干涉超光谱图像分析与近无损压缩CPLD实现

介绍了干涉超光谱卫星遥感图像的成像特性,计算、比较分析了干涉超光谱图象的空间维与光谱维的相关性,提出了一种近无损压缩的局部DPCM算法.选用CPLD在MaxplusⅡ使用VHDL语言对该压缩算法进行了硬件描述和仿真.仿真结果表明该压缩算法简单可行,易由硬件实现.

基于光谱分类的干涉光谱图像压缩

针对干涉成像光谱仪所成图像的特点 ,将分类算法运用于干涉图数据压缩 针对单一和复杂两类目标 ,采用不同的处理方法 。

多光谱图象的真实感融合

多光谱信息融合是指将从多光谱探测器获得的同一场景的多光谱信息特征组合到一起 ,并利用它们在时空上的相关性及信息上的互补性 ,以得到对景物更全面、清晰的描述 ,其真实感成像是指融合后的图象能保留原多光谱图象目标在特定条件下的光谱特征 .针对用同一种方法来融合不同场景图象存在的问题 ,通过分析现有融合方法的优缺点和它们适用的场合 ,提出了一种综合的图象融合方法 .该方法对相关性较弱 ,且互补性明显的图象对 ,采用一种新的基于人类视觉系统 HVS的自适应加权平均的融合方法来进行融合 ,这样能突出目标的光谱特性 ;而对于相关性较强的图象对 ,则根据场景目标距离的远近 ,分别采用小波变换和主成份分析来进行融合 .实验表明 ,该方法能适合于不同类型的场景 ,其得到的融合结果优于用单种方法进行融合的结果 ,也有利于对目标的探测和识别 .

轻型飞机成像光谱图象几何校正技术研究

成像光谱测量技术是近年来遥感领域的发展前沿之一 ,该技术以高光谱分辨率、高空间分辨率、高时相分辨率及谱像合一为主要特征 ,在国民经济各个领域得到广泛应用 .在剖析轻型飞机成像光谱测量系统成像环境特征的基础上 ,深入研究了低空遥感图象几何学理论 ,并利用数学模型分析方法 ,建立了航空成像光谱图象几何畸变模式及几何校正模型 ;提出了适合本系统的几何处理流程 .利用所建立的几何校正模型和软件 ,对机载可见光 /短波红外成像光谱数据进行了几何特性分析及几何校正 ,取得较好的图象处理效果 ,并证实了系统的实用性 .

小波变换实现多光谱图象融合增强

本文针对多光谱图象的增强问题 ,提出了一种基于小波变换理论的融合增强方法。它将高空间分辨率的全色图象和多光谱图象经小波变换后的低频分量进行融合 ,改进了传统基于小波变换理论的增强方法。本文还对比评价了基于 IHS变换和传统小波变换的增强结果 ,表明了该方法在提高多光谱图象的空间细节表现能力和保持地物光谱信息上都具有很好的效果。

可见光谱图与深度神经网络的垩白大米检测方法

针对传统垩白大米检测主观随意性大、可重复性低、检测过程耗时费力、准确率低等问题,提出一种基于可见光谱图结合深度学习算法的垩白大米检测手段。用CCD彩色摄像机获取垩白大米和正常大米可见光谱图,对图像进行旋转、翻转以及调整对比度等随机图像变换方式提升网络训练数据集,防止深度检测模型在学习过程中出现过拟合现象。构建了7层深层次卷积神经网络模型,包括卷积层、池化层、全连接层和输入输出层,通过网络模型对采样的大米可见光谱图集进行卷积与池化操作,采用迭代学习训练方法获取大米可见光谱图在卷积层输出的特征参数,采用连接非线性ReLU激活函数来降低训练时间,以加速大米可见光谱图有效抽象特征提取的收敛速度;然后将深度神经网络嵌入池化层,对大米特征降维以获取能够表达正常大米和垩白大米可鉴别显著意义特征;最后在全连接层输出进行分类,从而实现对垩白大米的精确识别。基于可见光谱图的大米垩白深度检测方法比传统基于可见光谱图的垩白大米鉴别特征提取方法免去了复杂的特征提取步骤,由于卷积网络提取的特征对特定目标具有更鲁棒的表达,算法精度较高且复杂度比较小,泛化效果更好,获得识别精度达到90%,比基于传统特征提取的垩白大米鉴别方法识别精度高, SIFT+SVM, PHOG+SVM和GIST+SVM模型识别精度分别为70.83%, 77.08%和79.16%。提出的方法为当前我国现代农业生产中实现大米品质自动化快速精准检测提供了理论依据和有效的技术手段,对于现阶段实现大米品质人工智能检测产生实际意义。

长石矿物的三维热释光谱图研究

通过最新研制的三维热释光光谱测量仪器 ,对长石热释光光谱的分析 ,可以寻找其各个波段热释光信号的响应灵敏度差异。测试结果表明 ,长石矿物不同波长段的热释光量随辐照剂量的增加 ,呈现不同的增长特性 ;同时 ,长石热释光谱图显示出热释光信号光谱的红光 红外光波段的能量释放比相应蓝 紫光波段的能量的释放 ,提前大约 10℃产生 ,但是各自能量释放的峰值几乎发生在同一温度处。样品发出的热释光中红光部分的峰峰值与紫光部分的峰峰值相比较 ,有明显的差别 ,三维谱图显示出该样品分布在从绿光波段直到红光 远红外光波段 (5 0 0～ 85 0nm)的热释光量 ,明显比分布在紫光波段附近的相应热释光量要大的多。

