基于高分辨率二维雷达图像的特征提取与目标识别

分析了雷达目标散射信号特征,在此基础上,根据雷达图像的特点,将二维雷达灰度图转化为一维列向量(即把二维数据排成一维序列);然后,采用AR模型进行图像分析,利用所得到的参数通过线性规划,进行特征的提取、建库与目标识别。最后,分析了不同雷达散射信号与建库、识别的关系。     

数字图象信号的电缆传输

结合强力输送带横向断裂预报检测系统，介绍一种数字图象信号电缆异步传输的具体实现方法，它满足某些工业检测和控制系统的远地数字信号传输的要求。内容包括多路数据信号合成与分解，信号的编码、解码和识别再生三部分主要硬件电路的设计思想。最后给出了传输实验结果     

平均绝对差图象匹配系统的定位精度

本文证明了两个基本定理。在假定图象信号和附加噪声是相互独立的零均值齐次高斯随机场、且二次可微的条件下,解决了平均绝对差图象匹配系统的定位精度的分析和计算问题。用实例说明了精度分析和计算的方法,分析了影响定位精度的因素和参数。为匹配性能的定量分析提供了理论依据和方法。     

有几何失真时均方差图象匹配算法的局部精度

本文假定图象信号和附加噪声是相互独立的零均值二维齐次高斯随机场,且二次可微。导出了有几何失真时均方差图象匹配算法的局部精度公式,分析了几何失真和噪声对匹配精度的影响。给出的实例和计算结果验证了方法的正确性。     

一种提高超宽带雷达目标识别概率的方法

首先利用电磁散射理论分析了空中目标在超宽带(UWB)雷达照射下的电磁散射特性,阐述了UWB雷达目标识别的方法与步骤,然后对回波信号的相参积累用于提高UWB雷达目标识别概率的效果进行了分析。理论分析和计算机仿真结果均表明,在低信噪比的情况下,相参积累方法可以提高UWB雷达的目标识别概率。     

系列图象分析和三维目标参数提取技术

系列图象分析是很有前途的崭新学科。本文把分析技术分成光流分析法和几何分析法两大类。在论述两类分析技术的基础上,重点研究了如何检测流速、提取三维几何参数和运动参数以及如何恢复物体的结构,也涉及到三维目标识别问题。文内比较详细地研究了线性的算法,并且提供了已经实现过的某些实验方案和结果。还提出了新方案,即“通用系列图象分析和三维目标参数自动探测装置”。最后,对发展趋势作出了估计,认为系列图象分析技术正朝着理论的完备性和应用的现实性推进。     

基于FBM分形向量特征的图象匹配

由于自然景物图象的灰度与边缘特征不稳定，基于灰度与边缘的匹配算法对于这一类图象难以生效。本文通过分析ＦｒａｃｔａｌＢｒｏｗｎｉａｎＭｏｔｉｏｎ（ＦＢＭ）的Ｗｅｉｅｒｓｔｒａｓｓ－Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ随机分形逼近函数的频谱，给出了分形向量特征的定义和快速判别图象的ＦＢＭ区域的方法。在ＦＢＭ区域内采用该特征进行匹配能克服复杂自然景物图象中灰度与边缘特征的不稳定性。实验表明采用ＦＢＭ分形向量特征的匹配方法能够获得比较传统匹配方法，例如平均绝对差算法以及特征匹配法更高的匹配定位精度和匹配概率     

图象的分形压缩方法

本文介绍一种适于对高分辨率（大数据量）遥感图象实现高倍（几十至几百倍）压缩的方法。文中简述分形几何的基本概念，给出了一种分形压缩的模型，以北航的图象分形压缩研究结果为例，阐述了分形压缩方法的特点。     

一种基于距离变换的图象匹配方法

如何对于不同成像条件下的图象进行匹配是采用传统方法难以解决的一个难题。本文将距离变换引入图象匹配中，提出抗几何失真和边缘变化的边缘特征匹配准则，推导出它的快速匹配算法。大量实验表明，这种方法有效地克服了几何失真、边缘变化的影响，而且具有抗灰度反转的能力，可以广泛应用于不同成像条件下获取图象间的匹配     

基于小波分析的SAR图象数据压缩与噪声抑制综合技术

本文给出了一种基于小波分析方法的数据压缩与噪声和抑制综合技术，它具有运算简便，能在保持原图精度的同时有效地降低斑点噪声影响的优点。更重要的是，它将噪声抑制与数据压缩过程同时进行，在对ＳＡＲ雷达图象的处理上取得了良好的效果。     

