SAR图像的非下采样Contourlet噪声抑制算法

非下采样Contourlet变换克服了小波变换非一维奇异性最优基的缺点,而且其平移不变性使其边缘保持能力优于Contourlet.提出了一种非下采样Contourlet的合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)相干斑去噪模型.首先对SAR图像进行同态变换,将乘性噪声变为加性噪声;再进行非下采样Contourlet变换,包括非下采样金字塔分级和非下采样方向滤波2部分;最后利用阈值的方法将信噪实施分离.实验中针对乘性噪声污染的航拍图像和原始SAR图像,进行了传统的Lee滤波器和小波滤波器去噪,与上述模型去噪进行比较,在去噪性能和边缘保持的主观视觉上都得到了优异的结果.      

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于脊波变换的一种红外图像增强技术

在研究红外图像特性的基础上,提出了一种基于多尺度脊波变换的红外图像增强方法。脊波变换特别适合于具有直线或超平面奇异性的高维信号的描述,在导引头红外图像处理中使用脊波变换来检测图像的边缘和跟踪是一种有效的方法,而且具有较高的逼近准确度。首先,利用脊波变换技术对红外图像进行处理。然后,对脊波变换系数进行增强。最后用脊波逆变换对红外图像重构。结果表明,该方法对导引头的红外自动目标识别是快速和有效的。     

基于模糊和最小二乘的SAR图像线特征提取

针对合成孔径雷达(SAR, Synthetic Aperture Radar)图像的特点,提出一种线特征提取算法.该算法首先抑制相干斑噪声,然后对SAR图像进行模糊变换和增强,再基于假设的SAR图像灰度模型,用最小二乘法设计出低通和高通滤波器,最后检测出线特征散点,并进行连接,得到SAR图像的线特征图.实验证明本算法抗噪声干扰,边缘定位精度达到1个像素.     

基于区域灰度统计信号处理的图像融合方法

针对多源图像融合问题,提出了一种在多分辨率框架下基于区域内灰度特征统计信号的融合算法.利用图像灰度特征的区域生长法对源图像进行区域分割,并以裂缝边缘作为特征区域的闭合边界,对源图像与分割结果的区域映射图作多分辨率变换.在图像低频部分,以联合区域映射图为指导,在区域内建立信号与噪声的高斯混合分布模型,利用期望极大化(EM,Expectation Maximization)算法迭代估计噪声模型分布参数,获得低频融合结果;在图像高频部分,根据系数在区域映射图上的位置差异分别采用窗口系数加权平均法和系数绝对值选大法进行融合,将低频和高频融合结果反变换得到最终融合图像.融合结果表明:该方法是可行和高效的,且比其他图像融合方法具有更好的性能.     

基于小波域清晰度评价的光场全聚焦图像融合

传统全聚焦图像融合以相机多次曝光拍摄的多聚焦图像为基础,光场相机在单次曝光后可计算空间任意深度的重聚焦图像,为后期全聚焦图像的获取提供便利。提出了一种基于小波变换的光场全聚焦图像获取算法,可有效避免传统空域图像融合算法的块效应,获得较高质量的全聚焦图像。该算法通过对微透镜阵列光场相机获得的4D光场数据进行空间变换与投影,得到用于全聚焦图像融合的重聚焦图像,对各帧重聚焦图像进行小波分解提取高、低频子图像集,提出区域均衡拉普拉斯算子、像素可见度函数分别构建融合图像的高、低频小波系数实现图像融合,其性能优于传统的区域清晰度评价函数。实验验证了所提算法的正确性和有效性,采用Lytro光场相机的原始数据计算了融合全聚焦图像,与传统图像融合算法相比,人眼视觉效果更好,客观图像指标也得到了提高。      

