采用多尺度方向微分比率的角点检测算法

针对相邻图像结构间的相互干扰会导致角点错检率升高的问题,提出了一种基于多尺度方向微分比率(MDDR)的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算法提取原始灰度图像的边缘轮廓;对于每一个轮廓像素,分别利用各向同性导数和各向异性高斯方向导数滤波器提取主方向及其正交方向上的方向强度微分信息;然后将3个尺度下微分比率融合为MDDR测度;最后进行阈值和非极大值抑制处理获得最终角点。不同于传统角点检测算法中只使用单一滤波器,MDDR算法中使用2种不同类型的滤波器,能在精确提取角点附近不同方向微分信息的同时避免邻近图像结构间的相互干扰,从而提高了角点定位准确性并增强了测度的噪声鲁棒性。实验结果表明,MDDR算法的平均检测准确率比点到弦距离累积算法提高了27.1%,并且平均错检率比残余面积算法和Gabor算法分别低28.4%和32.4%。     

海面背景下弱目标RCS估计及特性分析

雷达截面积(radar cross section, RCS)可以为武器装备设计提供支撑。因此，许多国家都建立了标准测试场，可以满足大多数目标RCS测量的需要。对于海面背景下的非合作弱目标而言，只能依赖实际测试来获取目标RCS,但有时会面临多径干扰和信号弱的问题。针对该问题，在海上外定标和目标信杂比改善基础上，提出了一种目标RCS估计方法。设计并开展了海上目标RCS测量试验，并对测试数据进行了分析，验证了新方法的有效性，同时给出了弱目标RCS起伏特性的定性描述。     

近似完全重构交替离散傅里叶变换调制滤波器组

针对离散傅里叶变换调制滤波器组(DFTMFB)阻带衰减小的问题,提出了一种交替离散傅里叶变换调制滤波器组(IDFTMFB)的设计方法.其分析滤波器由2个分析原型滤波器经复指数交替调制得到,综合滤波器由2个原型滤波器按同一调制方式得到.所采用的交替调制方式使IDFT-MFB在结构的设计上具有更多的灵活性.按照滤波器组的通带、阻带和系统失真的要求,IDFT-MFB原型滤波器的设计被转化为一个非线性优化问题,避免了传统的DFTMFB中连续参数的离散化运算,算法更为简单.仿真结果表明,与传统的DFTMFB设计方法相比,IDFTMFB的设计方法使得复调制滤波器组的阻带衰减提高了约3 dB,输出失真减小了约12 dB,而且输出混叠减小了约1 dB.     

基于自适应窗的小波域图像去噪算法

提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。     

基于小波域非对称广义Gauss分布纹理的SAR图像盲去噪

SAR图像盲去噪对后续图像处理具有重要的意义,结合非对称广义Gauss分布提出了新的Wiener滤波算法.首先广义Gauss分布函数被推广到非对称广义Gauss函数,用来描述SAR图像纹理特征.利用该纹理模型,由最大似然准则估计图像小波域的局部信号方差.实验表明非对称广义Gauss分布盲去噪算法能够有效地滤除斑点噪声同时较好地保持图像纹理信息.     

辅助粒子滤波实现天波超视距雷达弱目标似然比检测

针对天波超视距雷达(SKW-OTHR)对弱目标检测概率低的问题,提出基于辅助粒子滤波(APF)的似然比检测方法(APF-LK)。该方法先用状态空间模型描述SKW-OTHR系统,将天波超视距雷达目标检测问题建模为非线性非高斯系统的目标检测问题,然后利用APF输出的预测样本对应的未归一化权值近似非线性非高斯系统中的似然比,当似然比大于给定门限时认为目标存在,否则认为目标不存在,且当认为目标存在时,同时输出目标状态估计结果。仿真结果表明,与现有的基于粒子滤波的似然比检测方法相比,APF-LK方法对SKW-OTHR的弱目标检测能力提高了约0.5～1dB。     

利用阈值多谱图去除Wigner分布的交叉项

提出了一种阈值多谱图估计WD自项支撑区域,从而去除WD交叉项的新方法。所获得的TF分布拥有好的TF聚集性和极少的交叉项。WD自项支撑是从具有高斯线性调频窗(GLCW)的谱图集合中估计出来的。通过形态学滤波估计出所有谱图的自项支撑,然后所有自项支撑的交集用来作为WD的自项支撑估计。此外对于具有GLCW的线性调频信号的谱图集合的联合分辨力进行了详细的讨论。实验结果说明了该方法的良好性能。     

形态学边缘信息引导的区域合并合成孔径雷达图像分割算法

针对基于区域合并的合成孔径雷达(SAR)图像分割中,初始分割过度碎片化影响后续区域合并效率和质量的问题,提出了利用形态学边缘信息引导的区域合并(MEI-RCBLP)SAR图像分割算法。首先利用高斯和伽马函数赋权的加权中值滤波构造各向异性形态学方向比率算子,提取图像的边缘强度映射来表征边缘响应的强弱,并对边缘强度映射进行阈值化处理和分水岭变换得到高质量的初始分割;然后利用现有的相对公共边界长度惩罚区域合并技术,迭代地合并初始分割中最相似的相邻区域,直到满足合并终止条件,输出最终的分割结果。实验结果表明,相比利用统计区域生长、MISP超像素和均值比边缘信息引导的分割算法,所提出的MEI-RCBLP算法显著改善了初始分割质量,在保证最终分割质量的前提下初始分割区域数目减少了25%以上,同时最终的分割结果在不同的性能评价指标上总体优于上述对比算法。     

稳健边界滤波器的区间内插子波

研究了广义插值滤波器的数学横理并给出了它的参数表示，在此基础上，提出了具有稳健边界滤波器的区间内插子波的设计和算法，给出了几个设计实例，并以数据压缩为背景进行了性能比较，理论分析和实验结果表明；这样的区间内插小波能够更有效地抑制边界效应。     

利用区域划分的合成孔径雷达图像相干斑抑制算法

为在有效保护合成孔径雷达(SAR)图像边缘特征的同时进一步提高乘性相干斑噪声的抑制性能,提出了一种基于区域划分的SAR图像相干斑抑制(DABRS)算法.首先利用带方向的高斯-伽马平行窗通过比率运算生成边缘强度映射(ESM),并利用阈值化ESM对SAR图像进行区域划分,然后利用改进的变窗Kuan滤波与改进的Sigma滤波分别对SAR图像的均匀区域与边缘区域进行相干斑抑制.为进一步提高抑斑效果,两种改进抑斑算法均采用迭代滤波方式,且改进Kuan滤波的窗尺度随迭代次数的增加而增大.实验结果表明:与多种抑斑算法相比,DABRS算法在抑斑与边缘保护方面具有优势,等效视数提高超过30％,边缘保持指数提高8％以上,而且抑斑图像同质区还具有更平滑的视觉效果.