无源毫米波成像最大似然多重网格超分辨算法

针对在无源毫米波成像中,由于天线孔径大小的限制而使获得的图像分辨率低的问题,为增强图像的分辨率,提出了一种针对无源毫米波成像应用的最大似然多重网格超分辨算法。该算法以Lucy-Richardson算法为基础,通过逐步频域内插避免了频谱混叠,从而实现频谱外推和超分辨。实验结果表明,该算法改善了收敛速度,减少了计算量,有利于无源毫米波成像超分辨的实时实现。     

快速收敛仿射投影算法在稀疏水声信道的应用

本文提出了一种新的快速收敛比例仿射投影算法,并将算法应用于稀疏多径水声信道均衡.该算法首先在改进比例仿射投影算法(improved proportional affine projection algorithm,IPAPA)的基础上引入变步长算法,提高算法的收敛速度;并在此新算法的基础上通过引入判决反馈结构,进一步改...     

图像超分辨BP神经网络的改进

为了进一步提高超分辨图像重建效果,针对前期研究的超分辨误差反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）重建结果中存在的块痕迹问题加以改进和优化。对影响BPNN超分辨效果的两个关键问题进行改进：(1) 网络训练样本问题,将8×8→16×16的映射方式改进为2×2→4×4的映射方式,同时,采用相邻仅间隔一个像素的方式优化构造训练样本;(2) 加速网络训练收敛问题,将网络训练规则由BP算法改进为改进的比例〖JP2〗共轭梯度算法。网络训练实验和泛化实验表明,改进方法增加了网络训练样本数量,改善了超分辨BPNN的输出图像质量,有效解决了超分辨结果中的块痕迹问题,使超分辨结果图像的峰值信噪比提高约8 dB。     

基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的雷达目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)、逆合成孔径雷达(inverse SAR, ISAR)等雷达目标图像,提出了一种基于联合聚焦/超分辨贝叶斯模型的超分辨重建方法。该方法基于联合聚焦/超分辨和点扩散函数参数模型,采用Metropolis-Hastings迭代更新算法,产生一系列描述目标散射截面和散焦参数概率分布特征的样本,从而估计出最佳目标散射截面元和散焦参数,实现低分辨率图像的超分辨重建。以合成与实测图像数据为例,对该超分辨方法进行了演示并给出了重建结果。实验表明,本文提出的方法对雷达目标图像重建效果良好,可用于SAR、ISAR及实波束成像等雷达图像目标信息的开发。     

基于快速阈值迭代的SAR层析成像处理方法

合成孔径雷达层析成像(synthetic aperture radar tomography, TomoSAR)是将合成孔径原理应用到高程向进行三维成像,相比于传统的二维成像,增加了高程向的信息。传统谱估计方法可用于SAR层析成像,但其高程向分辨率较低。对于高程向分布稀疏的场景,压缩感知(compressive sensing, CS)方法可以用于高程向重建,且具有超分辨能力。阈值迭代算法(iterative shrinkage-thresholding,IST)可用于SAR层析成像,但其收敛速度比较慢。介绍了一种快速阈值迭代算法(fast iterative shrinkage-thresholding,FIST)用于SAR层析成像,该方法不仅保持了IST算法计算的准确性,而且具有较快的收敛速度。本文通过仿真实验说明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计等方面的特性,并利用TerraSAR-X北京地区实际数据进行SAR层析成像,分析成像效果。研究结果表明FIST算法在多散射体分辨、单散射体位置估计方面优势明显,其应用于SAR层析成像具有较好的成像效果。     

一种有效的二维MUSIC超分辨SAR成像算法

多重信号分类(MUSIC)方法是一种高分辨率到达角(DOA)估计方法,将MUSIC方法应用于合成孔径雷达(SAR)可以很好地提高图像质量。提出了一种简单有效的2D MUSIC超分辨成像算法,该方法对已聚焦的SAR图像进行处理,减小了处理过程的复杂性,并结合幅度估计完成超分辨率图像重建。实验结果验证了这种超分辨率方法的有效性。     

用进化-模拟退火算法求解Lambert方程

Lambert方程在轨道拦截和初始轨道确定起着重要作用。求解Lambert方程的传统算法主要有Newton迭代方法和超几何级数展开方法等,但这些算法都有一定的局限性(如有可能出现迭代收敛过慢,级数展开收敛性问题)。采用进化-模拟退火算法(EA-SA)算法求解Lambert方程,其中进化算法具有全局搜索能力,而模拟退火具有局部锁搜索能力。该方法克服了某些情况下梯度下降法有时收敛过慢和超几何级数不收敛的缺点,并具有通用性,便于操作和理解。通过仿真计算对比表明,EA-SA具有普适性,而且精度优于其它两种算法。     