基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法

在合成孔径雷达（SAR）图像分析领域，飞机作为一种重要目标，对其的检测越来越受到重视。针对传统SAR图像飞机检测算法需要人工设计特征且鲁棒性较差的问题，提出了一种基于改进Faster R-CNN的SAR图像飞机检测算法。制作了一个SAR图像飞机数据集（SAD），以Faster R-CNN为检测框架，利用改进k-means算法设计更合理的先验锚点框，以适应飞机目标的形状特点；借鉴inception模块思想，设计多路不同尺寸卷积核以扩展网络宽度，增强对浅层特征的表达；分析残差网络Layer5层的特征输出具有更大的感受野，对其上采样后进行特征融合以利用更多的上下文信息；同时引入Mask R-CNN算法中提出的RoI Align单元，消除特征图与原始图像的映射偏差。实验结果表明:相比原始的Faster R-CNN算法，所提改进的Faster R-CNN算法在SAR图像飞机数据集上平均检测精度提高了7.4%，同时保持了较快的检测速度。      

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

基于去噪的SAR复图像SPIHT压缩算法

提出一种对合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)复图像压缩的改进的分层树集合分割(SPIHT,Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法,高效完成SAR复图像压缩,既有效地保留了SAR复图像的相位信息,又抑制了斑点噪声.首先根据SAR复图像的统计特征进行预处理,然后进行小波变换,对不同子带的小波变换系数采取不同的门限,进行软门限斑点噪声抑制,再经过SPIHT量化编码,得到压缩后的码流.仿真实验表明,在64倍高压缩比的情况下,通过对重建SAR复图像数据的相位误差、等效视数、平均空域相关系数等指标的测量,验证了该算法仍然具有很好的性能.      

鲁棒的红外小目标视觉显著性检测方法

鲁棒的红外(IR)小目标检测是自动目标检测的关键技术,低信噪比条件下的红外小目标检测一直是业内研究热点.为了能有效地检测红外小目标,对红外小目标若干表观特征及其视觉显著性进行了分析,提出一种基于多尺度图像块统计序对比度(MOCIP)的红外小目标视觉显著性鲁棒检测方法,采用两步级联多尺度图像块统计序对比度算法抑制背景和噪声,提升目标强度,获得红外小目标显著性图,并利用自适应阈值实现目标检测.本文详细给出了红外小目标视觉显著性的检测算法,使用红外小目标图像对检测性能进行了实验验证,并与其他检测方法进行了对比.实验结果表明,所提出的方法能够在低信噪比条件下克服噪声和复杂背景的影响,有效地对红外小目标视觉显著性进行检测.      

空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术

为满足空间目标交会对接任务中高精度、快速的测量要求,提出了一种空间目标快速轮廓特征提取与跟踪技术。该算法首先从初始帧图像中分割定位目标所在局部区域,作为目标连续跟踪的初始值;其次基于初始帧目标局部区域完成对初始帧目标边缘特征的检测及细化处理;最后采用Hough变换完成对初始帧目标边缘的检测及细化后的局部图像轮廓直线的提取,分别选取目标轮廓四方向最优的直线参数作为最终目标轮廓直线获取的效果,并采用梯度最大法则实现两两求交获取的轮廓特征的优化提取。在目标逼近过程中,结合相邻帧图像间目标尺度动态变化的关联性,根据初始帧提取目标轮廓特征的先验信息,确定目标在第二帧图像中的轮廓位置,并依次根据上一帧图像的轮廓位置信息定位目标在当前帧所在的区域,通过局部处理实现序列图像轮廓区域特征的连续跟踪。该算法无需遍历整个图像,所需处理的目标区域大幅减小,能够有效克服由目标图像较多边缘干扰导致的轮廓提取效果差及处理速度慢的缺点,具有速度快、准确性强、稳定性高等优点。     

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

基于框架域的随机游走全色锐化方法

针对多光谱图像与全色图像的融合问题,提出了一种新的全色锐化方法。该方法首先通过亮度、色调、饱和度(IHS)变换与非下采样框架变换将原图像从空间域变换到框架域,然后利用基于图论的随机游走,建立高频框架系数的统计融合模型。此模型根据高频框架系数的邻域相关性与尺度相关性构造新的随机游走协调函数,将高频框架系数融合权重的估计转化为随机游走标记问题的求解。实验结果表明,该方法有利于保持图像的光谱信息和边缘轮廓信息,可以在降低融合图像光谱误差的同时提高空间分辨率,并且优于一些主流全色锐化方法。     

