含明亮区域的无人机遥感定位图像去雾方法

针对传统DCP去雾算法处理无人机遥感定位含雾图像时,天空或白色等明亮区域颜色易发生失真,图像整体对比度降低等问题,提出了一种自适应阈值分割的DCP去雾方法。利用灰度图像I_(gray)(x)求取图像明亮与非明亮区域的自适应阈值ThrB;根据自适应阈值ThrB将明亮区与非明亮区分割,并设计自适应修正函数M;优化由暗通道图像生成的大气耗散函数粗估计,利用双边滤波再次细化透射率,完成图像去雾复原。实验结果表明:提出方法在处理天空或反光较强的明亮区域时,能够有效避免复原后的颜色失真等问题,进一步改善遥感图像地面景物区域的处理效果,复原后整幅遥感图像的色彩饱和度和对比度明显提高,主观视觉效果有一定改善,且PSNR、FC、SSIM和CR等客观参数均有提升,有利于后续遥感定位图像分析。

基于编解码多尺度特征优化的图像去雾算法

真实雾气不均匀分布的特点会导致基于合成数据集训练的网络对真实雾气下拍摄的图像的复原质量不佳.此外,现有去雾模型较大的网络参数量会影响去雾的实时性.针对这两个问题,提出一种参数量较低的基于编解码多尺度特征优化的图像去雾算法以去除真实场景下图像的雾气.首先,在编码部分利用跨通道上下文注意力隐式地建模像素间的关系,以恢复去雾后图像中物体的结构.然后,设计信息调节子网弥补编码器遗漏的浅层信息,解决细节恢复粗糙的问题.最后,在解码部分设计特征矫正子网,采用相减式残差结构减少噪声,保证输出结果的正确性.在多种真实雾数据集上,对所提方法的普适性进行实验.实验结果表明:在REVIDE真实雾数据集中,与MSBDN方法相比,所提方法在参数量降低46%的基础上获得了PSNR 1.25dB的提升;在OHaze、I-Haze以及RTTS多种室内外真实雾测试集中,与其他去雾方法相比,所提方法都取得了更好的PSNR结果和视觉效果.

霾过程黑碳对气溶胶散射吸湿增长的影响

利用成都市2017年10~12月逐时的“干”气溶胶散射系数、吸收系数和环境气象监测资料,结合同时次气溶胶粒径吸湿增长因子(Gf)的反演数据,分析了4类霾强度条件下黑碳浓度(C_(BC))的变化特征,并基于广义可加模型(GAM)探讨了C_(BC)对气溶胶散射吸湿增长因子(f)的影响机制.结果表明:(1)轻微、轻度、中度和重度霾强度条件下的C_(BC)均服从对数正态分布,其均值随霾强度的增加而增大,变差系数则随霾强度的增加而减小.(2) C_(BC)与Gf之间呈现非线性负相关,C_(BC)与C_(PM2.5/PM10)(细颗粒物质量浓度与粗颗粒物质量浓度之比)之间则呈现非线性正相关(均通过了α=0.01的显著性检验);随着霾的渐近演化,Gf随C_(BC)增加而减小的趋势持续增强,C_(PM2.5/PM10)随C_(BC)增加而增大的趋势则持续减弱.(3) Gf与C_(PM2.5/PM10)之间存在显著的交互作用(通过了α=0.001的显著性检验),以Gf与C_(PM 2.5/PM10)为双变量的GAM模型能更好地表征f的变化特征.

一种基于阈带分割的公路能见度动态检测方法

针对自动驾驶汽车在有雾霾时易造成交通事故的问题,研究了一种高速公路雾霾动态检测方法。首先分析图像的RGB三维直方图,对R通道进行线检测与细化,找到车道线或道路边缘线,再根据最大连通区域来判断“阈带”所在位置,并根据所求阈带按比例选取范围进行梯度值计算,根据梯度值矩阵求得所需阈值并与能见度值进行对应,从而确定高速公路前方是否存在雾霾且采用相对应措施。结果表明,该方法检测雾霾能见度等级的准确度可达91.88%.

