在复杂的海天背景下, 现有红外小目标检测算法存在虚警率高的问题, 文中深入分析目标和背景的特征差异, 首先, 提出了一种基于灰度差和梯度方向一致性的方法, 增强了小目标并抑制了部分背景杂波, 其次, 结合特征分解法进一步抑制了锐利边缘背景, 最后, 采用自适应阈值分离出小目标。实验结果表明, 与五种现有算法相比, 所提出的检测算法能够在不同复杂场景都有效降低虚警率, 大大提升信杂比(SCR)和背景抑制因子(BSF), 并且具有良好的鲁棒性。

本文提出一种基于JPEG2000标准的Bayer图像高性能RBCR(Remove Bayer Component Relation, RBCR)压缩算法。在RBCR压缩算法中, 根据Bayer图像相关性较高的特点, 对Bayer图像进行颜色分量分离, 得到处理单元子图, 对各子图进行1×4整型离散余弦变换, 降低Bayer图像中各颜色分量空间域内的相关性; 对变换后的各分量DCT系数使用标准JPEG2000算法独立完成小波变换、Tier1编码、MQ编码和率失真斜率计算等, 再基于率失真斜率联合截取方法完成各个分量的码流截取, 即使用相同的率失真斜率门限值, 按照率失真斜率值由高到低的顺序依次完成所有分量编码码块的码流截取, 最后各个分量的截取结果再进行独立的码流组织输出。在RBCR算法中通过加入DCT变换降低Bayer图像相关性和对各个分量码流的率失真斜率联合截取, 提高恢复图像质量且精确控制了码率。实验结果表明, RBCR算法与各个分量独立压缩方法相比, 恢复图像质量得到提升, 尤其在4倍的压缩倍数下效果最佳, 峰值信噪比平均提高1.814 dB,复杂峰值信噪比平均提高2.414 dB。可以满足深空探测低复杂度和高质量图像的要求。

针对目前航天光学相机在轨定标方法存在更新周期长、时效性不强的问题, 提出一种将光学自准直原理应用到星上监测的实时在轨定标方法.在卫星载荷系统内部加装准直光源、呈影面阵CCD和棱镜等器件, 将相机焦距、光轴夹角等参数的变化转化为光斑影像的变化, 提取并处理光斑影像位置的变化量, 求解出线阵相机参数的变化量, 实现快速、高效的在轨监测.通过搭建实验平台验证了本文方法的可行性, 俯仰和横滚方向参数的监测精度小于1″, 测量误差优于0.1″.

提出一种压缩感知成像框架结构.该结构采样端用新建的采样矩阵实现数字微镜阵列分区控制,可增强信息获取的准确性,测量得到与新数字微镜阵列对应的压缩采样值；重构端由采样值优化重构出低分辨率图像后,根据分区控制过程建立压缩感知理论框架下的超分辨重建模型,利用梯度稀疏约束优化算法进行求解,恢复出原高分辨率图像.实验结果表明： 数字微镜阵列分区控制与超分辨重建相结合的方法可以明显降低压缩感知成像系统的计算量,缩短成像时间,并且具有较高的图像重构质量.

提出了基于分层树集合分割(SPIHT)的分布式干涉多光谱图像压缩算法,将SPIHT和分布式信源编码(DSC)有效结合,以同时去除图像序列帧内、帧间及小波系数子带间的强相关性。根据DSC的特点,提出了基于边信息的辅助重构方法,以减少量化误差,提高重构质量。为了进一步保护光谱信息,采用基于加权提升系数的感兴趣区域(ROI)方法,对包含大部分光谱能量的强干涉区域优先编码。辅助重构方法在ROI保护方面也具有明显的优势,在保护强干涉区域的同时,能减少弱干涉区域的信息损失。实验结果表明,和变换域的DSC相比,算法的峰值信噪比(PSNR)提高了大约0.5 dB,拟合原始光谱曲线的性能较其它传统算法也有明显的提高。

根据干涉多光谱图像的谱间相关性和光谱分布特点,提出一种基于运动估计和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩方法.为了去除多光谱图像的谱间相关性,采用运动估计法,对补偿后的图像（即预测误差）进行小波变换及率失真优化截取内嵌码块编码.同时采用率失真斜率提升的感兴趣区域编码方法,更好地保护光谱信息,使图像在相同的光谱分辨率下具有更好的空间分辨率.实验结果与基于三维小波变换的压缩方法以及比特平面移位的感兴趣区域编码方法相比,本文所提方法能有效改善恢复图像质量,提高编码效率,更好地保护光谱信息.

纺织品萃取汗液中痕量Pb是生态纺织品标准重点限制项目, 然而, 由于生态纺织品标准中对Pb的限量极为严格, 而且萃取汗液基体成分复杂, 高浓度NaCl基体的背景吸收干扰强烈, 使得纺织品萃取汗液中痕量Pb一直是生态纺织品检测的一个难点。 文章采用石墨炉原子吸收光谱法（GFAAS）直接测定生态纺织品萃取汗液中的痕量元素Pb。 通过对NH4H2PO4, NH4NO3, Pd(NO3)2, Ni(NO3)2, 抗坏血酸等单个或混合基体改进剂进行筛选, 并对石墨炉原子化工作条件和基体改进剂用量进行优化。 试验结果表明, 加入5μL 50 g·L-1NH4NO3与100 mg·L-1Pd溶液（1∶1）混合试剂, 可以有效地抑制Pb的挥发, 降低背景信号。 仪器检出限可达到0.7 μg·L-1, 方法精密度RSD为3.2%, 实际纺织品样品加标回收率为95.5%～105%之间。

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种干涉多光谱图像压缩算法.采用小波域匹配预处理来去除帧间推扫平移带来的数据冗余性,采用基于码率预分配的编码方法,按照预分配到的码率大小控制码块的T1编码深度,减少编码计算量和存储器使用量,易于硬件实现和星上环境的应用.实验数据表明,码率为1 bpp时,该算法提高了恢复光谱的分辨率,满足卫星干涉多光谱图像压缩系统要求.

As one of the next generation imaging spectrometers, interferential spectrometer has been paid much attention. With traditional spectrum compression methods, the hyperspectral images generated by interferential spectrometer can only be protected with better visual quality in spatial domain, but its optical applications in Fourier domain are often ignored. So the relation between the distortion in Fourier domain and the compression in spatial domain is analyzed in this letter. Based on this analysis, a novel coding scheme is proposed, which can compress data in spatial domain while reducing the distortion in Fourier domain. The bitstream of set partitioning in hierarchical trees (SPIHT) is truncated by adaptively lifting the rate-distortion slopes of zerotrees according to the priorities of optical path difference (OPD) based on rate-distortion optimization theory. Experimental results show that the proposed scheme can achieve better performance in Fourier domain while maintaining the image quality in spatial domain.

分析了干涉多光谱图像数据的两个特性, 并提出一种基于自适应分类曲线拟合的压缩算法。首先采用均方差准则自适应地将干涉多光谱图像分为强、弱两类干涉区域, 并分别构造不同的拟合函数。对强干涉区域, 选择典型曲线, 并采用最小二乘原理对典型曲线进行拟合, 而其余曲线则根据典型曲线进行匹配预测; 对弱干涉区域, 则分别对所有干涉光强曲线独立进行拟合。最后将所有误差数据进行熵编码。实验结果表明, 与JPEG2000相比, 该算法能够减少无损压缩输出码率约0.2 bit/pixel, 明显提高有损压缩的重建图像质量, 降低光谱失真。