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。     

一种电磁层析图像快速重建算法

针对电磁层析成像（EMT）逆问题中,灵敏度矩阵的病态性、不适定性等问题,提出了一种新的电磁层析图像快速重建算法。利用主成分分析（PCA）对灵敏度矩阵做降维映射,再利用奇异值分解（SVD）求广义逆矩阵,重建图像。在选取灵敏度矩阵的协方差矩阵的特征值个数中,利用灵敏度矩阵特有的多样本特性,提出图像相关系数最大化算法,更加合理地去除灵敏度矩阵中的冗余信息,在尽可能不丢失成像特征信息的条件下,提高了解稳定性。实际采集数据成像时,该算法只需一次矩阵乘法运算,为快速实时成像提供了可能。与传统单步算法和迭代算法相比,该算法在成像质量和速度上都有较明显优势。      

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。     

应用卫星图像评价铁路工程地质的稳定条件

应用卫星图像评价铁路工程地质的稳定条件王宇明ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｅｓｅｎｔｓｔｈｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅＬａｎｎｄｓａｔｉｍａｇｅｓ．Ｏｎｔｈｅｉｍａｇｅｓ，ｔｈｒｅｅｔｙｐｅｓｏｆｇｅｏｌｏｇｉｃａｌｐｈｅｎｏｍｅｎａｗｅｒｅｆｏｕｎｄ...     

一种基于显微图像分析的光波导加工表面粗糙度估计方法

为进一步提高光波导器件加工的可靠性,降低废品率,提出一种非接触式基于共聚焦显微图像分析的光波导加工表面粗糙度估计方法.首先采用共聚焦相机对光波导感兴趣区域进行拍摄,提取非缺陷图像区域;其次,采用粗糙度测量设备测量器件的表面粗糙度,利用图像处理方法计算提取图像区域的纹理特征,并建立二者结果间对应关系;最后,一旦建立上述关系后,便可采用相机拍摄的图像去估计待测光波导器件表面的粗糙度指标.与传统采用精密光学仪器测量光波导表面粗糙度的方法相比,本文方法不需要在线使用光学测量仪器或昂贵的后处理商业软件,具有低成本、使用方便的特点.实际应用证明了本文所提方法的正确性和有效性.     

基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测

文章提出了 1种基于双边截断的双参数海上风电站 SAR图像 CFAR检测器 DTCS-TPCFAR,目的是提高在具有多个目标海上区域和石油泄漏区域等环境下对海上风电站的检测性能。DTCS-TPCFAR所提出的双边截断杂波的方法,能够同时消除高强度和低强度异常值的干扰,同时保留真实的杂波样本。通过使用最大似然估计计算双边截断后样本的均值和标准差,然后通过这 2个参数估计值计算出截断阈值,最后再结合指定的虚警率(Probability of False Alarm,PFA)来对测试单元(Test Cell,TC)进行判断,完成最终的目标检测。这也是首次将 CFAR检测器用于检测海上风电站。文章通过 Sentinel-1数据集来验证该方法的有效性。实验结果表明,文章所提出的算法在相同指定虚警率下,具有更高的检测率(Detection Rate,DR)和更低的误报率(False Alarm Rate,FAR)。     

基于图像卷积的地图匹配算法

地图匹配定位是一种主流的车载导航定位方法,其以车辆轨迹数据和路网地图为基础,将车辆位置估计输出到路网地图上。该过程可对车辆定位结果进行修正,是车辆导航、交通诱导、交通预测等应用的基础。针对现有地图匹配算法存在的一些问题,如算法流程依赖路口匹配精度,在较大初始误差场景下寻路正确率较低,以及寻路结果错误易影响后续匹配精度等,提出了一种基于图像卷积的地图匹配方法。利用图像卷积方式对比了车辆轨迹与道路的几何特征,以实现匹配定位,从而确保了初始误差较大场景下的匹配精度,并且避免了由寻路错误所引发的相关问题。