小麦和拟斯卑尔脱山羊草(Aegilops speltoides Tausch.)异源融合体形成的技术体系建立

通过PEG诱导小麦和山羊草属间原生质体融合试验,建立高效的异源融合体形成技术体系,为小麦抗病育种提供中间材料。利用中性红、FDA、罗丹明B三种染色剂分别对小麦成熟胚及叶片和拟斯卑尔脱山羊草叶片的原生质体进行染色,通过观察比较不同染剂和材料的组合对原生质体的分辨效果,确定各个材料的最佳染剂,根据酶解时间对原生质体质量以及原生质体密度对融合率的影响,确定最佳酶解时间和融合密度。结果表明:FDA适于染色小麦成熟胚,紫外光下,有活力原生质体(不含叶绿体)发出绿色荧光;罗丹明B适于染色小麦和拟斯卑尔脱山羊草的叶片,紫外光下,原生质体发出红色荧光;中性红染色效果相对较差,故选用小麦成熟胚和拟斯卑尔脱山羊草叶片进行原生质体融合。原生质体解离时间以4h为宜,此时原生质体的活力高达86.2%;原生质体融合的最佳密度为10×106个·mL-1,此时异源融合率高达16.1%。利用筛选得到的FDA和罗丹明B分别对小麦成熟胚和拟斯卑尔脱山羊草叶片的原生质体进行染色,可有效辨别异源融合体;酶解时间4h、融合密度10×106个·mL-1时,可获得较高活力的原生质体,利于异源融合体的形成。

基于多核异构的异源图像融合抗晕光系统设计

针对异源图像融合抗晕光算法复杂,应用于视频实时处理困难,设计了基于嵌入式多核异构架构的异源图像融合抗晕光系统。将系统控制和图像融合抗晕光算法分别在ARM和FPGA中实现,解决了数据串行和任务顺序执行导致的系统实时性问题,消除了融合图像中的晕光痕迹。经实验验证,多核异构的抗晕光系统晕光消除度和系统实时性均满足系统需求。

基于“十字”标志物的红外图像与三维点云融合方法

红外热成像技术广泛应用于多个领域,建立含有空间和温度信息的三维温度场模型具有十分重要的意义,可以将该技术扩展到更多应用领域.为此,本文提出一种异源空间数据融合方法,融合红外图像和三维点云,得到三维温度场模型.针对红外相机与可见光相机成像原理存在差异,难以通过常用标定板进行内参标定的问题,基于红外相机成像特性设计并制作镂空圆孔标定板用于内参标定,所得内参平均重投影误差为0.03像素.针对红外相机与结构光相机的成像原理不同,现有标志物制作复杂、外参精度低的问题,基于不同材料的辐射度差异,设计制作“十字”标志物并将其用于联合标定.为解决同名特征点难以识别的问题,针对红外图像和三维点云分别设计了同名特征点提取方法,配合“十字”标志物进行同名特征点提取.红外图像和三维点云特征点提取方法的检测重复率分别为75%和92%,与传统方法相比两者的检测重复率均有所提升.利用该方法建立纸杯、工件和人脸的三维温度场模型.实验结果表明,使用镂空圆孔标定板能实现红外相机的内参标定,对“十字”标志物采用同名特征点提取方法能完成红外相机与结构光相机的联合标定.最终所得三维温度场模型的平均重投影误差为1.70像素,与现有方法相比模型精度有所提升.

基于视觉注意机制的异源图像融合

针对融合规则不能真实反映观察者视觉感知特点的问题,提出一种异源图像多尺度融合算法。应用视觉注意机制,计算异源图像间的视觉显著度匹配系数,并根据这一系数对小波变换近似系数进行自适应融合,在小波细节系数融合中使用带有方向连续性检查的选大值方法,采用视觉显著度差对融合算法的视觉保持一致性进行评价。测试结果表明,与传统算法相比,该算法在客观性能指标和主观视觉一致性方面都有所提高。

基于分布式压缩感知的异源图像融合方法

针对空基平台多传感器目标快速感知的问题,文中提出一种基于分布式压缩感知的异源图像融合方法。该方法利用分布式压缩感知投影,分别获得各源图像的压缩投影值,利用局部权值加权融合法对投影系数进行融合,最后通过压缩感知重建得到融合图像,解决了图像快速感知与大数据量实时计算及存储问题。仿真结果验证了该方法的有效性。

