基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测

针对基于深度卷积神经网络的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像的变化检测方法,在利用图像块分析特征的过程中易将噪声引入到边缘区域,造成SAR图像变化检测精度较差等问题。提出了一种基于多域卷积与自注意机制的SAR图像变化检测方法。该方法先通过多域卷积模型增强输入SAR图像块的中心区域,减少边缘噪声的影响;然后,再利用注入空洞卷积的改进自注意机制模型充分挖掘SAR图像的重要空间结构信息,来提高变化检测的性能;最后采用3种不同类型的SAR数据集进行实验结果表明,本文中所提出方法能获得较高的检测准确率和KC系数,优于各种对比方法。     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

结合全局与局部信息的主动轮廓分割模型

针对传统的基于区域的主动轮廓模型在分割灰度不均匀图像和噪声图像存在效果不佳的问题,提出结合全局项与局部项的主动轮廓分割模型。全局项由CV(Chan-Vese)模型的保真项构成,局部项的构建考虑局部区域信息的同时引入反映图像灰度特性的局部熵信息。依据图像灰度的特点,选择合理的全局项和局部项参数,并加入正则项保证曲线在演化过程中保持平滑,保障分割结果的可靠性。通过变分水平集方法最小化能量泛函,依据梯度下降流迭代更新水平集,完成曲线演化。采用模拟图像和实际图像进行实验分析,结果表明,所提出的结合全局项和局部项的主动轮廓模型可以高效地分割噪声严重以及灰度分布不均匀的图像。     

某型弹用管控高温通讯异常分析

某型弹用管控处理装置在环境应力筛选试验高温阶段出现通讯异常现象,对故障产生的原因进行了查找和分析,最终得出是由于器件选用时考虑不周导致信号在高温出现时序判读错误,由此及时解决了问题并从中获得宝贵经验和启示。     

深化认识统筹安排加强领导扎实搞好民兵报废弹药销毁处理工作

搞好民兵报废弹药销毁处理工作,任务艰巨,责任重大.我们一定要牢固树立和落实安全发展理念,以强烈的事业心责任感,履职尽责,勤奋工作,狠抓落实,稳妥推进民兵报废弹药销毁处理工作的安全发展.     

处理官兵家庭涉法“要”与“忌”

当前,官兵家庭涉法问题逐年增多,给各级人武部门和部队做好维权工作带来了不少困难。我们认为,在处理官兵家庭涉法问题时,应做到"八要八忌"。一是要把握处理范围,忌大包大揽。军分区、人武部处理官兵家庭涉法问题,主要对象是现役官兵本人及其直系亲属     

基于人眼视觉机理的红外图像边缘提取

在描叙了On型感受野特性的基础上,结合Bubble函数和负高斯-拉普拉斯二阶微分函数,给出了实用的On型感受野数学模型;探索性地描叙了人眼微动产生中央凹区信息精细处理、周边区域保持适度警觉的机理,据此提出了大尺度On型感受野与小尺度Off型感受野相结合的人眼微动精细处理模型,并利用该模型对红外图像进行了边缘提取,显示出对弱小目标处理的快速性和精确性.     

灰关联分析在情报处理系统效能评估中的应用

利用影响情报处理系统效能主要因素指标的灰色特性,提出用灰关联分析法作为系统效能评估的方法,并建立了基于该方法的效能评估模型.实例计算分析表明,所提出的方法简单有效,不仅能评估系统的效能,还能对多个系统的效能优劣进行排序.