基于双光谱图像处理的林火监控应用研究

传统林火监控技术存在识别率较低容易出现漏报虚报等问题,提出一种基于双光谱图像处理的林火监控系统方法,该方法运用计算机图像识别技术实时监控火情,通过可见光及红外两通道对林区视频图像进行分析,通过图像处理等手段,提高林火监控的准确率,帮助林业部门实现快速准确的林火监测。本文搭建了相应的实验平台,并设计开发了与硬件相匹配的林火监控系统,对林火现场的视频图像进行了模拟实验,实验结果表明本文方法具有较高的识别率及时效性。

用薄层扫描光谱图对化合物进行定性鉴定

介绍了用薄层扫描光谱图对化合物进行定性鉴定的方法 ,讨论了光谱图的各种影响因素 ,探讨了用光谱图和Rf 值相结合的定性方法。

小波变换在多光谱图象压缩中的应用

机载高分辨率成象光谱仪所记录的数据量很大 ,而采用普通的压缩方法其精度满足不了事后处理的要求。因此利用小波变换 ,将图象分解成不同的频率区域 ,再根据多光谱图象的特点进行编码压缩 ,较好地完成了压缩编码的任务 ,与通用的压缩方法相比 ,不易产生细节模糊 ,具有更高的精度。

“病态”IR光谱图的产生及改进方法

本文就因实验方法不当而导致IR谱图失真（即称“病态”IR光谱）的原因加以分析提出改进的方法．

干涉光谱图像分类压缩算法研究

为了更好的压缩干涉光谱图像,针对干涉光谱仪成像特点,运用欧氏距离法和夹角余弦法对干涉图像进行分类压缩.根据干涉成像光谱仪的性能参数—信噪比,推导了这两种分类方法的阈值计算公式,用该阈值对模拟干涉数据和实测干涉数据进行了分类,取得了到了较好的分类效果,从而有效的去除了干涉光谱图像的空间相关信息,达到对干涉光谱图像的压缩目的.

三维超光谱图象数据变换编码压缩系统中量化器的设计

量化器在图象压缩系统中占有非常重要的地位 .量化器结构与参数直接影响到恢复图象的质量和压缩比 .在研制的三维超光谱图象压缩系统中 ,针对三维超光谱图象自身和应用的特点 ,设计出了一维反正切型映射量化器和二维具有图象边缘特征保持特性的量化器 .实验结果表明 ,量化器的映射量化误差较小 ,并充分保持了在超光谱图象应用中较为重要的图象边缘特征 .

液相色谱-光谱图法定性确证食品中苯甲酸、山梨酸

建立液相色谱-光谱图法定性确证食品中的苯甲酸、山梨酸。样品经提取后,以Agilent Poroshell 120 EC-C_(18)色谱柱分离,2 mmol/L甲酸与20 mmol/L乙酸铵混合溶液-甲醇(体积比为95∶5)为流动相洗脱,于230 nm波长检测,同时利用二极管阵列检测器全光谱扫描功能(190~400 nm,步进值2.0 nm)分别采集标准溶液和样品溶液的光谱图。以保留时间定性,通过比较标准溶液中苯甲酸、山梨酸的光谱图与样品溶液中可疑色谱峰光谱图的重合性,进一步定性确证样品中可疑色谱峰是否属于苯甲酸、山梨酸。该方法采用保留时间和光谱图信息两方面进行综合定性分析,可有效避免检测工作中因定性失误而出现假阳性样品。

氦氖光谱图的绘制及其应用

介绍一种绘制氦氖光谱图的方法。举例说明使用自制的光谱图作为比较谱 ,测得的氢光谱线波长及里德伯常量的准确程度 。

利用数字图像处理技术从光谱图中还原数据的方法

针对许多光谱分析实验的结果只有光谱而没有数据的情况 ,提出了一种利用数字图像处理技术从光谱图中还原数据的方法 。

全球首幅静止轨道地球大气高光谱图正式亮相 解读“风云四号”卫星首批图像和数据

“风云四号”静止气象卫星于近日成功获取首批图像和数据，其搭载的多通道扫描辐射成像计、干涉式大气垂直探测仪、闪电成像仪、空间环境监测仪器包等载荷分别传回了圆盘图、大气光谱图、闪电分布图和磁暴监测图。这些图该怎么去看？又包含了哪些天气系统信息？这些数据信息对于天气预报和气候预测将有哪些推动作用？

利用计算机处理记录式光谱图

将记录式光谱仪的谱图用扫描仪输入计算机，通过适当的程序对其谱图进行处理，从中提取出吸收曲线及坐标轴，把光谱曲线数字化，进而可应用多组分同时测定及双波长法、导数光谱法，从而使现有仪器的检出极限提高到一个新台阶，使原有仪器的性能有所提高。

风云四号获取世界首张静止轨道大气高光谱图

国防科工局、中国气象局2月27日联合发布风云四号A星获取的首批图像与数据,世界第一幅静止轨道大气高光谱图正式亮相,与此同时,

多光谱图象数据的无损压缩

使用标准无损图象压缩技术，能满足空间相关的需要．当处理多光谱函象数据时，在光谱相关方面也取得了少许进步．在本文中，我们提供一些新的无损压缩技术。它以简单和精巧的方式获取的光谱相关同空间相关同样地好．这些方法是基于构造树概念，它将图象划分为没有因果关系的构造模型．我们提供出自适应还原技术和自适应压缩技术。然后，又给出了相似于自适应还原技术的有效的计算方法．模拟成果说明，对于高分辨率多光谱图象，使用多光谱相关以及空间相关能有效地节省存储空间。还有，为此所付出的代价是很小的。