SAR图像的小波阈值去噪研究

研究了如何有效抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声并尽量保留图像的细节信息.选用具有较好紧支性和正交性的Daubechies小波,对图像进行2D小波变换,并在对各层小波系数阈值处理时采用了软硬阈值方法以及改进的软硬阈值折衷方法.实验表明,小波阈值去噪较许多常用的斑点去噪方法具有很大优势,而软硬阈值折衷方法可以一定程度上结合软、硬阈值处理的优点,既能较好地滤除SAR图像中的斑点噪声,又具有较好的边缘保持能力,从而改善了图像的解译能力.     

地球化学数据去噪方法研究

在简要介绍移动平均、傅立叶交换和小波变换基本原理的基础上，比较了它们在地球化学数据处理过程中去除噪声效果的优劣，并应用于塔北雅克松-轮台地区的地球化学勘探实际。研究结果表明，小波变换是一种理想的数据处理方法。     

基于小波和 EMD 的电阻探针监测信号自适应去噪

目的从监测信号中恢复有效腐蚀信息(长期变化趋势、周期性窄带尖峰),提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoised,WTD)相结合的自适应去噪算法(EMD-WTD)。方法先将信号进行EMD分解,利用最大信息系数(Max Information Coefficient,MIC)判断噪声主导和有效信号主导信号分量的分界点,然后将噪声主导的信号分量进行自适应小波阈值去噪。最后以人工模拟信号和电阻探针监测信号进行验证。结果 EMD-WTD算法能有效去除噪声,信噪比可提升10 d B以上。结论与多个去噪算法相比,EMD-WTD算法能够更好地保留信号中周期性窄带尖峰信息,为后续准确建立电阻探针监测信号与环境之间的数学模型奠定了基础。     

高光谱植被覆盖度遥感估算研究

以北京大学"无人机遥感载荷综合试验场"为试验区,采集草地植被覆盖度(Vegetation Cover, VC)和相应样方冠层高光谱反射率数据,并对比研究了高光谱反射率三种变换形式(小波能量系数、主成分和植被指数)与VC之间的关系模型。结果表明:在三种变换形式中,植被指数模型(R²大于0.8,RMSE小于等于0.018 8)优于基于小波变换和主成分分析的VC模型;经过对高光谱数据进行小波分解获得的第二和第四小波能量系数与VC之间存在显著的对数相关(R²分别为0.811和0813;RMSE分别为0.019 9和0.019 8);以多个小波能量系数作为自变量的VC多元回归模型明显优于基于主成分的多元线性回归,R²和RMSE分别提高0.058和0.030;将高光谱EVI模型与TM-EVI数据相结合生成的试验区VC空间分布总体上呈北部和南部植被覆盖度高(分别>75%和>55%),中部相对低(15%~55%)的特征,与其土地利用/覆被特征相吻合。     

一种适合于大面积的SAR海面溢油图像分割方法

图像分割算法是SAR海面溢油应急反应系统的一个重要组成部分,本文提出了一种改进的最大类间方差分割算法,该算法不仅利用了图像的直方图信息,同时也考虑了风场对SAR海面溢油图像的影响。并以一幅大面积的ERS SAR溢油图像为例进行分析,实验结果表明,该方法是一种计算效率适中的SAR溢油图像分割算法。     

基于图像识别技术的不安全行为识别

为预防在有限空间作业中因不安全行为引发的安全事故,着重分析了作业人员在有限空间作业中因跌倒发生的事故风险。通过安装在作业区域的视频摄像头获取的图像,对人体跌倒行为进行识别,并利用MATLAB的图像处理功能,构建了基于支持向量机(SVM)的不安全行为图像识别算法。该算法首先应用图像灰度级变换、直方图均衡化、高斯低通滤波平滑和中值滤波去噪对视频采集图像进行图像预处理;然后根据帧间差分法定位人体,并提取HOG特征和人体重心移动特征构建人体跌倒行为特征向量,应用SVM对不安全行为进行分类;最后对获取的图像资料进行识别与分析。结果表明:该图像识别算法的平均正确识别率达到了97.84%,能够对有限空间作业中的不安全行为进行有效识别,从而验证了该算法的有效性。     

环境遥感

天气的产生有着非常重要的作用。图1参22X盯一‘双叮功3267水体污染的遥感方法及在珠江广州河段水污染监测中的应用/王云鹏…(中科院广州地球化学研究所有机地球化学国家重点实验室)//遥感学报/中国地理学会环境遥感分会一2(X)1、5(6)一闷印-肠5环图X一135 介绍了水体污染的遥感机理、方法,并探索在珠江广州河段水污染监测中的应用。研究表明:随着水体有机污染程度的增加,水体的可见一近红外光谱反射率逐渐降低。经比较发现,先对图像数据进行对数变换、n王S变换和几变换后再进行密度分割及图像分类,可以更好地区分和识别水体污染。采用这…     

基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。      

基于分形的图像压缩算法研究

介绍了分形图像压缩理论,传统DCT变换算法和四叉树分形图像压缩算法,改进的分形图像压缩方法,分形与小波相结合的图像压缩算法,彩色图像压缩算法以及对分形图像压缩未来发展的展望.     

基于自适应遗传小波神经网络的水质评价建模

水环境污染过程的非确定性和非线性,使得传统的水质评价方法存在局限性。为了提高水质评价的准确性,提出了一种基于改进小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的水质评价模型。采用自适应遗传算法(adaptive genetic algorithm,AGA)对小波神经网络的初始权值进行优化,再通过小波神经网络算法对网络进行训练,最后对训练好的网络展开测试。仿真结果表明,自适应遗传算法和小波神经网络的结合提高了网络的训练效率,该方法可以用于水质评价建模,并且评价结果具有较高的精度和准确性。