多尺度特征融合的雾霾环境下车辆检测

针对雾霾环境下车辆检测准确率低、漏检严重的问题,提出一种多尺度特征融合的雾霾环境下车辆检测算法.首先利用条件生成对抗网络对雾霾图像进行去雾预处理,然后针对雾霾环境下目标特征不明显的特点,提出多尺度特征融合模块,在YOLOv3的基础上,从主干网络提取特征时增加一条浅层分支和深层特征进行上采样拼接融合,得到尺度为104×104的特征图,用于增强浅层的语义信息.并采用CBAM注意力机制引导下的特征增强策略,保证上下文信息的完整性,以提高检测的精度,最后将去雾后图片送入改进后的YOLOv3网络进行检测.实验结果表明,相较于原始网络,该算法在RTTS数据集上的检测结果更加优秀,模型可以达到81%的平均精度和67.52%的召回率,能够更加精确的定位到车辆.

古生物化石智能化识别方法及应用

对古生物化石的准确识别,不仅在古生物学研究中非常重要,而且是油气勘探的重要环节。古生物化石既可以厘定地层年代和沉积环境,也可以判断烃源岩沉积期的有机质富集条件。该研究以种一级Globoquadrina dehiscens、Glo⁃borotalia fohsi、Globorotalia menardii三类样本为例,提出一项古生物化石智能化识别方法,该方法基于图像处理方法和深度学习技术,通过图像形态学定位,图像背景处理,图像边缘扩充,图像旋转,图像加噪等一系列方法将样本从384个扩充至12288个,再使用基于卷积神经网络的VGG16架构对样本进行分类,其分类准确率可达92%以上。该项识别方法在油气勘探领域具有较强的实用价值和推广前景。

广州地区旱季一次典型灰霾过程的特征及成因分析

通过研究2009年11月广州市气溶胶颗粒物质量浓度(PM10、PM2.5、PM1)、黑碳浓度、散射系数(Scatter)等大气成分要素,以及微波辐射计、激光雷达及风廓线雷达所探测的风、温、湿等边界层结构,统计分析广州旱季一次典型灰霾过程(2009年11月23—29日)中气溶胶颗粒物及其光学特性的时空变化特征,并配合天气形势背景、边界层结构对其形成原因进行详细分析。在典型灰霾过程中,黑碳浓度高达58.7μg/m3,散射系数高达1 902.7 Mm-1,PM10浓度高达423.5μg/m3,PM2.5浓度高达355.7μg/m3,PM1浓度高达286.5μg/m3。通过对同期的气象条件分析表明在广州地区旱季,区域性污染过程,特别是灰霾天气的形成具有以下三种气象条件:大气边界层高度较低;高压变性出海的天气形势与之密切相关;在偏东和偏南气流带来的高湿度环境下,气溶胶吸湿增长效应显著,导致出现严重灰霾天气。

加工工艺对LDPE薄膜雾度的影响

探讨了加工工艺对低密度聚乙烯薄膜雾度的影响及其变化规律,优化了加工工艺参数,确定最佳工艺条件为:熔体温度170℃,冷凝线高度20．0 cm,吹胀比3．5,牵伸比4．0;使产品透明度提高,50μm薄膜雾度在7．0％以下。

北京一次严重雾霾过程气溶胶光学特性与气象条件

对北京地区2013年10月2～7日一次严重雾霾过程中的气溶胶光学特性开展研究,分析了气象条件对雾霾过程的影响,并结合HYSPLIT模型分析污染物的来源.结果表明,在污染天气中气溶胶光学厚度、？ngstr？m波长指数、细模态体积尺度谱峰值浓度远高于清洁天.10月5日雾霾最为严重,440nm波长处气溶胶光学厚度高达3.89.在雾霾发生前后,单次散射反照率日均值随波长增大而增大,而在10月5日,单次散射反照率值随波长增加先增大后减小,在675nm波长处达到最大值0.965.雾霾过程中大气气溶胶以强散射型细粒子为主,人为因素贡献较大,且受气象条件影响明显.

湖北省霾日数气候特征及夏季典型霾过程气象因子分析

利用湖北省77个气象站点近30年的霾日统计资料分析霾日数气候特征,结果表明,1981-2013年期间湖北省霾日数显著上升,20世纪90年代最低,21世纪以来最高,2013年达到历史新高;霾日数冬季最多,夏季最少;霾日数较多的地区集中在鄂西北、三峡河谷、鄂东北北部、鄂东南黄石地区一带,这与地形和经济条件密切相关。选取2012年夏季2次典型霾天气过程,分析霾发生的气象成因,研究发现北方污染源,在低层东北气流的引导下,加之本地良好的湿度条件和稳定的逆温层结,共同造成了突发大范围霾天气过程。

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P<0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。

