基于傅里叶变换的HY-1B卫星影像条带噪声去除

HY-1B卫星是中国第二颗海洋遥感卫星,水色水温扫描仪（COCTS）是其主要载荷。文章针对COCTS图像条带噪声的特点,采用傅里叶变换方法,设计了一种新的滤波器,对图像进行条带噪声去除．并同传统的低通滤波方法处理结果进行比较。实验结果表明,新的傅里叶变换方法能够有效地去除图像的条带噪声,其去除效果要优于传统的低通滤波方法。     

液体火箭发动机启动段振动信号的小波去噪

液体火箭发动机试验启动段的振动信号中包含有大量的噪声分量,通过小波变换的Mallat算法对振动信号进行去噪处理,并通过试车数据对采用的方法进行验证,取得了良好效果,显示了小波去噪在振动信号去噪领域的广泛应用前景。     

基于傅里叶频谱法的伪装效果评价

针对目前伪装效果评价方法指标单一、不够客观准确等问题,提出一种基于傅里叶变换的纹理分析方法,并通过仿真实验,初步证明了该方法的科学性和有效性。     

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

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.     

基于广义S变换的空间锥体进动微多普勒分析

锥体进动特性是用于空间目标识别的重要依据之一.为了研究这一问题,提出一种基于广义S变换的空间锥体进动微多普勒特性分析方法.根据锥体进动的物理运动过程建立了相应的数学模型,推导出锥体进动微多普勒频率的理论表达式,并通过仿真结果验证其正确性.该模型采用共原点的目标多坐标体系,使其仅存在旋转关系,从而简化了模型的结构与计算复杂性.在此基础上,利用广义S变换实现了对模拟雷达进动回波的微多普勒特性分析.在不同信噪比条件下的仿真结果表明:该方法时频分辨性较好,而且具有较高的鲁棒性.     

基于SIFT特征的三线阵CCD影像立体匹配

尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Trans form,SIFT)描述符具有对影像尺度、亮度、旋转、平移、微小仿射的不变性,并有稳定性高、速度快、鲁棒性强等优点,已被成功的应用到了很多领域。文章利用SIFT描述符对三线阵影像提取特征点、匹配,对其在立体匹配中的适用性进行初步研究,结果表明SIFT特征匹配可以有效用于三线阵影像匹配工作。     

基于聚类和Hough变换的多编队航迹起始算法

以传感器分辨力较低、编队成员之间距离较近时,不能辨别出编队中的目标数量和队形结构为背景,集中研究了密集杂波下编队的航迹起始问题并分析了该问题的难点所在;在此基础上,首先,通过循环阈值法将前3个时刻的量测点迹分割成多个子群;然后,对分割后的各个子群运用K均值聚类法,更准确地求出各个子群的聚类中心点作为该子群的中心;最后,通过最近邻法,以最大速度为限制将前3个时刻各子群中心点互联,对互联上的中心点经Hough变换,映射到参数空间,从而判别出成功起始的航迹和速度。经仿真验证,该方法对密集杂波环境下编队的航迹起始效果较好,并且速度快,起始率高。     

基于小波变换和AR-GM(1.1)的发动机状态监控

一般情况下,润滑油对发动机起着非常重要的作用,它直接关系着发动机能否安全可靠工作以及工作性能的优劣。由于润滑油中带有大量的发动机磨损情况的有用信息,需要对润滑油进行油液监控分析,从而可以得到发动机的磨损情况,可提前发现发动机的潜在故障,做到预防性维修。本文提出一种基于小波变换和AR-GM(1.1)方法对滑油金属含量时间序列值的变化情况进行预测。通过与GM(1.1)预测方法相比较,该方法具有很好的预测效果。     

复杂动态场景下目标检测与分割算法

在动态场景等复杂条件下,往往难以对序列图像目标进行准确的检测与分割。根据序列图像中目标在复杂条件下的成像特点,提出了一种基于融合尺度不变特征变换(SIFT)流特征显著模型的动态场景目标检测与分割算法。通过对SIFT流算法表示运动特征信息的优势进行分析,并结合图像国际照明协会(CIE)Lab颜色空间的颜色和亮度特征信息,建立四维特征向量空间。利用改进的多尺度中心-环绕对比方法生成各特征通道的显著图并进行线性融合,建立序列图像的动态场景目标显著模型。最后利用均值漂移聚类算法和形态学处理实现对检测目标的精确分割。实验结果表明,相比传统检测与分割算法,该算法在动态背景与航拍等复杂场景下能够分割出更为完整的目标区域,具有良好的鲁棒性和高分割精度。