基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

运载火箭飞行测量数据奇异点检测和降噪处理的小波方法

以提高火箭飞行测量数据处理精度为主要目的,结合弹道处理的实际,将小波理论运用于火箭弹道测量数据的分析。首先,在对信号奇异性、小波方法检测信号奇异点原理探讨的基础上,通过对火箭飞行外弹道测量数据奇异性的分析,确定了用于火箭飞行数据奇异点检测的小波函数的选取原则,提出了对跟踪测量数据奇异性点准确定位和分析其奇异性类型的方法;其次,为提高处理火箭飞行弹道的光滑度,深入探讨了弹道测量数据的小波消噪方法,结合雷达跟踪测量数据的实际分析和处理情况,就数据是否处于火箭在级间分离段提出了不同的处理方法。该算法原理简捷,计算复杂度较低,易实现。最后,通过对某试测的两个测量站雷达弹道测量数据的分析处理,论证了上述方法的正确性,取得了明显的效果。     

基于边缘特征的相位相关简化方法在空间目标运动估值中的应用

提出利用基于图像边缘特征的相位相关简化方法来进行空间目标平移运动的检测。为了能有效抑制噪声和亮度变化的影响，在传统互相关方法的基础上提出一种先提取目标的边缘特征，再利用傅里叶平移特性进行归一化相位相关处理的检测方法，从而实现两幅相似图像间的相对平移矢量的准确估计，它较比时域方法和基于灰度信息的互相关方法能获得更准确的检测结果和更强的噪声抑制能力。同时，为满足系统实时性的要求，还采用了将二维图像映射为一维信号的简化方法，将程序执行时间缩短了4倍。仿真实验结果显示，利用边缘特征的简化方法对于受到严重噪声干扰的空间运动目标具有很好的检测结果，进一步证明了算法的有效性和实用性。     

基于遥测信号的小波变换与数字滤波联合滤波方法研究

为了弥补数字滤波器不能滤除遥测信号通带内噪声的不足,提出小波变换与数字滤波联合滤波的方法。重点讨论数字滤波器的选择、小波滤波分解级数的确定和小波消噪中阈值的选择。将该方法应用于遥测信号滤波,取得了较好的效果。     

结合形态学理论与Hough变换的SAR图像线目标检测方法

针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。     

多尺度小波变换在野值剔除中的应用

常见的野值剔除方法即卡尔曼滤波算法条件苛刻,不易实现。在分析了系统方程之后,利用小波变换的基本原理,将系统信号分解到各个尺度上,在各尺度上分别进行卡尔曼滤波,之后进行小波重构从而得到各尺度下的滤波估值。此算法将小波去噪与卡尔曼滤波算法结合起来,能够更有效地剔除野值。针对卡尔曼滤波算法的复杂性,还提出了一种有效的滤波算法,利用该算法进行小波多尺度分解和滤波和重构,信号野值也可以得到很好的剔除。经仿真实验验证,这两种多尺度小波变换算法都能够很好地剔除野值,效果明显。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

灰度图象的直接Hough变换方法

提出了利用灰度图象的梯度直接进行Ｈｏｕｇｈ变换以检测条纹的方法,与传统Ｈｏｕｇｈ变换及直接利用灰度进行Ｈｏｕｇｈ变换检测条纹的方法相比,具有快速计算以及对图象噪声不敏感的特点。     

基于小波变换的数字地图数据压缩技术研究

针对数字地图数据的特点 ,提出了一种基于小波变换的数字地图压缩方法。文中主要研究了小波滤波器的选取、标量量化、自适应算术编码、压缩文件存储格式等问题 ,并就在给定精度要求的前提下如何获得最大压缩比的问题进行了深入研究。文末应用该方法对 5种不同类型的数字地图数据进行了压缩与解压缩测试。结果表明 ,该方法与其他方法相比较 ,能够在相同失真的情况下产生更大的压缩比。     

非正态雷达杂波基带调制数据的数学产生方法

采用概率统计计算中的反变换法和接受-拒绝法研究生成了幅度上服从瑞利分布、韦伯尔分布、莱斯分布、K分布和对数正态分布的非正态杂波基带调制数据,通过希尔伯特变换,生成I、Q随机数序列,并用MATLAB进行仿真。利用FPGA等实时产生出的雷达杂波基带I、Q随机数序列,经过数字正交上变频器即可产生出雷达杂波中频模拟干扰信号。