基于流形学习和梯度约束的图像超分辨率重建

将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.     

基于小波局部适应插值IBP算法的视频超分辨率重建

针对基于迭代反投影(IBP)算法的视频超分辨率重建,提出了一种改善初始估计来提高重建效果的方法.本文采用小波局部适应插值得到初始估计,结合滑动窗的视频重建模型,由一段低分辨率的视频重建一段高分辨率的视频, 达到提高视频空间分辨率的目的.实验表明改进算法得到的高分辨率视频有更好的视觉效果.     

一种新的多普勒天气雷达回波数据无损压缩

为了解决多普勒天气雷达回波数据传输的实时性以及数据存储的有效性问题,提出了一种基于阶梯量化的多普勒天气雷达回波数据无损压缩新算法。针对天气雷达回波数据的特点,首先对天气雷达回波数据进行预处理,即将雷达回波数据进行格式转换;其次提出了一种阶梯量化方法,并采用MED预测进一步去除数据中的相关性;最后对量化和预测后的回波数据采用LZW编码以实现无损压缩。实验结果表明,新方法较其他方法大幅提高了回波数据的无损压缩倍数,可实现对多普勒天气雷达回波数据的有效压缩。     

基于低秩约束和字典学习的图像超分辨率重建

基于学习的超分辨率重建算法通过对图像的整体信息学习进行重建,没有对图像的内部结构信息特征进行分解考虑.基于图像的低秩稀疏分解理论,本文提出一种新的图像超分辨率重建算法.在研究图像矩阵的低秩部分与稀疏部分信息特征的基础上,结合图像自身蕴含的先验信息,本文分两步对图像恢复重建.首先,将图像的非局部自相似性先验信息引入图像的基本重建模型.在该模型下利用相似图像块矩阵的天然低秩性约束得到初始估计高分辨率图像.第二步,提出一种改进的字典学习算法恢复出初始估计高分辨率图像中缺失的高频成份信息,获得最终的高分辨率图像.为了使高频成份得到更好的恢复,在字典学习样本集的构建阶段应用了一种基于低秩稀疏分解理论的样本集构建方法.实验分析表明,本文提出的算法与现有主流算法相比,在主观视觉效果和客观性能分析上都能显示出更好的优越性.     

基于半耦合字典的快速图像超分辨率重建算法

为了提高图像超分辨率重建的效率与质量,考虑到高、低分辨率稀疏表示系数的不同,改进了锚定邻域回归算法,并结合半耦合字典学习算法提出了一种快速图像超分辨率重建算法.首先采用半耦合字典学习算法得到高分辨率字典、低分辨率字典及映射矩阵;再采用岭回归算法求解低分辨率稀疏表示系数,并根据高分辨率稀疏表示系数与低分辨率稀疏表示系数之间的映射关系,得到高分辨率稀疏表示系数;然后,根据输入图像块特征寻找字典中与其最相关的字典原子,计算该字典原子所对应的投影矩阵,进行超分辨率重建.仿真结果表明:提出的算法不仅在重建速度上表现更快,重建图像的质量也得到提高,在客观指标和主观效果上均取得更好的效果.     

单帧学习与多帧重建结合的超分辨率盲重建方法

针对模糊退化PSF未知的图像超分辨率重建问题,提出了一种以学习重建结果为参考的模糊图像PSF辨识与重建方法.对学习重建算法获得的退化图像的恢复结果,采用不同尺度的方向滤波提取恢复效果良好的强边缘区域构建参考信息块,引导最大后验概率框架下的超分辨率重建算法按照正确的PSF重建高分辨率图像.以散焦模糊图像为例进行超分辨率实验.实验结果表明,该算法能够准确辨识PSF,提升了图像重建的质量.     

基于Burg改进算法的风切变风速估计

在对风切变风速进行估计时,基于频域的风速估计方法可以获得更多的谱特征参数估计值,但经典的频域谱估计的频率分辨率低、方差大.针对传统的基于频域谱估计方法存在的问题,提出一种基于Burg改进算法的风切变风速估计方法.Burg谱估计的频率分辨率高于经典谱估计,但当雷达回波周期数较少即短序列条件下会出现谱峰分裂和偏移产生谱估计误差.分析表明,Burg算法估计AR模型系数的误差是导致频谱分裂和偏移的主要原因.改进Burg算法中,多段回波数据积累和原Burg算法联合估计AR模型系数,减小系数误差,提高谱估计精度.该算法继承了原Burg算法能够获得高的频率分辨率和小方差的优点.仿真结果表明,在模型阶数选取适当的情况下,对短序列回波信号进行风速估计,相比于经典的FFT算法和Burg算法,改进谱估计方法达到了Burg谱估计的分辨率和FFT谱估计的准确性.     

