基于Contourlet域SOT结构的SAR图像相干斑抑制算法

把SOT结构引入到能够最优表示图像的Contourlet变换中,结合Contourlet系数域的结构特点和SAR图像相干斑乘性噪声模型提出了一种新的相干斑抑制算法。对基于小波系数域SOT结构的相干斑抑制算法中固定在一个低频尺度中选择根系数的方法进行了改进,根据SAR图像的匀质性条件自适应地在两个不同低频尺度中选择根系数。把该算法应用到实测SAR图像中取得了很好的目视效果,各项指标得到了有效提高。     

基于形态学梯度矢量的图像边缘提取算法

图像的边缘在很大程度上可以用梯度的概念来解释和描述,而现有的形态学梯度边缘检测算子抹煞了梯度的矢量性。文章提出了一种新的图像边缘提取算法:在边缘检测部分提出了具有方向估计的形态学梯度算子,且从理论和实际应用两个方面给予证明。并将模糊处理加入该系列算子,使这些算子在噪声抑制和提高边缘清晰度两方面均有较好的表现。同时在图像分割部分改进了最佳阈值化分割,利用小范围的边缘梯度各方向上的最佳阈值化进行调整,使图像的边缘更加完整、清晰。     

基于二进小波阈值决策的血管内超声图像噪声抑制

针对血管内超声图像中血液散射引起的斑点噪声,提出了一种基于小波多尺度分析的非线性去噪算法,在二进小波变换域分别采用软阈值滤波法和硬阈值滤波法对不同尺度的小波系数进行非线性处理,并根据二进小波分解结构提出了一种局部阈值估计方法.实验结果表明,该方法在抑制血流斑点噪声的同时也较好地保留了图像边缘,有助于识别管壁和周围组织.     

一种形态学与Canny算子融合的焊接熔池边缘检测算法

针对CO_2焊接熔池图像噪声干扰,边缘模糊等问题,以多尺度多结构数学形态学边缘检测算子为基础,结合Canny算子边缘定位准确,提出了将Canny算子与多尺度多结构形态学融合的熔池图像边缘检测算法,并将该算法应用于检测并提取CO_2焊接熔池图像的边缘。实验结果表明,与经典的Canny算子和单尺度形态学算法相比,提出的算法具有图像边缘连续完整、定位准确、图像细节保留较多等优点,为进一步焊接质量控制的研究奠定了基础。     

基于快速均值漂移和水平集方法的图像分割技术

通过加强边缘检测函数的约束作用,对L i提出的无需重新初始化的水平集方法进行了改进,用于提高水平集方法对弱边缘与低对比度图像的分割处理性能。同时,利用快速均值漂移法对图像进行预分割,将得到的轮廓作为水平集方法的初始轮廓,从而降低水平集函数的迭代次数。脑部M R图像的分割实验结果表明,该算法能够准确地提取相应的脑组织,同时大大地提高水平集函数的演化速度。     

Beamlet变换提取线特征的改进算法

文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.     

真实数据SAR成像的实现

作者用SIR－C／X－SAR的X波段SAR的原始数据，实现了真实数据SAR的成像。本文给出了成像实现的完整过程、具体步骤以及各步骤间的关系，包括成像算法选择、距离向线性调频脉冲压缩、多普勒中心估计、多普勒频率变化率估计、方位向压缩处理、降低相干斑的多视处理以及改善图像层次的后处理等，对各步骤等进行了扼要叙述，并以框图的形式明确表示了成像几何参数、雷达系统参数、多普勒参数等与各步骤间的关系。此外还给出了部分主要中间结果与参数，以及最后的成像结果。     

基于PD算子的InSAR干涉图滤波研究

讨论了InSAR干涉图的滤波问题，提出了基于PD算子的干涉图滤波算法。算法首先对干涉图作分块处理，并假定其中各数据块上的相位值符合多项式模型，通过PD算子分别估计各数据块的模型系数，由此重构出近似干涉图。然后根据近似干涉图对原始干涉图进行‘解调’，降低原始干涉图的条纹密度，并使用滑窗作低通滤波处理。最后将滑窗处理后的干涉图与近似干涉图相乘得到滤波后的干涉图。为避免因分块处理而产生干涉相位图的马赛克效应，算法通过处理两组错位的干涉图分块数据，并对滤波后的两幅干涉相位图作加权处理，有效地降低相邻数据块间相位值的不连续性。对X＿SAR重复轨道数据产生的干涉图的处理结果表明，该算法能够对干涉图作很好的滤波处理，特别是在低信噪比区域，算法具有较突出的滤波性能。     

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪。首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点。在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿。最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪。实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证。     