湖南岳阳一次重度霾过程近地层物理量场异常特征分析

利用杭瑞高速公路洞庭湖大桥北岸测风塔的梯度风观测资料、三维超声风温仪资料以及岳阳气象站提供的逐小时气溶胶浓度和能见度观测资料,对湖南岳阳2017年1月28日的一次重度霾天气中的重污染过程的近地层物理量变化特征进行了分析,结果表明:(1)重污染来临前约130 min即28日01:50(北京时间,下同),水平风速、垂直风速、高低层风切变都出现零值,大气处于静稳状态。重污染结束前180 min即28日09:00,上述物理量和高低层温度切变出现零值。(2)湍流强度在重污染来临前有强烈异常信号,其中水平纵向湍流强度异常信号最明显,于重污染发生前130 min出现异常峰值4.15,重污染结束前180 min出现异常峰值3.24。(3)湍流动能和动量通量都在重污染来临前130 min接近0.0 m^2/s^2,即湍流交换最弱,有利于污染物在近地面的持续堆积和重污染过程的发生。近地层的平均物理量和湍流特征量的异常信号的出现时间有较好的一致性,即出现在重污染来临前的130 min和结束前的180 min。揭示了重度霾污染天气的近地层物理量时间变化规律,着重分析了霾污染的生成、发展、消亡全过程的边界层湍流异常的前期信号,为深入认识霾污染天气进行有益的探索并为这类天气的预测预警提供科学依据。

四川盆地一次持续性雾霾天气演变特征及其成因

根据单站雾霾日数和区域雾霾过程的确定方法,挑选2014年12月16日至2015年1月27日四川盆地典型雾霾过程,结合空气质量指数(AQI)、污染物质量浓度、气象要素特征和大气环流背景,研究此次持续雾霾天气的产生、演变及转化特征。结果表明:(1)此次雾霾过程表现出强度强、持续时间长、发生范围广的显著特点。(2)AQI和污染物质量浓度的变化与雾霾天气过程高度一致,本次雾霾过程的主要污染物为PM 2.5,其次是PM 10。(3)此次过程出现了不同强度的污染物积累、到达峰值及急速减弱阶段,雾霾天气过程的强弱与天气形势、边界层垂直结构密切相关,与历史同期相比,这次超长雾霾过程盆地平均气温偏高1.24℃,降水偏少34.77%,日照时数偏多10.33 h,相对湿度偏低2.67%,风速基本持平略偏大,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场;强逆温层结、边界层的下沉运动、地面弱风场中的辐合均使水汽和污染物存留在近地层不易向高空扩散,造成雾霾天气持续。

一种新型辊式炉排垃圾焚烧炉样机设计与试验分析

针对我国目前绝大多数中、小城市生活垃圾热值低,且在短期内很难较好实现源头分类收集的现状,以立式炉床为基础,采用层状燃烧方式,研制出一种具有燃烧连续可控等特点的新型垃圾焚烧炉.设计上采用分层处理烟气技术,同时具备了流化床燃烧技术和旋转燃烧技术的主要特点,并在结构上有所创新.阐述了关键部件的设计要点,并进行了样机试验数据分析.试验结果表明,该炉燃烧效率较高,实用效果好.

基于全过程管理的雾霾综合防治对策研究

以我国持续多发的雾霾天气为背景,在分析雾霾产生的多方面原因和危害基础上,运用全过程管理分析工具,构建基于全过程管理的雾霾综合防治模型,并将全过程管理的雾霾防治归纳为三个阶段、一个市场、三大主体、五大机制加以阐述,据此提出雾霾综合防治的政策建议。

基于CUDA平台的实时去雾

在雾、霾等天气条件下,几乎不能采集到理想质量的图片。图像去雾技术的任务就是最大限度地消除不利天气对图像采集的影响。统一计算架构(CUDA)是NVIDIA公司所推出的充分利用图形处理单元(GPU)的计算能力进行大规模计算的一种构架。基于何恺明暗通道的观点,通过CUDA平台实现了对含雾图片的实时去雾。实验结果表明,在保证去雾质量和去雾自然度的前提下,对于1280×720的实时场景,可以达到每秒20帧的处理速度,基本满足实时去雾的要求。

