基于BOTDA技术的电缆温度监测

由于海底电缆深埋海底,其运行状态的监测尤为重要。因此,提出基于光纤光时域反射（OTDR）的布里渊时域反射分析技术（BOTDA）的分布式光纤传感器对复合海缆进行温度监测。简单介绍了BOTDA技术的原理以及温度监测的实验。对实验测得数据进行数据拟合处理和分析。从实验的数据分析中得出基于BOTDA技术测量出电缆温度的变化趋势和实际温度变化趋势是基本吻合的。从而验证了该技术测温误差小、响应时间短、运行可靠且能实现长距离测量,可有效应用于电缆温度在线监测,为电缆导体温度的确定提供有效的参考依据。     

复合海缆温度场模型中的边界条件研究

由于条件的限制,在实际的工程领域中,温度场建模被广泛地应用.影响温度场建模准确性的重要因素之一就是边界条件的确定,而在很多的工程应用中,边界条件不能通过实际测量得到.以海底敷设的复合海缆为背景,着重从理论上对海缆温度场的边界条件进行了研究和计算,然后通过温度场模型计算出来的铜芯温度与实际测得的海缆温度数据进行比较,从而来验证理论方法的正确性.结果表明所提出的理论计算方法计算出的结果与实际测量结果比较接近,最大误差小于2.49％,满足实际的工程需要.     

基于测温准确性的BOTDA空间分辨率规范研究

基于布里渊散射的分布式光纤传感技术因能同时监测温度和应变而迅速发展,目前仅少数国家研制了测试布里渊频率偏移量的专用设备—布里渊时域分析仪(BOTDA,Brillouin optical time domain analyzer)。BOTDA测量频谱偏移量的准确性与设备的物理参数—空间分辨率有密切关系,目前对BOTDA空间分辨率尚无明确定义。从测温准确度、信号分析及厂家自定义等角度出发给出4种不同定义,并通过实际测温实验对4种定义方法进行比较。结果表明,对于标称分辨率为0.5 m的设备,采用不同定义时得到的空间分辨率在0.5~0.8 m之间变化,其中-3dB带宽定义严谨规范,而测温准确度定义更符合实际应用需要。     

基于非局部相似度约束的多通道复用压缩遥感成像方法

结合压缩感知成像原理和遥感成像系统的物理可实现性,提出了采用掩膜编码的多通道复用压缩成像方法。首先,采用多组随机二值伯努利分布的掩膜为不同光学通道视场进行压缩编码,在单位积分时间内采集一帧图像重构所需欠采样数据。然后,针对传统的全变分范数最小化的重构方法易受遥感图像局部突出特征干扰的问题,提出了以遥感图像空间域非局部相似度为正则化重构标准的先验约束。实验结果验证了本文提出的压缩成像方法的可行性。与传统算法相比,本文提出的重构算法能够在保留图像细节的同时实现快速有效重构。     

基于双向邻域过滤策略的图形匹配类遥感图像配准算法

针对遥感图像由于较大仿射变换关系、相似图案和多源性等导致图形匹配时出现伪同构现象,提出了一种基于双向邻域过滤策略的图形匹配方法.本方法采用双向邻域的图形特征描述子来表示特征点的邻域关系.当误配点的双向邻域任意顶点在后期迭代中被视为误配点时,将与匹配点集具有稳定双向邻域结构的点恢复至匹配点集,同时剔除伪同构中残留的误配点.通过与Random Sample Consensus(RANSAC)、Graphing Transformation Matching(GTM)算法以及提出的双向邻域匹配方式比较得出,基于双向邻域过滤策略的匹配方式能够处理空间顺序匹配时存在的伪同构问题,同时获得更高的召回率和匹配率.     

基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法

在海事搜救过程中,机载红外相机拍摄的红外图像由于直升机振动、气流扰动、高速飞行以及红外相机摆扫等因素,严重影响图像质量.根据直升机载红外相机成像特点,提出了一种基于噪声分析和稀疏正则化的图像盲复原方法.该方法首先分析了成像过程中的噪声分布,并对噪声进行预处理,再根据稀疏表达理论,用图像边缘的稀疏先验信息指导点扩散函数复原,接着通过非盲复原方法得到目标图像,将目标图像作为下一次迭代的输入图像,如此循环迭代得到清晰图像.最后,对仿真模糊图像和实拍模糊图像进行了复原实验.实验结果表明这种方法能有效改善图像质量,并且在处理实拍运动模糊图像时,相比其他复原方法效果更好.     

基于转向核的单帧红外条纹非均匀性拟合校正算法

针对红外线列和非制冷型焦平面成像系统存在列向条纹非均匀性的现象,提出了一种基于转向核的单帧条纹非均匀性校正新算法。首先,根据图像边缘的梯度特性确定转向核邻域主方向和大小,然后将每列像素的转向核估计值作为该列像素的期望值,以列向条纹非均匀性作为约束进行最小二乘拟合,计算得到每列像元的校正参数,并以一定概率接受最小二乘拟合的结果。当误差函数满足事先设定阈值时,单帧图像的非均匀性校正完成。实验结果表明,该算法具有稳定的收敛性,与同类算法相比能够更有效抑制条纹非均匀性,并且能够保留更多的图像边缘信息。     

实时图像的运动目标检测及跟踪

在复杂背景的运动目标实时检测算法的研究中,由于目标受到外界环境影响,目标不能正确提取。针对克服背景干扰因素提取,干净的目标像素,大多数背景建模与背景更新算法计算复杂,难以满足视频监控的实时要求。为解决上述问题,提出一种根据像素特征的背景差法,将目标的边缘特征融入减背景算法,通过对离散的目标边缘梯度像素进行网格密度聚类法实现目标像素的提取,采用改进的均值漂移跟踪算法,在DM642平台上实现目标检测与跟踪。实验结果表明,改进的算法可以有效的克服光线变化、背景抖动、噪声等问题,实时检测、跟踪多个目标,并能解决目标遮挡问题。