SAR图像小波域多尺度模型

针对面向ATR应用的SAR图像压缩需要将图像压缩与图像自动分析相结合,本文研究小波域SAR图像MAR模型并应用于图像鉴别.与SAR复图像分辨单元相干平均形成多尺度图像序列建立多尺度模型不同,本文对SAR对数检测图像小波变换形成多尺度图像序列建立MAR模型.通过实例辨识了SAR图像中自然杂波(草地)与人造物(战略目标)模型,应用该模型推导了小波域多分辨率判别,对MSTAR图像鉴别实验验证了模型的有效性.其中db2小波域多分辨率判别鉴别性能好而计算复杂度低.小波域多分辨率判别可用在图像压缩有损量化前鉴别出人造物与自然杂波.     

基于形态学的SAR图像相干斑抑制算法的改进

在抑制相干斑噪声的同时应尽量保持图像的边缘和纹理特征。基于数学形态学方法的几何滤波算法在有效去除相干斑的同时，能较好地保留图像的边缘特征，但是运算量较大，处理速度较慢，将不利于数据的实时处理。为了克服此缺点，本文应用形态学中平滑方法对该算法作了改进。并对真实SAR图像进行处理并与几何滤波算法及Lee滤波算法处理结果作比较。结果验证了改进算法与几何滤波算法相比在达到同样的处理效果的情况下．减少了一半以上的运算量，大大地缩短了处理时间。     

基于Contourlet变换的子带自适应图像去噪

Contourlet变换是继小波变换之后的又一新变换。由于Contourlet变换的多尺度和多方向特性,能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示.本文提出一种基于Contourlet变换子带自适应图像的新颖去噪算法。该算法核心是估计无噪期望信号的概率。即结合无噪子带系数的广义Laplacian模型和加性高斯白噪声的概率估计,分析每个子带信号概率为固定的情况。实验结果显示这种新的子带自适应图像去噪算法优于Bayesian wavelet shrinkage和ContourletHMT算法。     

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.     

基于人眼视觉特性的车载图像增强算法的应用与研究

通过对人眼视觉的图像亮度敏感特性、掩盖效应和多通道特性的分析,针对车载图像处理需求,提出了小波与Retinex结合的图像增强算法,将原始图像进行小波变换,低频尺度系数采用MSR算法处理,高频小波系数进行非线性增强。运用MATLAB软件进行仿真实验,结果表明该方法能够使人眼观察到的图像更清晰,可有效提高驾驶安全性。     

红外与可见光图像的非采样Contourlet变换融合方法

针对传统基于非采样Contourlet变换图像融合技术存在的问题,提出改进的基于图像局部能量的非采样Contourlet变换红外与可见光图像融合方法。首先对待融合图像进行非采样Contourlet变换;然后在图像低频成分采用基于图像局部能量的加权平均融合准则进行图像融合,在图像高频成分采用归一化将高频系数的能量差与设定的融合阈值进行比较,再进行分步融合;最后进行非采样Contourlet变换的重构得出融合图像。实验章节通过合成及真实图像算例证明本文方法相对于传统的图像融合方法具有更好的融合效果及精度。     

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。     

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.     

柔性锯齿形尾缘流动分离控制实验的多尺度相干结构研究

本文采用柔性锯齿形尾缘进行了流动分离控制风洞实验。利用高频响热线风速仪测量了翼型尾流场,结合瞬时强度因子迭代算法,在时域、频域提取出多尺度湍流相干结构,分析了弹性振动和柔性形变对扰动传播不稳定性的影响。实验结果表明:尾流中分离区厚度减小5%弦长,柔性锯齿形尾缘跟随来流自适应变形摆动,吸收了约20%的尾缘剪切层中的湍动能,产生的大尺度扰流涡持续传递至前缘剪切层,降低了很大范围低频带宽内的功率谱密度,具有良好的降噪效果;脱落涡中相干结构的振幅和发生频率显著削弱,对尾流分离区边界移动、大型涡包破碎和抑制传播的作用非常明显。     

湍流涡黏性模型方程中相位差的测量

基于理论上湍流相干结构复涡黏性模型对涡黏性系数的分析,应用热线测速技术测量了平板湍流边界层多尺度相干结构动力学方程中非相干结构成分对相干结构贡献的雷诺应力分量与相干结构流向速度流向变形率之间的相位差.分析了湍流边界层相干结构猝发过程中,非相干结构成分对相干结构贡献的雷诺应力分量与相干结构流向速度流向变形率之间的相位差沿湍流边界层法向的变化规律,为建立更加符合实际的湍流模型提供了实验依据.     

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。     

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.     

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。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法

提出了一种基于小波变换与局部离散度的多聚焦图像融合算法。首先对不同聚焦图像进行小波变换,然后采用局部离散度准则对各个方向上的高频系数进行融合,采用重要度准则对低频系数进行融合,最后对融合后的小波系数进行重构,得到了很好的融合图像。实验结果表明,融合效果优于取绝对值大的小波系数和区域方差准则的融合算法。     

SAR原始数据压缩技术研究

研究两种合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法，它们是块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法。前者是在使用穷尽型搜索技术的块自适应矢量量化算法的基础上，通过使用树型搜索算法来提高算法的运行效率；后者是通过预测编码来消除SAR原始数据之间的相关性从而提高压缩性能。结合机载SAR实测原始数据，对讨论的各种算法分别进行压缩和解压缩，并进行SAR成像处理。通过比较和分析各种算法的性能及图像域参数，表明块自适应树型矢量量化算法和块自适应预测编码算法能提高SAR原始数据的压缩性能，比较适合实际工程应用。     

基于积分投影的去除噪声算法用于人脸图像处理

本文提出了一种解决滤除人脸图像中高频及低频噪声的新算法。首先可对原始人脸图像进行边界提取，并使之成为二值图；然后，分别采用水平及垂直积分投影的方法，在低频与高频噪声中确定人脸轮廓；在此基础上，消除轮廓以外的噪声。