双频InSAR高程重建噪斑去除方法

双频InSAR不依赖于相邻相位差小于π的限制而进行解缠,可以实现陡变地形的正确解缠绕,从而可以实现复杂地形的高程反演。基于最大似然估计(Maximum-Likelihood Estimation,MLE)的双频干涉相位解缠算法耗时少,但其噪声鲁棒性差,解缠结果中含有大量噪声斑块。针对此弊端,提出了一种对ML解缠结果进行噪声斑去除的方法。实际操作中,首先利用聚类分析(Cluster Analysis,CA)的思想,去掉解缠结果中较大量出错区域对应的模糊类。再利用可变长窗口判定错点,并利用非均匀加权窗去掉单噪点和噪声斑,得到正确的解缠相位。实验章节首先列出了仿真模型双频干涉处理结果,将改进结果与最大后验概率估计法(MAP)得到的结果作了比较。最后列出了对中国科学院电子学研究所航天微波遥感系统部的双频干涉数据处理结果。实验结果表明,解缠结果存在的问题得到解决,在保证较好解缠效率的同时,去除了噪声斑块,提高了相位解缠的精度。

纸币冠字号识别率改进算法

针对被污染纸币的冠字号的识别常见的几种干扰选择合适解决方法,并改进神经网络分类器,使用多层分类方法进行识别。现有的清分机和点钞机都能很好得识别八到十成新钱币的冠字号,然而,随着纸币流通不断做旧,清分机对纸币冠字号的识别明显下降,其中磨损、汗渍、折痕等是对清分机的识别影响很大的因素。本文提出多种新颖的算法,能够很好的解决被污染纸币的冠字号识别问题,并使用多层神经网络判别树架构,有效得提高了纸币识别率和容错率,最终实验结果表明,本算法能获得98.3%的识别率。

基于复杂背景下的绝缘子图像识别与提取

为获取最优的绝缘子识别和提取方法,采用最大似然法、支持向量机和神经网络算法处理复杂背景下的图片。结果表明:神经网络、支持向量机、最大似然法的平均精度依次为95.727%,95.386%和95.52%;在复杂背景的电力绝缘子识别和提取中,神经网络算法的精度略好。

对象化过程中的快速标号算法研究

面向对象的遥感信息提取技术由于其更符合人脑思维方式、更容易与地学知识结合,目前已经成为遥感信息自动提取的主流方向。对象化处理是面向对象遥感信息处理的重要步骤,实现了从分割影像到对象矢量影像的转变。提出了一种快速标号方法,可以快速为分割图像中的对象赋给唯一值标签并同时统计对象的其他特征,可以显著地提高去除小班块、矢量化预处理等操作的运行速度,在对象化过程中有广阔的应用前景。

后退式旋切导管对冠状动脉支架内再狭窄的治疗

目的 :评价后退式旋切导管 (PAC)治疗冠状动脉支架内再狭窄病变的有效性和安全性以及其即刻和近期定量冠状动脉造影结果。方法 :17例支架内再狭窄病变采用PAC治疗 ,应用定量冠状动脉造影评价即刻和近期疗效 ,并与同期的 38例首次介入治疗病变进行比较。结果 :支架内再狭窄组与首次介入治疗组相比PAC器械成功率分别为 10 0 %∶92 %、即刻造影残余狭窄率为 (36± 10 ) %∶(35± 15 ) %、斑块组织获取率为 94 %∶94 % ,两组差异无显著性意义 (P >0 .0 5 )。PAC所产生的血管腔直径增益为 (0 .78± 0 .6 6 )mm ,略低于首次介入治疗者〔(0 .97± 0 .5 5 )mm〕。PAC造成的主要并发症包括原置入支架带出 2例 ,血管内膜撕裂 3例。 6个月随访造影血管腔直径丢失指数为 0 .4 6± 0 .4 5 ,略低于首次介入治疗组 (0 .5 7± 1.13)。造影再狭窄率为 2 9% ,与首次介入治疗组相近 (2 6 % )。结论 :PAC能有效地用于冠状动脉支架内再狭窄病变的处理 ,具有较理想的即刻和近期有效率。

后退式旋切导管治疗冠状动脉阻塞性病变的初步报告

目的 评价后退式旋切导管 (PAC)治疗冠状动脉病变的有效性和安全性。方法 5 5例冠状动脉病变选用PAC导管治疗 ,其中 17例为支架内再狭窄病变 ,应用定量冠状动脉造影评价即刻和近期疗效。结果 5 5例患者手术成功率为 95 % ,PAC导管使血管最小管腔直径从 (1 0 7± 0 5 1)mm增加至 (1 98± 0 39)mm ,并发症包括血管内膜撕裂 7例 ,完全闭塞 1例 ,6个月随访造影最小管腔直径为 (1 97± 0 6 7)mm ,造影再狭窄率为 2 7%。首次介入治疗病变与支架内再狭窄病变即刻与近期疗效相同 ,向心性病变较偏心性病变有更好的即刻效果。结论 PAC旋切导管能安全有效去除冠状动脉内粥样斑块 。