光斑噪声对星间光通信的影响及抑制算法

星间光通信系统的捕获、瞄准及跟踪(APT)过程构成了一个切换系统,通过电荷藕合器件(CCD)采集的光斑信息决定了切换的序列以及激活的子系统,对通信连续性有重要影响。分析了光通信中的捕获、瞄准及跟踪过程,建立了系统的切换模型;根据所得的系统模型验证了由于光斑噪声引起的系统切换对通信链路的影响;并提出了将均值滤波、最大类间方差法和连通区域选择法结合对光斑噪声信号进行抑制的算法。仿真结果表明CCD采集得到的灰度图像通过该算法处理后,能有效地消除椒盐噪声、高斯噪声以及恒星背景噪声的影响,确保星间光通信过程的连续性。

疫苗制造中接毒SPF胚蛋成活性无损检测系统

针对人工照蛋法在流感疫苗接毒胚蛋成活性检测中存在的劳动量大、准确性差、检测效率低等缺陷,设计了一种SPF(specefic pathogen free,无特定病原体)接毒胚蛋成活性无损检测系统。该系统针对以往研究中胚蛋图像固有光斑噪声无法消除的难题,提出了一种基于SUSAN(smallest univalue segment assimilating nucleus,最小吸收同值核区)算法的光斑噪声检测方法和USAN(smallest univalue segment assimilating nucleus,同值分割吸收核)局部灰度均值消斑算法。通过对消斑后的胚蛋图像进行图像边缘检测及数学形态学处理,准确构建出成活胚蛋主血脉二值形态,通过计算胚蛋感兴趣区ROI(region of interest)内主血脉二值面积百分比判定胚蛋成活性。对360幅不同品质的鸡胚图像进行试验,实验结果表明该系统检测用时0.642s,成活性判别准确率达96.94%,可基本满足疫苗制造业的实际生产要求。

一种适用于SAR图像边缘检测的序贯算法

提出了一种用于检测SAR图像上阶跃性边缘的序贯算法。由于SAR图像上存在大量的光斑噪声而使图像质量受到严重影响 ,而光斑噪声属于乘性噪声 ,不服从高斯分布 ,因此常用的图像处理方法难以取得好的效果。文中首先根据光斑噪声模型 ,自动确定图像中高反差部分 ,然后采用具有高抗噪性能的边缘检测算子 ,进行边缘提取。实验证明该算法明显提高了特征提取速度 ,同时具备良好的抗噪声能力。

高光谱图像技术检测苹果外部损伤

利用高光谱分选仪对苹果进行图像获取,基于光谱图像信息实现对苹果的外部损伤检测。由于光谱图像间的数据巨大,具有冗余性和相关性,通过主成分降维法提取640 nm波段下的图像作为特征信息进行外部损伤检测。光谱特征图像上光斑噪声的存在是造成损伤检测效果不佳的原因,分析光谱图像光斑的图像特征,利用二阶巴特沃斯高通滤波器抑除图像频域内的光斑信号,同时增强损伤区域的边缘图像信息。对比滤波前、后的特征图像损伤检测效果,滤波后的图像数据更能真实表现出样本自身的数据特点,结果表明:经过二阶巴特沃斯高通滤波器滤波后的苹果损伤检测效果明显,正确率达到95%。