杭州市灰霾气候特征及与清洁过程的对比分析

利用杭州1951-2008年的地面观测资料,使用一定的标准重新判别灰霾过程,分析研究了杭州灰霾的气候特征,探讨了灰霾的发生与空气质量之间的关系,并对2009年夏季典型的灰霾过程和清洁过程进行对比分析,得出以下结论:随时间推移,杭州的灰霾天气呈明显上升趋势,期间出现两次跳跃式增长。灰霾的发生与空气污染密切相关,灰霾天数与空气污染指数(API)之间的年际变化和月际变化的趋势都保持一致。灰霾的产生受天气系统的影响很大,同是高压系统控制下,大陆高压控制易产生灰霾,而副热带高压控制易出现清洁天气。灰霾过程的近地层风速明显比清洁过程小。气流的垂直变化是灰霾产生的重要因素,在中高层,灰霾过程下沉气流向下伸展到5500 m,而清洁过程伸展到7000 m左右;在中低层,灰霾过程风速小,而清洁过程风速大,且维持一致的上升气流。逆温有明显的日变化,08时低层出现的逆温可作为灰霾预报的参考之一。灰霾过程的逆温不超过900 hPa,而清洁过程基本不存在逆温,即使有,高度也在900 hPa以上。

基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法

本文提出了一种新的基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法.生成对抗网络GAN作为无监督学习的方法,无法实现图像像素与像素之间映射,即生成图像不可控.因此,基于模型的加雾算法存在参数不确定性和应用场景局限性,本文提出了一种新方法的新应用,利用生成对抗网络实现图像转换.该方法基于生成对抗网络GAN模型,改进了GAN的生成器和判别器,进行有监督学习,以训练雾霾图像生成像素与像素之间的映射关系,实现无雾图像与有雾图像之间的转换.以图像加雾为例,本文分别设计了生成网络和判决网络,生成网络用于合成有雾图像,判决网络用于辨别合成的雾霾图像的真伪.考虑到雾霾场景图像转换的对应效果,设计了一种快捷链接沙漏形生成器网络结构,采用无雾图像作为生成网络输入,并输出合成后的有雾霾图像;具体来看,将生成网络分成编码和解码两部分,并通过相加对应间隔的卷积层来保留图像的底层纹理信息.为了更好地检验合成雾霾图像的真实程度,设计了漏斗形全域卷积判决器网络,将合成图像和目标图像分别通过判决器辨别真伪,采用全域卷积,利用神经网络进行多层下采样,最终实现分类判决,辨别图像风格.此外,本文提出了一种新的网络损失函数,通过计算GAN损失和绝对值损失之和,以训练得到更为优秀的图像转换结果.GAN损失函数的作用是使生成对抗网络GAN模型训练更加准确,而雾霾图像合成算法实际上是一个回归问题而非分类问题,生成器的作用不仅是训练判决器更加灵敏,更重要的是要生成与目标图像相似的图像.因此利用优化回归问题的绝对值损失函数,作用是为了准确学习像素间的映射关系,避免出现偏差和失真.最后本文对多类不同图像进行图像的雾霾场景转换并进行评估,分别测试该算法的图像加雾和去雾效果,并与其他算法进行对比测试.对于加雾效果,在合成场景、虚拟场景下,与软件合成效果进行对比,本文算法效果明显比软件合成效果好,不会出现色彩失真;在真实场景下,本文算法与真实拍摄的雾霾天气进行对比,结果十分相近;并且与其他GAN图像转换算法进行对比,本文算法具有明显的优势.同样本文算法在去雾效果上优势也十分明显.结果表明,本文所提基于生成对抗网络的雾霾场景图像转换算法,在主观效果和客观指标上均具有明显优势.

工艺参数对PC制品光学性能的影响

用透光率/雾度测试仪测量了模具温度、熔体温度、注射压力、注射时间、保压压力、保压时间、冷却时间等工艺参数对透光率和雾度的影响。研究表明:工艺参数的变化对透光率的影响很小;模具温度、熔体温度、注射压力的升高都会导致产品光学性能的下降;保压压力和冷却时间均应取合适的值,才能获得最优的光学性能。

基于特征位置优选整合的快速城区检测算法

遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进行城区特征位置初选,并以全局与局部约束相结合的策略筛选出高置信度的城区特征位置,最后通过高斯渲染加权的方法整合城区特征位置,并在获得的城区高斯加权图上自适应分割出最终的城区.本算法使用Google提供的卫星图像进行算法验证测试,可得到准确的检测结果.本检测算法可满足遥感图像城区检测自动化、实时化的需求,大大减小了人工判图的工作量,能够广泛应用于机载或星载平台.