基于FLICM与几何特征组合的缺陷识别算法

针对边缘模糊、对比度低的缺陷图像,采用传统模糊聚类方法容易引起目标聚类错误,阻碍了缺陷特征参数的提取精度,从而引发了缺陷错误分类和降低了缺陷识别率。为此,本文提出了一种新颖的基于FLICM与几何特征组合的图像缺陷识别算法。首先采用FLICM模型分割缺陷图像,以获取图像缺陷区域;其次提取图像缺陷的多类几何特征;最后采用几何特征的参数变量组合识别缺陷目标。实验结果表明该模型提高了疏松、夹杂、裂纹、分层、窜层、气孔缺陷识别率。     

一种基于小波变换的SAR图像边缘检测器(英文)

边缘提取是图像处理与图像分析的基础。本文基于小波变换 ,研究了 SAR图像边缘提取的方法 ,从而为合成孔径雷达 (SAR)图像辅助导航系统奠定基础。由于 SAR图像受固有斑点噪声的影响 ,采用小波变换与固定阈值提取 SAR图像边缘特征时 ,将有大量虚假边缘产生 ,特别是在图像的亮区。为此 ,本文提出了采用具有恒定误警率的阈值 ,以消除斑点噪声的影响。同时 ,分别对两幅不同的图进行仿真 ,仿真结果表明 ,斑点噪声的影响被大大抑制 ,且由于阈值是由小波变换系数直接构成 ,能保证辅助导航对实时性的要求。     

SAR/INS组合导航中基于SURF的鲁棒景象匹配算法

在SAR/INS组合导航系统中,由于合成孔径雷达采用正侧视成像工作方式,会引起SAR图像的严重变形,而且获取的SAR图像还可能存在严重的斑点噪声。为了适应SAR图像的几何畸变和高斑点噪声影响,需要提取出的图像特征具有较高的鲁棒性。本文提出了基于SURF的导航用鲁棒景象匹配算法,算法首先针对惯性组合导航的工作特点,对SURF特征匹配进行了改进和优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误和低精度的匹配点,最后,进行最小二乘精确匹配获取航向和位置偏差信息。通过仿真分析了算法对SAR图像的适应性、抗斑点噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于SIFT特征的景象匹配算法进行了对比。仿真结果表明,所提出算法性能优越,在匹配适应性、鲁棒性、匹配精度及匹配速度方面都优于SIFT算法,可以满足SAR/INS组合导航系统图像匹配修正的高性能要求。     

基于聚束照射SAR成像算法的条带SAR数据处理

为实现聚束照射合成孔径雷达（SAR）与条带模式SAR成像算法上的统一，本文利用两种模式之间的内在联系，将条带模式SAR数据分块处理，等效成聚束模式数据。然后，用聚束照射SAR成像算法实现条带数据的成像处理。针对具体数据，文中还对成像区大小的选择作了分析，并推导出成像长度与滤波器带宽应当满足的关系式。包场数据的处理严格证实了理论分析并验证了本文运用的方法。     

基于极坐标格式算法的大斜视条带SAR子孔径拼接成像算法

大斜视条带 合成孔径雷达（Synthetic aperture radar, SAR）成像信号处理目前主要面临大斜视导致 的距离方位耦合严重和全孔径条带 SAR处理的实时实现困难。文中针对这两个难点 ，提出了一种基于极坐标格式算法（Polar format algorithm, PFA）的大斜视条带SAR子孔 径拼接成像处理算法。该算法利用改进的PFA来解决子孔径内大斜视高精度成像问题，通过 子孔径图像拼接来实现全孔径实时成像。仿真和实测数据的处理结果证实了本文方法的有效 性。     

超高分辨率机载SAR成像算法及其GPU实现

雷达成像分辨率的不断提高,给SAR高精度实时成像处理带来了新的挑战。采用高效精确的成像算法以及对算法进行硬件加速是解决该问题的有效途径。本文提出了一种适用于超高分辨率机载SAR成像的精确高效成像处理方案,并利用并行化硬件平台GPU对该成像方案进行了硬件加速。实测数据处理结果充分验证了该处理方案的聚焦精度和处理效率。     

Edge Detection of River in SAR Image Based on Contourlet Modulus Maxima and Improved Mathematical Morphology

To cope with the problems that edge detection operators are liable to make the detected edges too blurry for synthetic aperture radar(SAR)images,an edge detection method for detecting river in SAR images is proposed based on contourlet modulus maxima and improved mathematical morphology.The SAR image is firstly transformed to a contourlet domain.According to the directional information and gradient information of directional subband of contourlet transform,the modulus maximum and the improved mathematical morphology are used to detect high frequency and low frequency sub-image edges,respectively.Subsequently,the edges of river in SAR image are obtained after fusing the high frequency sub-image and the low frequency sub-image.Experimental results demonstrate that the proposed edge detection method can obtain more accurate edge location and reduce false edges,compared with the Canny method,the method based on wavelet and Canny,the method based on contourlet modulus maxima,and the method based on improved(ROEWA).The obtained river edges are complete and clear.     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.