基于局部熵差的图象匹配方法--算法及计算机仿真

传统的灰度相关匹配和基于边缘特征的匹配方法抗噪能力和抗几何失真能力较差，将信息熵的概念引入到图象匹配中，定义了图象局部熵，并由此提出一种新颖的基于局部熵差的图象匹配方法。由于图象熵反映的是图象的局部，因此基于局部熵差的图象匹配方法具有较强的抗噪能力。由于采用了分块、序贯检测及分层搜索技术，计算量大为减少，试验结果表明这是一种非常好的图像匹配方法。     

均方差图象匹配系统的最佳窗口函数

本文假定图象信号和附加噪声是零均值齐次高斯随机场,且二次可微,实测图象相对于参考图象有小的几何失真,导出了描述匹配系统配准特性的两个参数(极大极小比率和定位精度)的解析表达式,以此为优化目标,用变分学方法导出了均方差图象匹配系统最佳窗口函数Ⅰ、Ⅱ的实域和频域表达式,最后用计算机模拟验证了最佳窗口函数对图象匹配系统定位特性的改善。     

基于高斯chirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法研究

根据时频分布性质,针对雷达目标的特征提取与分类识别问题,提出了一种基于高斯c hirplet时频原子参数自适应时频分布图的不变矩特征提取方法。首先分析了各种不变矩, 总结了它们各自的应用特点;接着把雷达信号和其时频分布图的不变矩特征结合起来分析了 目标的各种行为对时频分布图不变矩的影响,然后对提取时频分布图不变矩的算法进行了详 细的研究,识别仿真结果表明,利用信号参数自适应时频分布图像的不变矩特征进行雷达目 标识别是一个卓有成效的方法,该方法充分利用了雷达目标的散射信息,具有较高的识别率 。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。     

雷达图象的特点

前言成象雷达与其它遥感器不同。第一它工作在微波波段,第二它是一个主动的有源探测系统,能自己提供能量辐照地物。雷达与其它遥感器相比有其独特的优点。而雷达图象也有其自己固有的特点。要解译雷达图象,就必须熟悉这些特点,学习新的解译技术。本文对雷达图象作一简单介绍。供雷达图片解译参考     

静止图象的多值分块编码

本文在分析二值分块编码分块效应的基础上,提出了一种新的多值分块编码方法。理论分析与实验结果均表明该方法使编码图象的分块失真减小到几乎不能察觉,输出码率降低到1.36比特/象素左右,而且文中提出的分类算法十分简便。     

一种新的雷达信号识别方法

雷达信号的分类识别是电子对抗的一个重要方面 ,而雷达信号包络分析是识别它的一种重要方法 ,它利用检测设备截获敌方雷达信号来识别和分析它的包络特征以便于干扰或抗干扰。采用平滑、微分的方法对包络进行处理 ,获得它的各项参数信息 ,从而达到对雷达信号识别的目的     

景象匹配辅助导航系统中的精确图象匹配算法研究

景象匹配辅助导航系统需要在获取飞行器位置偏差的同时获取飞行器相对预定航迹的航向偏差，即获取实测图相对于参考图之间的旋转变换参数。为此，将最小二乘原理引入景象匹配辅助导航系统以获取图象匹配时的旋转变换参数。由于最小二乘原理只能用于一一对应点集的匹配，为此，在给出实时确定图象特征点集一一对应关系方法的基础上引入了最小二乘原理以计算该图象一一对应点集之间的最优相似变换参数，从而构成了应用于景象匹配辅助导航系统的精确图象匹配算法。仿真结果表明，本文研究的精确图象匹配算法在对50个一一对应点对匹配时可以在0．1秒以内完成，且相似参数计算准确，满足了景象匹配辅助导航系统对图象匹配算法准确性和实时性的性能要求。     

二维海浪谱SAR成象的计算机模拟研究

根据综合孔径雷达（ＳＲＡ）原理，研究了海浪谱ＳＡＲ成象的机理，导出了由海浪谱到雷达图象谱的非线性ＳＡＲ海浪成象数学模型，从中可求得轨道速度的均方值。并对二维海浪谱作了计算机模拟，分析了ＳＡＲ图象谱失真的原因。     

一种遥感图象分类的快速算法

本文给出一种抽取纹理特征的快速算法。新算法实时性强,适于线遥感图象分类。实验表明,方法是有效可行的。