摘要：面向地震图像解释中的具体问题,开展图像融合算法研究,增强目标识别的准确性,提高对地震图像的解译能力.设计了一种具备对称性、短支撑性、二阶消失矩和正交性的高性能多小波基,提出了其并行融合算法实现.算法考虑了对配准误差的适应性问题,提高了图像空间频率.从实验结果来看,图像的整体和细节特征比单小波融合方法有较大的提高.通过将地震图像融合技术与并行程序设计相结合,在多核处理器下采用虚拟节点技术搭建多机并行图像融合平台.实验结果表明:针对多核系统的并行融合方法省去了并行处理的数据寻址时间,相比并行化前,算法执行时间随着节点数增加而减少,并且各并行操作更为规范、简洁,符合算法操作规则性强的实现特点.

摘要：针对暗弱空间光度曲线波动不明显的弱特征目标姿态难以估计的问题,本文基于不同观测站所得到的目标光度曲线具有差异的特点提出以空间换取精度的设想,并据此设计了多站联合光度观测并行融合的解决方案。通过分析站点位置以及站点数量对弱特征空间目标姿态估计的影响,验证了该解决方案的可行性与有效性,发现了站点的布置有规律可循。仿真表明,站点之间距离的增加以及站点数量的增加都可以减小姿态估计误差,而通过沿空间目标对太阳光线反射的相对方向布置站点可以得到更好的姿态估计结果。