共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
基于稀疏重构的超分辨方法是应对空间邻近目标的有效方法之一,但是当目标处于杂波环境下时,杂波会布满在整个视场范围内,导致场景原有的稀疏性被破坏。针对这一现象提出了一种在杂波环境下的超分辨方法。该方法充分利用了传感器的结构特性以及重构算法中的参数,通过建立观测信号的红外成像模型并利用像元网格划分的方式,建立空间邻近目标群的位置和幅度信号的稀疏表示,并利用其光学系统的点扩散函数来构造超完备字典,最后通过控制重构场景中非零元素的个数比例来使重构参数处于一个合理的区间范围,以此来达到去除杂波干扰并准确重建稀疏目标的目的。 相似文献
2.
基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法 总被引:3,自引:0,他引:3
分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Cauchy分布作为SAR图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于lk范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。 相似文献
3.
4.
提高合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率对自动目标识别等具有重要意义。为此改进了一种基于lk范数正则化方法,并用于SAR图像超分辨。该方法通过合理开发利用符合SAR成像工程背景的先验知识,构造附加约束,把图像超分辨问题规划为形式简单的带约束优化问题。仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想.在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法.提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率.设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量.文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率. 相似文献
10.
基于压缩感知(compressive sensing, CS)的逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR)成像方法可以使用非常少的数据来获得高质量的图像。但基于CS的ISAR成像方法中目标场景不准确的稀疏表示限制了成像方法的性能。结合字典学习(dictionary learning, DL)技术的CS ISAR成像方法能够寻找到目标场景图像块的最优稀疏表示,提高成像质量,但每一个图像块被单独考虑,而忽略了彼此之间的相互依赖关系。为了实现进一步提高成像质量的目标,针对ISAR图像分块重建的问题,首次提出一种基于组字典学习(group dictionary learning,GDL)的ISAR成像方法。将具有相似结构的图像块聚类并构建出多个图像块组,利用奇异值分解(singular value decomposition, SVD)从图像块组中学习出最优组稀疏变换字典。学习好的组稀疏变换字典可以寻找到待重建图像块组的最优稀疏表示,进而重建出高质量的目标场景图像。实验结果表明:与现有的CS ISAR成像方法相比,基于GDL的ISAR成像方法能获得更好的成像效果,并具有更高的计算效率。 相似文献
11.
现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想。在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法。提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率。设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量。文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率。 相似文献
12.
13.
针对受目标污染的非均匀杂波辅助样本筛选问题,本文利用超低旁瓣子空间平滑加窗处理,克服已有的非均匀杂波样本筛选方法面临的初始协方差矩阵包含目标信号而引起的目标相消问题。一方面,采用超低旁瓣子孔径滑窗方法大幅提升旁瓣区信杂噪比,结合拟合方差偏离量提取目标大信号能量并予以剔除。另一方面,结合广义内积(Generalised Inner Product,GIP)等算法在子空间平滑的基础上进一步剔除非均匀杂波样本,从而得到独立同分布的杂波协方差矩阵。基于子孔径滑窗的杂波样本剔除方法能够大幅降低系统运算复杂度,提高系统应用效能。通过对机载实测数据的验证分析,该算法能够改善目标的输出信杂噪比,保留微动效应的离散弱目标信号,具备很高的工程应用价值。 相似文献
14.
线阵SAR是一种新型雷达三维成像技术。由于实际中线阵天线长度有限,基于匹配滤波的传统线阵SAR成像方法不仅需要大量的阵元数,而且在切航迹向的分辨率也较低。结合三维场景空间目标的稀疏特征,提出一种基于压缩传感理论的高分辨线阵SAR三维成像方法。相对于传统匹配滤波线阵SAR三维成像方法,本方法只利用少量的稀疏天线阵元回波对切航迹向的稀疏散射目标进行L1范数优化重构,大大抑制了切航迹向旁瓣影响并显著提高分辨率。最后,通过线阵SAR点目标仿真三维成像表明了本文算法的有效性。 相似文献
15.
针对高超声速飞行器在平流层内应用天文导航时受气动光学效应及运动模糊影响后难以观星和高精度导航的问题,提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原算法。该算法首先针对高超星图的特点进行去噪与星点初提取等预处理操作,接着从图像中提出可用的模糊核信息,并通过融合达到去噪的目的。然后结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性,提出一种针对高超星图的正则化非盲复原模型,利用分裂布雷格曼迭代法等算法迭代估计清晰图像。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较,结果表明本算法复原效果最佳,且能明显改善星点识别正确率及质心坐标计算精度,可用于大幅提高超声速飞行器在平流层中的天文导航适应性及导航精度。 相似文献
16.
针对预警雷达对海监视面临海杂波分布非均匀与杂波样本受目标污染,导致自适应杂波抑制处理性能恶化和目标能量损失的问题,提出了一种基于海杂波稀疏性与非均匀度的样本挑选方法。该方法将目标的导向约束与广义内积样本挑选方法结合,先利用海杂波在空时二维平面上的稀疏分布特性,根据海杂波与目标空时二维分布差异剔除被目标污染的样本,再利用广义内积准则衡量海杂波分布的非均匀程度,并获取均匀样本,以提高杂波协方差矩阵的估计精度。仿真结果表明:所提方法能在提高杂波抑制性能的同时,减小目标信号能量损失。该方法可广泛应用于海面预警监视雷达系统。 相似文献
17.
在稀疏重构理论中,重构信号需要预先设定稀疏表示字典,针对预设字典与真实字典之间的失配对信号稀疏表示造成的不利影响,提出一种基于字典优化和稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning, SBL)的频率估计算法。该算法首先构造基于sub Nyquist采样数据的信号稀疏表达式,然后利用SBL算法估计信号频率,同时根据估计结果优化字典,最后反复迭代上述步骤直至计算出的频率值和对应的幅度值趋于稳定。仿真结果校验了方法的有效性。 相似文献
18.
红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。 相似文献
19.
20.
超分辨率图像复原的目的在于复原截止频率之外的信息,以使图像获得更多的细节和信息。基于互有位移序列图像进行的超分辨率复原,除了利用物体的先验信息和单幅图像的信息之外,还充分利用了不同图像之间的补充信息,因此其超分辨率复原能力高于利用单帧图像的复原法。这项技术可以广泛应用于遥感、高清晰电视和医学成像等多个领域。通过对超分辨率复原技术理论基础的阐述,指出基于序列图像的高分辨率成像技术的合理性,并介绍对互有位移图像序列的获取方法:亚像元动态成像系统、光学系统和利用压电陶瓷的方法。 相似文献