基于亮区域暗通道矫正和加权聚合引导滤波

针对暗通道先验在天空等亮区域失效和引导滤波容易导致边缘模糊的不足,提出了一种高效的去雾算法.该算法提出一种新颖的亮区域自适应分割与校正方法,基于自适应的相对景深阈值分割亮区域,采用饱和度和灰度值校正亮区域的暗通道.然后利用加权聚合引导滤波代替引导滤波细化初始透射率,解决引导滤波引起的边缘模糊问题.最后,提出一种有效的亮度校正方法,将复原图像转化到HSV色彩空间,对亮度进行均衡化处理,使用相对雾浓度均值作为权值,对均衡化前后的结果进行线性加权得到最终的复原结果.实验结果表明,与经典算法对比,所提算法亮区域分割准确,复原图像纹理清晰,去雾彻底,复原结果的峰值信噪比、平均梯度与信息熵的最大提升分别为34.46%、99.49%和21.18%.     

遥感资料反演海面风场的新方法研究

本文对应用SAR（Synthetic Aperture Radar）图像反演海面风场方法进行了阐述,并对三种反演模式进行仿真总结。首先介绍SAR图像风场反演的的物理机制,接着介绍风场反演的地球物理模式函数（Geophysical Model Function,GMF）,并对CMOD4、CMOD-IFR2和CMOD5三种模式进行仿真,得到雷达后向散射系数和风速、风向、入射角、极化方式的关系。特别对两个较新的极化比模式进行了介绍和分析。此外对当前应用美国CALIPSO激光雷达卫星资料验证海面风场的方法进行了阐述和探索。     

基于ARM和Linux的嵌入式网关的设计与实现

本文设计实现了一款基于ARM和Linux的嵌入式网关，对开发系统的软硬件平台及开发环境的搭建进行了介绍，特别是对Linux下的串口程序开发和socket网络编程部分进行了重点分析。     

一种轻量化非结构化道路语义分割神经网络

非结构化道路由于没有明显车道线且道路特征多、地域差异大，现有的结构化道路分割方法无法满足非结构化道路分割在实际应用中的实时性与准确性要求．为了解决上述难点，本文基于DeepLabv3+网络提出一种G-lite-DeepLabv3+网络结构，使用Mobilenetv2网络替换解码器中的Xception特征提取网络，并通过在Mobilenetv2网络与空洞空间金字塔池化模块中使用分组卷积替换普通卷积，且有选择地取舍批规范层来减少参数量，在不影响精度的同时提升分割效率．同时针对非结构化道路在图像里分布位置相对较固定的特点，引入注意力机制对高级语义特征进行处理，提升网络对有用特征的敏感度与准确性．选用与我国非结构化道路路况相似的印度道路驾驶IDD进行训练，并与其他经典语义分割网络进行实验对比，结果表明，相比于其他网络，本文提出的G-lite-DeepLabv3+准确率与实时性均表现较好、误分割与边缘清晰度均好于对照网络；与经典算法进行对比，平均交并比mIoU提升1.3%，平均像素精度提升6.2%，帧率提升22.1%.