基于海量空间数据的实时地形视景仿真算法研究

随着数字地球和数字城市概念的提出，建立海量空间数据的实时地形视景仿真系统受到了越来越多的关注。建立了多分辨率空间数据的四叉树结构模型，提出了基于屏幕分割的LOD数据装载算法和基于相同地理空间大小的LOD数据分割方法，实现了任意方向和分辨率数据块之间的无缝拼接，融合了视相关和地表特征的地形简化方法，同时综合运用了可视区数据的各种预处理手段，提出了可视区数据小号更新算法．通过原型系统开冀。在微机平台上地形绘制速度可达每秒25帧.     

基于人工神经网络的云自动检测算法

为实现卫星观测数据的高效云自动检测技术,提出了基于人工神经网络的云检测方法,并针对中分辨率成像光谱仪（MODIS）的观测数据建立了BP神经网络模型,给出了算法的应用实例.通过实例分析表明,基于人工神经网络的云检测算法具有良好的时空适应性,检测效果较好,检测速度快,具有业务实用价值.     

双能量摄影胸片图像的小波融合方法

根据双能量摄影胸片图像的各自特点，采用一种新的基于小波能量尺度分析算法，有效实现了基于像素级的多模图像融合。通过对同一病人双能量摄影下的胸片图像的实际应用，表明基于该方法的医学图像融合方法能有效地集中原始多源图像的优点信息，融合图像较清晰且方法简单、实用，并可用于其他图像融合处理上。     

浅谈电视的分辨率和清晰度

分辨率和清晰度是评价电视图像表现细节能力的两个不同的概念，目前在使用这两个概念时，经常出现混淆。本文对电视分辨率和清晰度的概念、表示方法、定量结果以及影响它们的因素作了详细的分析。     

基于低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构

该文结合Zeyde等人提出的低分辨率图像自举算法和双重稀疏性字典的训练方法,提出了一种新的单幅图像超分辨率重构方法。该方法在训练字典的过程中,首先对低分辨率训练样本图像采用自举算法进行超分辨率重构,然后将自举重构输出图像与低分辨率、高分辨率训练样本图像求差,并将两幅差值图像的小波分解系数作为样本数据源,训练具有双重稀疏性的字典对。文中详细讨论了结合低分辨率图像自举和双重稀疏性字典训练的单幅图像超分辨率重构算法框架,并通过实验比较证明,该文方法较其他方法具有更好的超分辨率重构效果。     

基于双向循环网络的变色龙视觉超分辨率图像重建

针对使用均方误差（Mean Square Error,MSE）作为目标损失函数，导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题，提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型（Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN）以改善重建效果.首先，鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能，SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想，实现重建过程中失真与感知质量的兼顾；其次，SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列，并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络，将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络；最后，利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验，实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上，...     

基于空间注意力的文本超分辨率重建算法

自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%.     

Multi-dimensional scattering properties diagnosis system of scale aircraft model in an anechoic chamber

Aiming at the concept of ＂diagnosis＂, a simple and effective broadband radar cross section （RCS） measurement system is constructed, and some multi-dimensional scattering properties diagnosis techniques are presented based on the system. Firstly, a stepped-frequency signal is employed to achieve high range resolution, combining with a variety of signal processing tech- niques. Secondly, cross-range resolution is gained with a rotating table, and the high-resolution two-dimensional （2-D） imaging of the scale model is obtained by the microwave imaging theory. Finally, two receiving antennas with a small distance in altitude are used, and the three-dimensional （3-D） height distribution of scattering points on the scale model is extracted from the phase of images. Some typical bodies and a scale aircraft model are diagnosed in an anechoic chamber. The experimental results show that, after scaling with a metal sphere, the accurate one- dimensional （l-D） RCS pattern of the model is obtained, and it has a large dynamic range. When the bandwidth of the transmitting signal is 4 GHz, the resolution of the 2-D image can reach to 0.037 5 m. The 3-D height distribution of scattering points is given by interferometric measurement. This paper provides a feasible way to obtain high-precision scattering properties parameters of the scale aircraft model in a conventional rectangular anechoic chamber.     

青藏高原湖泊状态与丰度

<正>湖泊的数量与面积变化及其丰度和大小分布对区域及全球水资源、生物地球化学循环和气候变化的评估具有重要的意义.本研究利用Landsat数据,对青藏高原过去40年大于1 km2的湖泊数量与面积变化进行了详细的研究.同时,利用Landsat mosaic数据(空间分辨率为14.25 m),对青藏高原2000年面积大于0.001 km2的湖泊进行了详细的调查(图1).结果表明,在1970s,1990,2000和2010年,面积大