基于Keren配准和插值的快速超分辨率图像重建

为提高图像超分辨率重建技术实时应用的可能性,增强其对配准误差的容忍度,提出了一种基于Keren配准和插值的快速鲁棒超分辨率图像重建算法.该算法将配准后的低分辨率图像根据变换参数映射到高分辨率网格上,再利用模板卷积迭代地填充缺失像素值,从而重建一幅高分辨率图像.将文中算法与非均匀插值法、凸集映射法、鲁棒的迭代后向映射法和...     

基于R滤波器的超分辨图像配准算法

图像配准是超分辨率图像重建的关键.提出了一种基于R滤波器的超分辨率图像重建的三步算法.第一步:对原图进行加窗模糊;第二步:根据全局运动模型配准,计算平移参数和旋转角度,对图像进行平移和旋转;第三步:把序列低分辨率图像配准到同一个坐标系中,重构高分辨率图像.实验表明,三步算法的配准精度和超分辨率图像重建效果较好.     

天气雷达I/Q信号仿真建模及统计验证

基于天气雷达发射脉冲的时间自相关特性,采用大气分层模型,建立天气雷达发射端到接收端的I/Q信号仿真算法;并通过统计分析,对算法可靠性进行验证。研究结果表明仿真得到的I/Q信号均符合高斯随机分布,回波功率符合指数分布,与天气雷达真实回波信号统计特性一致;同时以南京大学的C波段双偏振天气雷达的真实弱降水回波数据为基础,进行仿真回波数据与真实数据对比分析。统计结果表明相似的参数设定下,仿真回波信号的反射率因子和速度的标准差与真实信号的统计特性基本一致;且与理论公式结果基本吻合。     

基于模拟退火的多尺度岩心三维图像融合重建

在岩心图像分析中,低分辨率岩心图像能够显示较大视域,具有较好的全局代表性,而对于低尺度信息无法准确表征;高分辨率岩心图像能够准确地表征岩心的低尺度信息,但通常仅能显示较小的视域.为了能综合分析高低分辨率下的不同岩心图像,本研究提出了一种基于模拟退火,将低分辨率三维岩心图像和高分辨率二维岩心图像融合重建为高分辨率三维岩心的算法.具体地,对于给定的高分辨率二维岩心图像,首先,将低分辨率三维岩心图像进行插值放大以统一两者的点长度,统计二者在二维中的孔隙分布情况,只保留高分辨率二维岩心图像中的小尺寸孔隙,以作为训练图像;然后,在融合重建过程中将低分辨率三维岩心中的大尺寸孔隙相设置为硬数据,以两点相关函数为目标函数重建其中的小尺寸孔隙.实验结果表明,本研究提出的融合重建算法可以很好的将低分辨率岩心重建为高分辨率岩心结构,且融合重建结果有效,准确.     

基于Matlab平台的多普勒雷达强度资料三维可视化

多普勒天气雷达是天气预报与科研应用中监测小尺度天气重要的观测手段.本文以CINRAD-SA型多普勒天气雷达为例,简要介绍了雷达的工作原理及其基数据结构.通过Matlab平台实现天气雷达资料数据的读取,并选用8点插值法(EPI插值)和Cressman插值,实现了将雷达极坐标数据内插到笛卡尔坐标系的三维可视化显示,并且可获取空间内任一切面或剖面的雷达回波强度.对比显示结果发现:Cressman插值后的结果对三维整体呈现的更好,8点插值(EPI)对于平面细节的显示更突出.     

基于GIS的内蒙古中部地区多源雷达回波拼图

 为了做到内蒙古中部地区天气的实时监测,研究了该地区新一代天气雷达基本反射率产品和713雷达平显回波等多源雷达回波数据的拼合方法。首先阐述了两类回波数据的存储结构和格式,然后设计了两类径向数据向二维矩阵数据转换的算法,研究了该类数据转为栅格类型存储的直角坐标绘制模式,并采用ArcGIS Engine二次开发组件进行了实现。最后基于GIS技术研究了两种回波图像进行区域拼图的方法,并设计了回波图像拼合平台,其能够根据用户的选择条件实时对该地区4部雷达的回波图像进行拼合。在包头市气象局的测试应用表明,该平台可实现内蒙古中部地区天气的实时监测,同时为气象预报员制作气象预警预报提供辅助决策。     

斜视合成孔径雷达的稀疏降采样数据成像方法

针对合成孔径雷达数据量庞大,不便于存储传输等问题,结合经典的距离多普勒成像算法与压缩感知理论,提出一种稀疏降采样斜视SAR数据的成像方法.在方位向上用随机降采样的方式录取数据,对所得数据进行相应的距离徙动校正和距离脉压,随后将方位向脉压建模为典型的压缩感知模型,用平滑l₀算法重构出二维SAR场景.利用该方法能有效地减少稀疏场景的SAR回波数据量,仅采用传统数据量的25%,即可获得清晰的二维成像结果.     