PMMWI与Ⅵ优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位

根据公共场所人体安检的性能要求和技术需求,将被动毫米波成像（PMMWI）的可透视成像性能优势与可见光成像（Ⅵ）的细节高分辨性能优势相结合,提出一种基于PMMWI与Ⅵ优势互补的人体隐蔽违禁物检测与定位算法。首先,提出一种基于低层特征融合的改进U-Net以增强深度神经网络（DNN）对PMMWI中弱小目标轮廓的敏感度,提高PMMWI中人体轮廓和隐蔽违禁物的分割精度,并同时实现Ⅵ中人体轮廓的像素级分割;然后,在PMMWI和Ⅵ中的人体轮廓分割基础上,通过基于人体轮廓的尺度变换与滑动适配实现PMMWI人体轮廓和Ⅵ人体轮廓的良好配准,根据配准结果实现单帧图像中人体隐蔽违禁物的高效检测;最后,通过序列图像检测结果的对比融合与优化决策给出隐蔽违禁物的定位结果。一系列综合实验与对比分析结果,验证了提出的人体隐蔽违禁物检测与定位算法的性能优势。      

基于注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是红外探测系统的核心技术之一。针对远距离复杂场景下红外弱小目标对比度低、信噪比低和纹理特征稀疏分散导致目标检测率低的问题,提出一种融合注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测算法。首先,在YOLOv3的基础上,用更大尺度的检测头替换最小尺度的检测头,在保证推理速度的基础上有效提升了红外图像中小目标的检测概率。然后,在检测头之前设计了Infrared Attention模块,通过通道间的信息交互,抽取出更加关键重要的信息供网络学习。最后,用完全交并比损失（Complete IoU Loss）替代交并比损失（Intersection over Union Loss）来衡量预测框的检测能力,通过梯度回传实现更好的模型训练。实验结果表明,本文提出的YOLOv3-DCA 能完成多种场景下红外弱小目标的检测任务,且检测准确率、召回率、F1和平均准确率分别达到91.84%、88.85%、93%和88.82%,平均准确率比YOLOv3基线提升约7%,与主流的SSD、CenterNet和YOLOv4模型对比平均准确率也取得了目前最优。     

一种空间视觉测量子系统用半导体 激光器驱动电路设计

针对面阵静态红外地球敏感器的现场标定,提出基于规则小孔平面靶标的现场标定方法.将小孔平面靶标固定放置于面源黑体前方,在光学视场测量空间内,多次调整红外地球敏感器的摆放位置,以采集多幅不同位置、不同角度的红外靶标光点图像.使用等高层最小二乘椭圆拟合方法精确提取靶标红外光点的中心坐标,获得特征点信息.利用红外靶标图像和图像特征点计算面阵静态红外地球敏感器光学系统的焦距和主点坐标.试验结果表明,该标定方法简单灵活有效,便于调试现场操作.目前,该方法已在面阵静态红外地球敏感器研究中得到应用.     

A Novel Ship Wake Detection Algorithm Based on WTHT and Radon Transform

This paper proposes a novel ship wake detection algorithm based on the White Top-hat Transform (WTHT) and the Radon transform, which aims to improve the contrast between the ship wake and the background so as to improve the detection performance on Synthetic Aperture Radar (SAR) images. The proposed algorithm includes two major processes, and one is to improve the contrast and another one is to locate the ship wake. In high sea state conditions, the contrast of ship wake and background can be very low, which makes it difficult to detect. In the first step, the proposed contrast improvement algorithm is applied to improving the contrast which helps for improving the detection performance. An attribute filter based on edge detection result is adopted here. In the second step the contrast improved image is transformed into the Radon domain followed by peak extraction process to find the wake, the WTHT is used once more in this step. Finally, in the last step, the wake is overlapped on the original image. Experimental results on Tiangong-2 Interferometric Imaging Radar Altimeter (InIRA) images are presented and compared with that obtained by using the classical algorithm, and in this way, the better performance of our algorithm is demonstrated.