超完备稀疏表示的图像超分辨率重构方法

为改善单帧退化图像的分辨率,提出一种基于超完备字典稀疏表示的图像超分辨率重构方法。该方法的核心是构建信号自适应的超完备字典对及计算图像关于对应字典的稀疏表示。为降低在训练过程中构建超完备字典对的复杂性,采用学习低分辨率字典而数值计算高分辨率字典的方法,待超分辨图像应用正则正交匹配追踪的稀疏表示算法求解关于字典的稀疏表示,并联合高分辨率字典实现超分辨率重构。实验表明,该方法与其他类似算法相比,字典训练和超分辨测试的速度都有显著提高,实验图像的峰值信噪比改善3.3 dB,框架相似性提高0.09。本方法可应用于单帧模糊图像的高倍率的超分辨率重构,有效地提高了图像的分辨率水平。     

高移动性Jakes信道的学习与估计

在高移动场景下, 信道具有快速时变性和非平稳特性, 对信道的准确估计提出了新的挑战。针对高移动性Jakes信道, 提出一种基于图像重建和恢复原理的信道学习估计网络。首先，根据Jakes信道矩阵中局部相关特性, 构建快速超分辨卷积神经网络提取信道特征, 并对信道插值完成信道图像建模。然后, 利用去噪神经网络降低信道噪音的影响, 进一步提高估计精度。最后，通过时域和频域的仿真测试, 所提方案估计性能优于传统算法。在与现有基于深度学习最新方法比较中, 所提方案也有性能优势, 并且收敛速度更快。     

基于APES的超分辨广域成像算法

多普勒波束锐化(Doppler beam sharpening, DBS)技术可以快速地对广阔地面场景进行成像,但存在成像分辨率不高的问题。简单介绍了DBS的成像原理,建立了方位向超分辨的信号模型,并在此基础上提出一种新的超分辨广域成像算法。该算法将脉压后的回波信号建模为一系列不同多普勒频率散射点的叠加,利用幅度相位估计(amplitude and phase estimation, APES)方法对脉压后的数据进行多普勒分析,进行方位向的成像。仿真结果与实测数据表明,所提算法可以获得清晰的广域超分辨图像。     

合成孔径雷达实时距离徙动校正算法研究

对于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)信号处理,特别是SAR实时信号处理,徙动校正算法是非常关键的一个步骤。一方面,徙动校正处理算法的性能直接影响最终的成像质量;另一方面徙动校正处理的运算量也关系着整个处理系统的设备量、实时性。给出了目前几种常用的SAR处理算法中距离徙动校正的方法,结合计算机仿真方法,分析了在实时处理环境下各方法的误差性能与运算量,并最终得到结论:对于实时处理,多项式插值方法是较好的选择。     

Super-resolution processing of passive millimeter-wave images based on adaptive projected Landweber algorithm

Passive millimeter wave （PMMW） images inherently have the problem of poor resolution owing to limited aperture dimension. Thus, efficient post-processing is necessary to achieve resolution improvement. An adaptive projected Landweber （APL） super-resolution algorithm using a spectral correction procedure, which attempts to combine the strong points of all of the projected Landweber （PL） iteration and the adaptive relaxation parameter adjustment and the spectral correction method, is proposed. In the algorithm, the PL iterations are implemented as the main image restoration scheme and a spectral correction method is included in which the calculated spectrum within the passband is replaced by the known low frequency component. Then, the algorithm updates the relaxation parameter adaptively at each iteration. A qualitative evaluation of this algorithm is performed with simulated data as well as actual radiometer image captured by 91.5 GHz mechanically scanned radiometer. From experiments, it is found that the super-resolution algorithm obtains better results and enhances the resolution and has lower mean square error （MSE）. These constraints and adaptive character and spectral correction procedures speed up the convergence of the Landweber algorithm and reduce the ringing effects that are caused by regularizing the image restoration problem.     

Super-resolution processing of passive millimeter-wave images based on adaptive projected Landweber algorithm

Passive millimeter wave(PMMW)images inherently have the problem of poor resolution owing to limited aperture dimension.Thus,efficient post-processing is necessary to achieve resolution improvement.An adaptive projected Laadweber(APL)super-resolution algorithm using a spectral correction procedure,which attempts to combine the strong points of all of the projected Landweber(PL)iteration and the adaptive relaxation parameter adjustment and the spectral correction method,is proposed.In the algorithm,the PL iterations are implemented as the main image restoration scheme and a spectral correction method is included in which the calculated spectrum within the passband is replaced by the known low frequency component.Then,the algorithm updates the relaxation parameter adaptively at each iteration.A qualitative evaluation of this algorithm is performed with simulated data as well as actual radiometer image captured by 91.5 GHz mechanically scanned radiometer.From experiments,it is found that the super-resolution algorithm obtains better results and enhances the resolution and has lower mean square error(MSE).These constraints and adaptive character and spectral correction procedures speed up the convergence of the Landweber algorithm and reduce the ringing effects that are caused by regularizing the image restoration problem.     

