高光谱图像数据变换编码压缩方法

三维ＤＣＴ变换编码包括谱段方向的一维ＤＣＴ变换和由此产生的特征值图像的二维ＤＣＴ变换编码。谱段方向一维ＤＣＴ变换的主要作用是去除光谱方向的数据相关性,并产生由ＤＣＴ系数构成的并与各个谱段相对应的特征值图像。特征值图像的压缩由ＪＰＥＧ算法完成,图像的压缩比由ＪＰＥＧ的量化因子ｑ控制。图像边缘特征对高光谱图像的应用具有非常重要的意义,在高光谱图像的压缩过程中要尽量保持图像的边缘特征。我们设计了具有图像     

一种快速的全色和多光谱图像融合算法

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)在全色和多光谱图像融合中计算复杂度较高的问题,文章提出了一种快速的基于NSCT和超维彩色空间变换(HCT)相结合的融合算法:采用HCT变换提取多光谱图像的亮度分量,使得任意波段的多光谱图像跟全色图像融合的计算复杂度降低;采用NSCT进行融合,使得融合结果的空间分辨率提高的同时,保留原光谱特性。基于Pleiades卫星图像的实验结果表明,跟NSCT变换相比,本文提出的融合算法的融合结果空间细节更加突出,光谱畸变更小,同时计算复杂度显著降低。     

基于权重与混合模型的遥感图像分类方法研究

提出了一种基于权重与混合像元模型的遥感图像分类方法。该方法在现有光谱混合模型的基础上,根据实际应用需要确定地类权重,通过地类丰度与权重因子加权平均确定像元的隶属类型,从而实现遥感图像分类。以SPOT-5土地覆盖遥感分类为例,对权重与混合像元模型结合的图像分类方法进行了验证,结果表明,该方法提高了遥感图像分类精度,在一定条件下更具实际意义。     

RESEARCH ON AUTOMATIC FOG IDENTIFICATION TECHNOLOGY BY METEOROLOGICAL SATELLITE REMOTE SENSING

There is an urgent need for the development of a method that can undertake rapid, effective, and accurate monitoring and identification of fog by satellite remote sensing, since heavy fog can cause enormous disasters to China’s national economy and people's lives and property in the urban and coastal areas. In this paper, the correlative relationship between the reflectivity of land surface and clouds in different time phases is found, based on the analysis of the radiative and satellite-based spectral characteristics of fog. Through calculation and analyses of the relative variability of the reflectivity in the images, the threshold to identify quasi-fog areas is generated automatically. Furthermore, using the technique of quick image run-length encoding, and in combination with such practical methods as analyzing texture and shape fractures, smoothness, and template characteristics, the automatic identification of fog and fog-cloud separation using meteorological satellite remote sensing images are studied, with good results in application.     

有线电视网络系统常见故障分析与排除

1系统交调干扰及排除 交调干扰主要表现是电视画面上有明显白色竖带,并从左至右缓慢作水平移动。交调干扰严重时,画面杂乱,图像清晰度下降,严重影响用户收视效果。     

基于Faster R-CNN的食品图像检索和分类

面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能.     

“等熵思维”到“等熵位涡思维”回顾与讨论

等熵位涡守恒与中纬度斜压扰动发展之间的诊断关系可用于对气旋发生发展的预报,并作为理解水汽图像的动力学场而在业务上使用。"等熵位涡思维"建立在等熵面分析的"等熵思维"基础上。本文首先依据基础的动力学理论,对等熵面上物理量场的动力学解释和业务应用作回顾和讨论,内容包括:等熵面随高度分布特征、等熵坐标中的垂直速度场、等熵面上水汽输送解释、等熵面上高空急流和锋区的特征等。其次,通过与等熵面物理量场分析和斜压二层模式准地转垂直运动方程的比较,着重回顾和讨论等熵位涡面上的物理量场和业务应用,内容包括:对流层顶定义及其温压湿分布特征、对流层顶等熵位涡面上急流和锋区的特征、对流层顶等熵位涡面上的垂直速度场、"等熵位涡思维"与气旋发展及位涡、水汽图像在改进数值预报模式中的作用等。     

黑龙江省呼玛地区TM图像解译新发现及其找金意义

通过呼玛地区ＴＭ图像解译新发现的分析，阐述了其对原生金矿找矿的意义。     

灾害性天气总结中存在的问题和关键要点分析

为了帮助预报员加深对灾害性天气的认识并提高其预报预测准确率,联系近2～3年来武汉中心气象台灾害性天气总结实际,分析了灾害性天气总结中存在的若干问题,并对其原因进行了简要剖析;在此基础上,以若干灾害性天气总结为例,归纳了灾害性天气总结的关键要点,即从预报业务实践中提炼科学问题,综合应用多种探测资料,重视灾害性天气数值模拟和试验研究,加强灾害性天气形成机理研究,尝试灾害性天气三维结构和物理图像的总结,加强灾害性天气可预报性问题探讨,注重灾害性天气预报思路和着眼点的总结;最后,就如何做好灾害性天气总结和充分发挥其效益,提出了几点建议。     

RADARSAT数字图像积雪覆盖下地物解译方法

采用加拿大RADARSAT雷达数字图像,以新疆阿勒泰地区阿勒泰市、布尔津、吉木乃、哈巴河、福海5个县(市)为典型试验区,研究了积雪覆盖下雷达遥感图像地物解译的基本原理和几何纠正方法,比较分析了标准模式的地理参考高分辨率合成孔径雷达图像与经过亮度增强、边缘增强、图像增强、斑点压缩和纹理分析处理的图像上地物目视解译的特点,建立了积雪覆盖下雷达图像上耕地、水系、交通道路、居民地等与抗灾救灾密切相关的地物的解译标志。结果表明,可弥补可见光及近红外遥感积雪监测的缺陷,为雪灾发生区的救援决策提供科学依据。