多尺度分解双寻优策略SPCNN的果园苹果异源图像融合模型

针对单一的自然场景图像信息不能满足准确识别果实和精准定位目标的要求,提出一种多尺度分解双寻优策略简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network,SPCNN)的飞行时间(Time of Flight,ToF)与可见光果园苹果图像融合模型。对SPCNN模型引入带参数优化的双寻优策略,对非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)融合规则进行改进。模型包括配准模块、编码区、多尺度分解模块、单目标SPCNN融合模型、多目标SPCNN融合模型、解码区。模型改进了SPCNN模型的参数优化方式以及迭代次数,模型自适应点火次数较低,在3~7次左右,具有点火次数低、自适应分割、效率高的优点。中光15:00时段点火识别成功率达到了100.00%,点火分割时间达到最低91.91s。与其他融合模型比较,模型在强光12:00、中光15:00、弱光18:20、19:00时段融合图像识别成功率达到100.00%;融合时间低于SPCNN模型,达到最低92.68 s。模型识别精度最优达到了100.00%,融合耗时最低达到了92.68 s,模型大小较SPCNN低一个数量级,可补充和完善图像层次融合理论和方法。

多源影像融合及优化方法研究

单一传感器影像数据在时间、波谱、空间分辨率等方面存在一定的差异性和局限性,多源影像融合可以信息互补、丰富影像信息量。本文采用目前主流的Gram-Schmidt、高通滤波法、最邻近扩散算法、超分辨率贝叶斯法及改进算法等5种遥感影像融合算法,对资源三号卫星多光谱和快舟一号全色数据开展融合试验,通过目视解译、光谱保真度及空间信息融入度对影像融合质量进行综合评价,并对农田区HPF融合结果进行波段重组实验及优化处理。结果表明:HPF和Pansharp2算法融合效果最好,更适合资源三号影像的多源融合;Pansharp2算法对建筑区融合影像的融合效果最好,HPF算法对农田区及水域融合效果更佳;NDVI叠加波段空间融入评价指标最高,但建筑区及水域光谱扭曲严重,绿波段与近红外波段最适比例为8∶2,可有效提升影像融合效果,改善图像质量。

基于最大检测概率的可见光与SAR图像融合方法

针对侦察及制导领域中利用多源图像提高目标检测概率的问题,文中提出一种基于最大检测概率的可见光与SAR图像融合方法。在该方法中,通过反馈学习的方法,建立融合图像检测概率与各指标之间的关系,从而挖掘出与检测概率具有强相关性的指标,并在此基础上自适应获取在融合图像具有最大检测概率条件下的异源图像加权系数。仿真结果验证了该方法的有效性。

红外成像和倾斜摄影三维融合在建筑检测中的应用

针对建筑病害缺乏有效和高精度无损检测手段,同时传统人工检测受建筑围护结构饰面层病害区域的高度、面积等方面的限制,提出一种红外成像和倾斜摄影三维融合并建立含有建筑病害信息的三维模型电子档案的方法。本文以学校某教学楼为例,以红外技术为主,倾斜摄影技术为辅的采集方案,采用同位空间坐标匹配法,经过坐标转换和2种异源空间数据融合,获取含有建筑病害信息的精细化三维模型电子档案,并完成数据融合前后的模型精度对比评估。结果表明:此方法得到的融合模型精度高,点位误差小,能快速、精准获取建筑病害空间位置,为建筑无损检测技术的实际应用提供新的思路,对建立建筑信息化监、修、管一体化运维体系具有研究价值和实际应用意义。

基于局部特征差异的异源图像融合算法

针对现有异源图像融合多以光学图像为主、合成孔径雷达(SAR)图为辅和光学图像极易受传播媒介干扰且不能同时保留纹理细节与颜色信息等问题,提出一种新的基于局部特征差异的异源图像融合算法。首先通过自适应分割将SAR图像划分为规则特征区和不规则特征区两个区域;然后进行平移不变离散小波变换(SIDWT),再根据局部特征差异性设计融合规则,将SAR图像与全色遥感(PAN)图像的小波系数进行融合,以期保留图像的特征信息与色彩信息;最后通过信息量、清晰度等客观评价指标对融合结果进行评价与分析。仿真实验证明了算法的有效性。