实时场景中多目标运动变化检测和空域定位方法

讨论了一种新的实时图像序列中多个运动目标运动变化检测和空域位置确定算法 :比特层 (bit-planes)差分运动检测和投影矩阵空域定位算法 ,该算法利用图像中不同比特层表征不同信息把图像标定为多个平坦域然后再进行运动目标检测 ,并利用单个摄像机采集的图像进行空域定位 ,在速度、精度、复杂度和适用范围等方面与其他现有面向像素的运动目标检测技术和空域定位方法相比较 ,有更好的表现。将本算法用于交通道口视频实时监控系统中 ,取得了理想的效果。     

战斗机载火控雷达地图测绘仿真算法研究

提出了一种通用的仿真算法实现了现代战斗机载火控雷达RBM,DBS和聚束SAR三种地图测绘功能用于模拟训练。鉴于训练的实时性要求和逼真性仅限于飞行员目视观察,该算法采用近似仿真手段,首先利用小面单元模型计算雷达波束照射范围内的地面场景后向散射系数,并将其映射到距离-方位平面上,然后对映射结果进行阴影、掩叠、噪声等雷达图像特征的融合,最后将融合结果与成像过程中引入的系统传输函数进行卷积得到仿真图像。该算法成功应用于GL Studio仪表仿真软件的二次开发,扩展了GL Studio图像仿真功能。实验结果和软件试用情况表明通过该算法得到的雷达仿真图像能够满足部队模拟训练需求。     

基于改进滤波器和图像多尺度变换的背景抑制算法

红外目标的探测背景具有复杂性和非平稳性,为提高后续检测性能,常常通过抑制背景来增强目标能量。针对传统背景抑制方法检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于改进滤波器和图像多尺度变换的复杂背景抑制算法。首先,对红外图像进行改进的滤波处理获得预处理图像。其次,通过高斯金字塔多分辨技术,平滑图像背景。然后,采用Cubic插值算法提高图像的分辨率,得到背景估计图像。最后,将预处理图像和背景估计图像差分,获得背景抑制的结果。经验证,该算法实时性相对传统方法提高了19%,对于多种复杂的背景情况具有良好的适应性。同时，算法计算复杂度较低,有利于实现实时性工程应用。     

An Active-Set Projected Trust Region Algorithm for Box Constrained Optimization Problems

An active-set projected trust region algorithm is proposed for box constrained optimization problems, where the given algorithm is designed by three steps. First, the projected gradient direction which normally has better numerical performance is introduced. Second, the projected trust region direction that often possesses good convergence is defined, where the matrix of trust region subproblem is updated by limited memory strategy. Third, in order to get both good numerical performance and convergence, the authors define the final search which is the convex combination of the projected gradient direction and the projected trust region direction. Under suitable conditions, the global convergence of the given algorithm is established. Numerical results show that the presented method is competitive to other similar methods.     

图像序列弱小目标能量积累检测研究

低信噪比运动小目标实时检测是成像探测应用中的难题.在分析目标检测不同层次处理方法的基础上,针对计算量最大的目标能量积累检测层次提出一种采用指数衰减和方向加权动态规划能量积累检测算法.该算法解决了常规能量积累检测算法实时性差、检测概率低的问题.算法简洁,易于硬件实现,实时性好.给出了算法的实验结果和结论.     

基于Shearlet域系数处理的SAR图像降噪

结合图像在Shearlet域中系数的特点,提出了一种基于Shearlet系数稀疏表示与投影总变分(total variation, TV)相结合的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像去噪算法。有效解决了稀疏表示在图像去噪时存在的边缘细节损失与TV去噪时存在的光滑区域阶梯效应。首先,利用SAR图像Shearlet系数的稀疏性,结合系数稀疏表示模型,采用分段正交匹配追踪方法求解优化解,从统计意义上实现稀疏表示后的系数均值为真实图像系数均值的无偏估计;其次,为弥补稀疏表示中丢失部分系数在图像细节上的损失,同时结合这部分系数对应的Shearlet函数有利于表征图像边缘细节的特性,针对图像在丢失系数对应的Shearlet函数空间中投影重构的结果,结合TV方法迭代去噪。实验结果表明,该方法充分利用Shearlet域系数的特性,采用稀疏去噪与投影TV相结合的方法以弥补各自缺陷,在去噪的同时能有效保持图像纹理细节,并具有更优的图像视觉效果。     

一种基于粒子群优化的信息隐藏方法

针对以灰度图像为掩体信号的数据隐藏,提出了一种基于粒子群优化技术的空间域信息隐藏方法。该方法首先运用粒子群优化算法快速搜索到一个较优的映射矩阵,然后将待隐藏的信息通过该映射进行置换;最后,将置换结果嵌入到掩体图像灰度信息中。实验结果表明,与基于遗传算法的信息隐藏方法相比,该算法花费时间少,嵌入信息后的图像质量好。