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。     

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。     

物理模型超声CT图像代数法重建和结构识别

本文采用木板、有机玻璃板制作二维物理模型,并在模型中加入三个大小不一、位置各异、用石膏充填的方洞。对两个物理模型布置相同的观测系统,形成相同的射线方式,在等间距矩形像素条件下,每条射线的积分步长（射线穿过单个像素的射线段长度）皆为常数。由超声仪器沿指定射线采集各条透射波射线的走时数据（即Radon变换线积分的“观测值”）。应用“代数重建法”（ART加法修正迭代法）求解Radon变换的离散化方程组,重建二维物理模型的CT数字图像。在重建的模型CT数字图像中,能够有效地识别出“石膏洞”的存在和位置,验证了“代数重建法”CT成像技术及其对模型结构识别的有效性。本文是ART加法修正迭代的基础性应用工作,可为有关部门提供“代数重建法”CT成像实际应用参考。     

基于谷歌地球历史影像的大连市海岸线变化分析

为了研究大连市近40年海岸带环境变迁和演化规律, 基于谷歌地球历史影像, 采用GIS技术提取和分析了大连市1984-2018年海岸线变化信息. 结果显示大连市海岸线增长经历了低-高-低3个阶段, 时间节点为2004年和2014年. 围(填)海增速与GDP增速曲线具有较强的相关性. 从空间来看, 大连市海岸线变化主要分布在湾区和河口地区, 主要类型为填海造陆区和围海养殖区. 其中填海造陆区主要集中在市辖区中南部沿岸和长兴岛开发区, 围海养殖区则分散在北部和东部瓦房店、普兰店和庄河等地.     

青藏块体8级左右地震前中强地震 活动图像的相似性演化

2008年5月12日,四川汶川发生8.0级特大地震.汶川地震前,青藏块体曾出现与2001年11月昆仑山口西8.1级特大地震前相似的大规模中强地震活动图像.为了探讨8级左右地震前的中强地震活动规律,本文研究了1900年以来中国大陆地区8级左右地震前中强地震的时空分布特征,认为①青藏块体8级左右地震前一般会出现中强地震活动图像的两阶段演化,第一阶段主要表现为中强地震沿印度板块与青藏块体接触带附近分布、青藏块体内部平静,第二阶段主要表现为中强地震向青藏块体内部扩展,形成大规模中强地震条带,未来主震一般发生在大规模中强地震主条带或者多组条带的交汇处.②该演化规律可能反映了印度板块作用于欧亚板块(尤其是青藏块体)产生的大区域地壳运动与构造应力场的动态变化过程,对预测青藏块体8级左右地震(尤其是8级以上特大地震)有一定意义,对预测新疆块体8级左右地震有参考价值,但尚不适用于中国大陆东部地区.③从更大范围考察中强地震活动图像的演化,有可能发现大地震前的场兆信息,对分析、预测未来的8级左右地震是一个有意义而且可行的方向.本文还对汶川地震的孕震过程和大规模中强地震条带的形成机理作了初步的探讨.