一种鲁棒的图像小波变换模拟编码传输方法

在复杂度和延迟受限或者可变信道条件下,由于通信系统的一体化设计,信源信道联合编码(JSCC, Joint Source-Channel Coding)技术的应用有助于改善传统的分离结构系统.针对带宽功率限制模拟信道,提出了一种结合了小波变换编码和香农映射信源信道联合编码的静止图像模拟编码传输方法;并基于更加合理的考虑了信道噪声的重建图像失真估计,提出了相应的联合优化带宽分配算法.仿真及分析表明,由于信源信道的联合优化及具有模拟编码传输的特点,该方法表现出良好的编码传输性能,且编解码复杂度和延迟小;同时在信道失配情况下表现出的柔性降级/改善特性有助于提高可变信道条件下系统的鲁棒性和信道带宽利用率.      

无人机载图像实时传输方案的研究

根据无人机载图像实时传输系统的要求,提出了一套采用基于整数小波变换(IWT)和改进SPIHT(Set Partitioning In Hierarchical Trees)的图像压缩编码、级联格状编码和正交频分复用调制(OFDM)的系统方案.该系统方案信源编码压缩率连续可调、累进传输、运算效率高且有抗差错能力,信道频谱利用率高且不会因为介入噪声或干扰而使性能受损,同时OFDM技术使得系统具有抗多径、抗回波性.因此该系统方案适合无人机工作环境,是一种可行的系统方案.     

基于拉曼努金和的非均匀多载波调制系统

针对高速移动通信,多普勒效应和多径效应导致信道非均匀,提出一种基于拉曼努金和的频谱可调的非均匀调制多载波系统.首先,根据拉曼努金和的正交性和周期性,推导了拉曼努金傅里叶正反变换的完全重建条件,进而建立基于拉曼努金和的多载波调制系统（RFMT,Ramanujan Fourier Multi-Tone system）.由于拉曼努金和的非均匀频谱分布性质及频率共振性质,RFMT在不同载波通道的误比特率不同,可实现对数据的不均等保护.在非均匀信道下RFMT具有优于OFDM的抗多径能力,仿真验证了RFMT的抗多径有效性.在使用迫零均衡算法时,10-5误比特率下,根据信道情况设计的非均匀多载波系统RFMT对E_b/N₀的要求可以比OFDM低4 dB.      

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

AWGN信道中一维调制与二维调制的信道容量

卫星通信和深空通信信道都可近似为加性高斯白噪声信道,所以研究这种信道中常用调制方式下的信道容量有重要意义.从香农信息论出发,推导出了一维调制和二维调制下的信道容量.在此基础上,阐明了在不同信噪比条件下应采用的调制方式,以及编码调制能够在不牺牲频谱利用率的前提下,得到编码增益的本质.讨论了无带宽约束下AM调制和PSK调制的香农限和在高信噪比条件下PSK的近似容量.      

含无效云区域遥感图像在轨压缩方法

遥感图像中含有大面积的无效云区域,剔除云区域后的遥感图像形状呈现非规则特性。针对这类非规则遥感图像的压缩问题,在原始CCSDS IDC算法基础上提出了形状自适应CCSDS IDC压缩方法。方法以原始图像及其云掩膜为输入,对图像中的有效区域进行形状自适应小波变换,利用掩膜图像的Lazy小波变换结果指导小波系数编码,重新设计转义字及扫描字编码码表,最终构建形状自适应的比特平面扫描及编码方法。试验结果表明,压缩比一定的情况下,该方法可提高遥感图像解压缩后质量;图像质量一定的情况下,可以进一步降低数传带宽,增加在轨成像时间,进而提升遥感卫星在轨应用效能。     

无人直升机多天线通信信道建模及性能分析

在单天线航空信道模型的基础上,提出了一种无人直升机多天线通信信道的统计模型.分析了信道的时延扩展、多普勒扩展和角度扩展特性,研究了机身对天线的遮挡效应及多天线信号之间的干涉问题.根据模型特点建立了一种准确有效的仿真模型,给出了延迟功率谱、空间相关性、多普勒功率谱和机身遮挡效应的仿真方法.利用该模型在途中飞行、任务区盘旋和起飞/降落这3种飞行状态下对单天线和多天线信道的误码性能进行了对比仿真分析,验证了差分空时编码在无人直升机多天线通信系统中的良好性能.该模型可用于无人直升机多天线通信系统的调制和编码技术研究.     

基于神经网络的OFDM信道补偿与信号检测

针对非线性失真和多径效应混合的复杂信道条件，提出一种基于神经网络的正交频分复用（OFDM）信道补偿与信号检测的方法。首先接收端信号利用最小二乘（LS）算法和迫零（ZF）算法做预处理，然后再输入到一层全链接层的神经网络进行进一步的信道补偿与信号检测，并恢复数据流。仿真结果表明，在没有进行输入信号功率回退（IBO）时，所提方法的误比特率（BER）性能比LS算法提升2个数量级，比线性最小均方误差（LMMSE）、最小均方误差（MMSE）提升一个数量级；在进行IBO后，所提方法能避免LS信道估计下至少4 dB的功率损失，能避免LMMSE、MMSE信道估计下至少2 dB的功率损失。所提方法在一定程度上验证了机器学习结合通信的先验知识的这种新的网络结构更能提升系统数据传输的准确率。      

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.      

