【摘 要】
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利用多时相遥感影像获取地物变化信息的过程称之为变化检测。根据影像分析的层次不同,变化检测算法可以分为像素级、特征级和目标级这三类;根据数据分析的机理,变化检测算法可以分为有监督和无监督两类。有监督的变化检测算法是基于有监督的分类方法,这种方法要求训练网络以得到网络的参数。无监督的变化检测算法用两张不同时相的遥感影像通过直接的比较而无需附加信息就可以检测出影像的变化。本文所提众多算法都是基于像素级、
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利用多时相遥感影像获取地物变化信息的过程称之为变化检测。根据影像分析的层次不同,变化检测算法可以分为像素级、特征级和目标级这三类;根据数据分析的机理,变化检测算法可以分为有监督和无监督两类。有监督的变化检测算法是基于有监督的分类方法,这种方法要求训练网络以得到网络的参数。无监督的变化检测算法用两张不同时相的遥感影像通过直接的比较而无需附加信息就可以检测出影像的变化。本文所提众多算法都是基于像素级、无监督的变化检测算法。本文提出了一种基于主分量分析和上下截集模糊Kohonen聚类网络的无监督
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水胀成形和冷弯成形是机械加工中的两种成形方式。其中,水胀成形是通过模具,以液体(水、乳化液或油)作为传力介质,在无摩擦状态下,使空心件或管状坯料由内向外扩张的成形方法；其广泛用于真空杯(不锈钢、铜、铝、铁等材质)、保温瓶、水壶以及其他餐具、器皿的加工成形。冷弯成形是采用液压力进行弯曲的弹塑性变形,而船体型材冷弯是一种难度较大的塑性加工。两种成形方式都是以液压传动作为机械设备的动力传动系统。因此对两
液压马达作为液压传动技术的执行元件,是技术含量很高的液压元件之一,其性能的好坏直接影响液压系统工作的可靠性和稳定性。本课题研究的是一类新原理、新结构的液压马达,解决了在一个壳体内实现多个马达同时工作的技术难题,该类马达无回程弹簧,泄漏小、效率高,比功率大,能作为双速马达使用,并可在马达进出口压差一定时,实现等倍扭矩输出。当此马达作为泵来使用时,可以形成一体多泵,同时为多个系统供油或者多泵为一个系统
当实际工况需要马达有多级不同转矩、转速的输出,一般的定量马达是不能实现的。针对这个不足,从马达基本原理出发,研制出了一系列基于“双定子”结构的新型马达。在“双定子”结构中,一个转子与两个定子分别相互配合,在不改变马达输入流量且没有复杂变量机构的条件下,这种新型马达通过不同进、出油口的连接可以输出多种不同的转速和转矩。如果当作泵来使用,则可以不用减压阀同时工作在不同压力下且输出多种不同流量以满足系统
近年来,国内外对于纳米吸波剂的研究特别是在纳米复合吸波材料的选取和制备方法上取得巨大的进展。尤其纳米薄膜复合吸波材料是将薄膜技术与纳米技术结合起来,与其他的吸波材料相比具有厚度薄,质量小,吸波性能强等优点而逐渐成为研究的热点,有望成为一种很有前途的新型吸波材料。本论文中我们对碳纤维进行表面改性,通过化学镀在其表面涂覆一层磁性薄膜来改善其电磁特性,从而获得性能较好的吸波材料。(1)我们对Izaki的
今天是一个数码摄影独霸天下的时代,相对于数码摄影的传统摄影工艺已经退居其次。尽管数码摄影技术发展的蓬勃与完善,确不能彻底的取代传统摄影工艺的存在。我通过湿版发实践总结出几个传统摄影工艺它依旧存在且发展的原因。一个是它的独特操作体验性,再一个是它的视觉效果特质,最后是因为它可以满足少数人的心理追求需要。并且总结出传统工艺区别数码摄影的特别图像特征,不同的工艺有自己效果特质。这种特征造就了图像效果并总
各大卫星的成功发射,使遥感时代悄然来临。通过遥感技术我们能从高分辨遥感影像中得大量地面信息,利用图像处理技术从高分辨遥感影像中提取目标具有很大的实用性,同由于高分辨遥感影像中呈现的特征复杂性,使得这项工作备具挑战性,这一课题成为众研究者探索的方向。道路在我们的日常生活和军事等方面都具有不可忽视的作用,所以从遥感影像中提取道具有重要的意义。可以为城市规划提供参考,为电子地图更新数据,为国土资源管理提
本论文分为两个部分。第一部分研究了横向非均匀热伏纳米硅薄膜；第二部分研究了氧化亚铜(Cu2O)光伏薄膜。采用磁控溅射技术在石英衬底上沉积一层200nm厚的非晶硅(a-Si)薄膜,并用真空热蒸发在其上沉积两个横向接触的厚度不同(分别为50nm和100 nm)的Al膜。将已沉积好的薄膜在N2气氛中600℃下退火45min,得到两个横向接触的具有不同晶化程度的纳米晶硅(nc-Si)薄膜。利用X射线衍射(
本文研究了热处理温度对FTO(fluorine doped tin oxide, FTO)薄膜结构、形貌、物质组成、光电性能和微观应力的影响。在大气条件下,20-700℃的温度范围内对基体厚度为4 mm的FTO玻璃样品进行了热处理。采用X射线衍射仪(XRD)、显微拉曼光谱仪﹑场发射扫描电镜(FESEM)、原子力显微镜(AFM)对薄膜的结构、形貌进行了研究;采用紫外-可见分光光度计(UV-vis s
模糊聚类分析是非监督模式识别的重要分支,在模式识别、数据挖掘、计算机视觉以及模糊控制等领域具有广泛的应用。模糊聚类算法中最常用的是模糊C-均值(FCM)聚类算法,它是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,比较有效。但是模糊C-均值(FCM)聚类算法存在着一定的缺陷,它易受初始聚类中心和初始隶属度矩阵的影响,可能收敛到局部极小值,影响着分割的效果;在大量数据集的情况下,比如说遥感图像,模糊
在遥感成像和图像传输的过程中,不可避免地要受到噪声的影响,使图像质量下降,严重影响对遥感图像的分析和理解。因此,遥感图像在使用前,需要进行去噪处理,在保持原始图像细节与滤除遥感图像噪声之间建立一种平衡,其目的是改善图像的质量,突出图像本身的特征。近年来,多分辨率分析的思想在图像处理领域得到了广泛的应用并取得了巨大的成功。Cunha和M . N .Do等人提出了非下采样Contourlet变换( N