光学遥感图像大气校正的算法设计

采用光学遥感图像大气校正黑暗像元法和典型大气条件下光谱透过率分布曲线,设计了基于简单大气模型的光学遥感图像自动校正算法.将读取的彩色光学遥感图像的红绿蓝设定一像素数判定标准值,找到红绿蓝三分量的强度最小值,作为近似的红绿蓝三分量的程辐射值校正,再进行红绿蓝各个典型波长通过整层大气的透过率校正,恢复出地面最终图像.根据算法原理编制的MATLAB自动校正程序计算表明,本算法设计思路合理,处理遥感图像的效果优于传统的黑暗像元法.     

高精度机载可见光图像定位方法

针对现有技术不能解决机载可见光图像快速自动定位的问题，提出了一种定位精度高、处理速度快、可扩展性好的机载可见光图像定位方法。该方法以传感器共线成像模型为中心，将实时图像和传感器成像参数送入共线模型进行正射校正，校正后的图像与相应的基准图像进行图像配准，使用配准同名点信息更新传感器成像参数，最后再次通过共线模型获取实时图地理坐标定位信息。这种通过图像配准再计算成像模型的间接定位方法，不仅减少了计算量，而且使自动配准算法稳定，较传统的直接定位方法或图像配准方法有突出的优势。此外，该方法具有严格的误差传递计算公式，能计算定位结果的误差。仿真实验表明即使在大倾斜角条件下，该方法也能获得优于100 m的定位精度。     

图像挖掘中的图像预处理技术浅析

随着我国数据库技术和现代信息技术的迅猛发展和不断完善,图像挖掘技术也开始发展起来,现如今已广泛应用于各个领域中。在使用数据挖掘方法进行挖掘前,进行预处理,十分重要。本文就从图像挖掘中的图像预处理技术入手,全面分析和探讨了图像预处理技术中的可视特征提取、对象识别和空间关系获取、数据规约这三个预处理方法,旨在促进图像挖掘及图像预处理技术的进一步完善和快速发展,从而发挥其应有的重要作用,以供借鉴参考。     

基于粗细结合的车牌定位

车牌定位是车牌识别系统中很重要的一步,在完成车牌图像预处理之后,就需要利用有效地方法定位图像中的车牌位置.本文利用基于双向投影法确定车牌的上下左右边界即粗定位,找到包括车牌图像的最小矩形框,以实现粗定位;然后经校正后,再在该最小矩形框内矫正图像的垂直、水平方向,以实现精确定位.     

基于Vega的红外图像仿真技术研究

本文首先阐述了红外图像仿真原理及仿真过程，然后对目标红外辐射、大气传输、光学系统等相关模块进行了深入研究。利用Multi-genCreator及Vega软件生成了红外仿真图像，同时还得到了考虑噪声的红外仿真图像。     

综合孔径辐射成像系统的轨道摄动误差修正

为了提高综合孔径辐射成像系统在地球物理摄动因素影响下的图像精度，对低轨星载综合孔径辐射成像系统的成像误差的修正方法进行了研究，提出了针对地球形状摄动、大气阻力摄动以及两种摄动共同作用的空域补偿动力学模型，结合空域摄动法和数值分析方法对这一空域误差补偿动力学模型进行了模型简化以及误差补偿算法的研究，并给出了空域补偿算法的流程图。仿真结果表明，所提出的空域补偿算法极大地提高了综合孔径辐射成像系统对于目标场景物体的恢复精度，有效降低了综合孔径辐射成像系统成像的摄动力误差。     

一种鲁棒的SAR图像匹配方法

针对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像匹配中虚假匹配和鲁棒性欠缺的问题,提出了一种鲁棒的SAR图像匹配方法。首先通过正射校正来进行预处理,从而消除SAR图像的旋转;然后利用相关匹配方法初步提取同名点;最后根据同名点的空间位置来筛选同名点并计算仿射矩阵进行匹配,提高了SAR图像匹配的精度和鲁棒性。实验证明了所提方法的有效性。     

遥感图像的自动配准综述

遥感图像配准,是针对两幅或多幅图像重叠区存在几何畸变或空间坐标位置不一致而进行的最佳匹配处理过程。图像配准是图像镶嵌和图像融合中最为重要的步骤,也是图像处理的重要内容之一。1996年,微软研究院的Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型,采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法 （简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准;张祖勋等利用多级影像概率松弛法有效地解决了不同时相、不同传感器获取的不同分辨率遥感影像之间的配准问题。无论采用何种方法配准，都需要大量的同名点。     

基于偏微分方程的图像压缩预处理方法研究

本文研究了小波变换后图像的小波系数的特点，将改进的偏微分方程方法应用于图像高倍压缩前的预处理中。实验结果显示，经过本文提出的方法处理后的图像经过高倍压缩后的重建图像在主观视觉效果上有所改善，在客观质量上也有所提高。     

基于多路摄像的视频运动目标智能分析系统

为实现对视频运动目标落点的准确定位与参数分析,并满足其实时性要求,研发了基于多路视频图像的运动目标智能分析系统。该系统综合利用图像预处理和判读技术,在改进ViBe和Mean-Shift等相关算法的基础上,对视频图像进行连续的实时滤波、目标检测和定位以实现对目标参数的智能分析。同时,提出了基于多路视频信息定位目标落点算法和多摄像机协同调度技术。实验结果表明,该系统具有精度高、实时性强等特点,具有较高的实用价值。     

超紧凑CCD彩色电视摄像机

具有代表世界最小摄象机头之特征,并使用了CCD(Charge-Coupled Device)图象传感器的彩色电视摄象机系统,已由东芝公司研制出来.姆指大小的摄象机头(直径17.5mm,长53mm)与一个小型宽视场角的镜头及CCD图象传感器相结合.光学图象由图象传感器传感而转换成电信号并由电缆传输到摄象机控制单元.然后它们被转换成NTSC视频信号,因此,图象能在电视荧光屏上显示或由VCR(Vidio Cassette Recorder)记录.这个新系统能在广泛的领域中使用.     