对河南省安阳市一次强对流天气的多普勒雷达资料的分析

利用濮阳雷达站的新一代多普勒雷达产品,结合高空和地面观测资料,分析了2013年8月11日傍晚出现在豫北地区(安阳)的一次强对流天气过程.结果表明:这次天气以是灾害性大风为主,伴随有雷电和短时强降水,局地还有冰雹出现的强对流天气;此次强对流的主要影响系统有副热带高压、500 hPa低槽、中低层切变线和地面冷锋,低层垂直风切变和较强的层结不稳定有利于弓形回波的产生;反射率因子图显示系统为一个典型的弓形回波带,顶部回波最强,同径向速度图均表现出明显的"V"型缺口;雷达资料分析表明,中尺度涡旋(M)、垂直液态水含量(VIL)和回波顶高度值(ET)对雷雨、冰雹和地面破坏性大风等强对流天气有很好的指示作用.     

基于压缩感知的合成孔径雷达二维成像算法

通过对合成孔径雷达回波信号的分析,利用压缩感知理论基于信号稀疏性或可压缩性的基本原理,提出了方位稀疏表示的一种新方法,在此基础上给出了基于压缩感知的SAR回波信号处理方法和二维成像算法,实现了压缩感知对信号的全新采集和编解码,以较少的数据量实现成像,有效地抑制旁瓣,在一定程度上提高了成像中目标的分辨率,为有效降低高分辨合成孔径雷达的数据率提供了一种有效途径。通过对仿真数据和实测数据的处理验证了所提方法的可行性和有效性。     

面向web三维应用的气象雷达矢量剖面生成

气象雷达矢量剖面主要负责监测与研究强对流天气的面向web三维应用的三维结构特征,传统剖面生成无法能够保证空间连续性,不能最大程度保留特征。为此,提出一种新的面向web三维应用的气象雷达矢量剖面生成方法。确定雷达反射率因子垂直剖面基线。在此基础上,由剖线左端某点着手,分别求出剖线上各点的垂直距离与方位角。设定剖面上同剖线点相对应的空间垂直线点,计算其反射率强度,通过径向、方位上的最近邻与垂直线性内插结合的插值方法生成气象雷达矢量剖面图。依据相同高度的雷达数据,研究气象雷达回波信息在一定高度上的水平分布,将其和该高度相邻天气图结合在一起,获取面向三维应用的不同天气的三维结构。实验结果表明,所提方法生成的气象雷达矢量剖面空间位置合理,在水平与竖直方向均有很好的空间连续性,分辨率高,分析值和观测值更加接近。将所提方法应用于气象预测中,能够有效完成预测,应用性强。     

稀疏步进频合成孔径雷达成像算法

提出了一种适用于稀疏步进频信号的成像算法,以较少的时间和频谱资源完成了雷达目标成像。该算法将稀疏步进频回波数据等效为均匀步进频回波数据的观测值,利用压缩感知重构算法实现目标区域的距离向重构,然后经过距离徙动校正与方位向脉压完成对目标场景成像。仿真结果表明:该算法在发射频点高度稀疏条件下仍能实现高分辨成像。采用地基雷达实测数据验证了算法的有效性。     

一种天气雷达数据质量问题的理论分析与试验研究

针对新一代天气雷达在业务运行中低仰角观测时经常出现的相邻径向交替变化的条状回波(称为"马赛克"现象)的数据质量问题,分析了产生该现象的原因,提出了改进天气雷达观测模式,在低仰角采用较低的双脉冲重复频率组合或随机相位编码技术的解决方案。介绍了双脉冲重复频率技术扩展测速范围以及随机相位编码技术退距离模糊的基本原理和实现方法,并在新一代天气雷达上开展了数据质量提升试验。通过比较多种适配参数组合下实际天气过程的观测结果,验证了之前的理论分析。     

SAR成像的变换线性调频尺度(C/S)算法研究

介绍了合成孔径雷达的成像原理,针对目前通用的距离一多普勒（R／D）算法的不足,对SAR成像的变换线性调频尺度（C／S）成像算法进行了研究．构建了弯曲均衡化模型．重点论述了C／S算法中的弯曲均衡化的实现．最后通过实际回波数据的成像试验,论证了C／S算法的可行性、