基于小波包分解和FCM聚类的纹理图像分割方法

提出了一种新的图像特征提取中选取最优小波分解树的方法.塔式小波分解对信号解不够全面,而小波包全分解又引入庞大的计算量,因此小波分解最优树的选取尤为重要.结合模糊c均值(FCM,Fuzzy C-Mean)聚类,提出了一种能同时进行小波自适应分解和纹理特征分类的纹理图像分割方法,该方法将无监督聚类中的聚类有效性参数引入到自适应小波分解的判决中,能根据无监督聚类分割的需要,自适应地选取小波包分解的树形结构和分解层数.相对于小波包全分解,节省了大量的运算,并能取得良好的分割效果.      

小波分析理论及其在雷达信号处理中的应用

依据所处理信号类型的不同,对小波变换与短时傅立叶变换进行了比较,说明小波变换适用于非平稳信号和奇异信号的处理.简要介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波包理论的基本内容,讨论了小波变换实际应用中的采样和快速算法等几个关键问题.结合矢量量化技术,给出了一种用小波变换对星载SAR(Synthetic Aperture Radar)原始数据进行压缩的方法,结果表明,与传统的方法相比,由该方法压缩后的原始数据生成的SAR图像具有更大的信噪比.同时对小波变换用于雷达目标识别和SAR图像分类的性能进行了初步分析.      

一种基于SPIHT的ROI图像编码

感兴趣区域的ROI（Region of Interest）编码是正在制订的静止图像压缩国际新标准JPEG2000支持的一种创新方法,在渐进重构的初始阶段,ROI的保真度高于图像其余部分（背景）,该方法可观地节省了传输时间和存储空间。由于SPIHT是嵌入式编码,所以在按一定比例放大ROI系数（或者按一定比例缩小背景系数）后,ROI便可以比背景更快更清晰的重构出来。     

小波模拟退火-软阈值SAR图像降噪算法

提出了一种新的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像降噪方法,利用小波变换对空间位置信息保留的特性,依据小波变换后近似图像仍满足吉布斯分布,将模拟退火算法引入到小波域中,首先,根据SAR功率图像斑点的特性,对传统的同态变换方法做出了相应的修正,大大降低了处理结果的辐射偏差,提高了等效视数,然后在多分辨率理论和小波变换理论基础上,选用适合特定图像的最优小波基进行分解,最后对小波变换后的近似图像进行模拟退火处理,对各个细节图像有选择地进行软阈值处理.实验证明,此方法比传统的小波降斑取得了更好的平滑效果,比传统模拟退火大大减少了处理的时间,同时对图像的辐射精度的保持,斑点的抑制,以及边缘保持都有较满意的结果.      

基于区域小波变换的序列显微图像融合

利用图像处理技术实现序列显微图像的融合显示是解决显微成像焦深有限的有效方法.针对空域融合算法在处理离焦步长较大和透明显微图像时存在的块效应和重影现象,基于图像像素间高度的相关性和小波变换多分辨率分析的特点,提出了一种基于区域小波变换的序列显微图像融合算法:在小波变换域内进行序列显微图像融合时,不同频段选择不同的融合算子;在确定融合的小波系数时,不仅考虑到相应位置的小波系数,还考虑了与它相邻的小波系数,使得融合后图像克服了空域算法存在的块效应和重影现象.同时,研究了不同的小波滤波器对图像融合质量的影响.实验证明,该方法具有很好的融合效果.      

用整数小波变换进行无失真SAR图像压缩

介绍了利用提升方案(lifting scheme)构造小波变换的3个主要优点,给出了几个整数到整数可逆小波变换对,讨论了SAR图像的特点,提出了一种利用整数到整数小波变换进行无失真SAR图像压缩的方法.该方法具有速度快、可进行同址运算和能进行分级传输等特点.比较了对ERS-1单视SAR图像和IEEE标准测试图的压缩结果,表明性能要略优于DPCM(Differential Pulse Code Modulation)方法,且只须对单视SAR图像作一级小波分解,分解级数增加会使压缩效果变差.     

基于最小值通道与对数衰减的图像融合去雾算法

雾天各类图像采集系统获取的图像颜色退化，细节模糊，严重影响户外成像系统的稳定性和有效性，因此研究图像去雾技术很有必要。针对暗通道一类去雾算法边缘去雾不彻底问题，提出一种基于最小值通道与对数衰减的融合去雾算法。首先，对有雾图像的最小值通道图进行对数衰减作为先验假设条件，再进行交叉双边滤波消除纹理效应，在操作前后分别进行下采样和上采样操作以提高运算速度，求出初始透射率；然后，用Canny算子检测最小值通道图得到的边缘进行对数衰减，得到边缘信息图，将初始透射率与边缘信息图进行加权融合构成优化透射率；最后，结合改进的四叉树搜索法求得的大气光值反解大气散射模型，恢复无雾图像。实验结果表明:所提算法可以有效抑制光晕现象，去除边缘残雾，且实时性好。      

双能透照模式下涡轮叶片DR图像融合方法

为了提高单帧涡轮叶片DR(Digital Radiography)图像的信息量,首先在2个不同射线能量下对涡轮叶片进行DR成像,以获取不同厚度区域的质量信息;然后将2幅DR图像进行多分辨率小波分解,以最大局部方差为准则对二者的低频子带图像进行融合,以局部梯度的活性因子为尺度对二者的高频子带图像进行融合;最后基于小波融合系数的逆变换获得最终的融合结果.实验结果表明:基于此方法的涡轮叶片融合DR图像携带了更为丰富的细节信息,从而有利于叶片质量信息的快速、准确判读.