一种适用于无线传感网图像节点单元的彩色图像压缩方法

针对无线传感器网络节点单元的特点,提出了一种适合这种节点单元的高效、低复杂度彩色有损压缩方法,对从图像传感器采集的原始BAYER彩色阵列图像数据进行低通滤波与降采样后,再把数据从RGB空间转换到YCbCr空间,最后利用JPEG算法对该数据进行压缩.试验结果表明该压缩方法与常规先插值后压缩方法以及类似先压缩后插值的压缩方法相比,在低码率条件下有更高的压缩性能和更低的实现复杂度.     

物流系统容错技术引论

本文认为,为有效保证系统正常工作,实现给定功能,必须提高系统可靠性,而容错设计是提高系统可靠性的重要途径。物流系统容错技术能够自动、适时监测并诊断系统故障,然后采取相应的故障控制或处理方法自动修复或在线修复故障。文章提出,物流系统容错技术包括系统容错设计和系统故障诊断与检测等内容。容错设计的主要方法是系统冗余,应针对机械系统故障、软件系统故障、信息和控制系统故障等不同故障形式分别采用不同的冗余方法进行容错设计;应用测试技术进行故障检测与诊断能够在系统内发生故障时自动发现故障,确定故障部位和类型,并自动采取保护措施,常用的方法主要包括参数法、表决法、振动法及智能化专家系统等。     

大气层对卫星导航信号的时延影响及修正

详细论述了电离层、对流层对卫星导航信号传播时延的影响，讨论了修正大气层时延影响的相对定位、延迟模型改正方法，详细分析了双频观测量电离层时延误差修正方法。     

合作空间目标双基地ISAR图像畸变分析及校正方法

为了解决双基地逆合成孔径雷达（ISAR）二维图像的畸变问题,以平稳运动的合作空间目标 为研究对象 ,从双基地ISAR回波模型出发,研究了图像的畸变机理并提出了基于畸变角估计的图像畸变 校正方法。基于合作空间目标的精轨信息,算法首先估计出成像期间的双基地角,其次利用 图像畸变角与双基地角的关系对畸变角进行估计,然后利用畸变角计算横向畸变单元数,最 后对二维图像进行反向畸变补偿,完成畸变校正。仿真实验验证了算法的有效性。     

一种全自动稳健的图像镶嵌算法

针对现今学者提出的多种获取全景图像的图像镶嵌算法大都只是在图像发生平移条件下完成的局限性,提出一种广泛适用于图像发生任何空间变换(包括图像的平移、旋转、缩放和其它扭曲)的镶嵌算法.该算法核心是采用图像变形技术对发生空间变换的图像进行投影重建.具体过程是:首先由Harris算子提取的角点求得两幅图像间的变换矩阵,然后由此变换矩阵应用图像变形技术,逆向映射重采样插值发生空间变换的图像,最后与源图像合成图像.实验表明,该算法能达到良好的镶嵌效果.     

对芜湖市旅游饭店形象建设的思考

旅游饭店形象直接影响旅游饭店在市场上的竞争力,直接关系到当地旅游形象的塑造。芜湖市作为安徽省的“全国优秀旅游城市”之一,其旅游饭店形象建设应从外观形象、硬件设施、产品和服务、饭店人员、饭店文化、管理水平、效率和信誉等几个要素开展,要求旅游饭店注重外观形象设计、服务质量管理、文化氛围营造、人员素质培养和管理水平提升。     

基于折射波静校正的未知参数穿墙成像合成延迟时算法

在穿墙雷达实际应用中,墙体一般由两层不同介质构成,且各层墙体参数未知。若对墙后目标直接成像,会产生目标散焦或位置偏移。针对该问题,提出了基于折射波静校正的合成延迟时方法对墙后目标进行聚焦成像。首先读取每根接收天线回波数据确定电磁波的折射回波时刻,通过基本折射方程得到延迟时超定方程组,解此超定方程组可得电磁波在外层墙体内的传播时延,再运用相邻发射天线和相邻接收天线延迟时之差估计内层墙体中电磁波的传播时延,最后各个通道内传播时延依次相加后运用后向投影算法获得目标精确成像。对成像位置精度、图像熵,以及输入输出目标杂波比等性能的分析和比较证明了该算法的有效性。     

How can shopping mall management best capture mall image?

One way to generate more traffic in a mall is to build a strong mall image perceived by shoppers as delivering a unique bundle of benefits. Such effort has to be guided by a performance metric, namely a comprehensive measure of mall image. We hypothesize that mall image can best be conceptualized in terms of five major dimensions a la Ailawadi and Keller [Ailawadi K.L., Keller K.L. Understanding Retail Branding: Conceptual Insights and Research Priorities. J Retail 2004; 80 (Winter):331-342.] retail branding dimensions: access, store atmosphere, price and promotion, cross-category assortment, and within-category assortment. The predictive (nomological) validity of the mall image measure was tested in relation to mall attitude, mall patronage, and word-of-mouth communications. We validated the mall image measure using data generated with mall-intercept surveys in two different malls in a large city in Canada (N = 861). The data provided support for the predictive validity of the mall image measure. Managerial implications of the mall image measure are also discussed.