程度等方面对L和 C波段雷达干涉数据的矿区地面沉降监测能力进行分析;精化双轨D-InSAR数据处理的流程、方法和相应参数,使用ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据获取济宁某矿区2009年12月到2010年02月期间更为精确的矿区地面沉降结果,并对沉降结果进行详细比较和系统分析.理论推导、相位模拟和真实数据实验都表明,相对于C波段的雷达干涉数据而言,L波段雷达干涉数据具有较强的保相能力,能够更好地降低失相干和相位不连续性的影响,更容易监测到沉降梯度和沉降量较大的矿区地面沉降,但对微小矿区地面沉降的敏感程度较低.     

基于特征学习的低剂量CT成像算法研究进展

随着CT（computed tomography）技术在临床中的大量应用,其辐射伤害问题也越来越受到人们的关注。与此同时,高性能低剂量的成像也已经成为近年来CT研究领域中的重要研究方向。随着学习型算法的提出及广泛应用,为低剂量CT成像算法的发展带来了新的方向。在影像大数据环境下,基于特征学习方法的低剂量CT成像有着更广阔的发展空间。本文将从稀疏表示和深度学习两个方面,介绍一些国内外应用于改善CT成像质量的相关技术,包括CT成像技术的发展趋势,特征学习相关算法的研究现状,提高低剂量CT扫描成像质量的相关方案等。本文对近年来在低剂量CT成像及特种学习算法等领域的研究成果进行了介绍,并进行相关总结和分析。