基于双线性插值动态直方图均衡化的雾天图像增强算法

为解决雾天图像降质问题,提出一种基于双线性插值动态直方图均衡化(BIDHE)的雾天图像增强算法.将原始图像分割为若干大小相同的子图像,利用局部最小值分割子图像直方图,计算子直方图输出灰度映射范围,然后对子直方图进行直方图均衡化,对图像进行双线性插值.选取真实雾天降质图像为处理对象,利用边缘检测及均方误差(MSE)、信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)3项评价指标对不同算法进行比较.结果表明,该算法有效增强了雾天降质图像对比度,并且清晰地恢复了图像细节.     

基于船载自动识别系统的海事信息网建设方案

针对我国现有船舶交通管理系统之间联网存在的实际困难，在对船载自动识别系统研究的基础上，指出我国建设船载自动识别系统海事信息网的重要性，并对其可行性进行了分析．通过对信息网中船-船之间以及船-岸之间信息交换方式及其应用的讨论，提出了船载自动识别海事信息网建设的总体结构，分别对信息网中两个子网——STDMA网和陆面网的组建方案进行了设计．该信息网的建设对保障航行船舶的水上交通安全、提高航运生产效率、保护水域环境方面有重要作用．     

一种改进的雾天降质图像的清晰化算法

为了提高有雾天气下户外监控系统的能见度,提出一种改进的雾天降质图像清晰化算法.该算法从图像增强的角度入手,利用移动模板对各局部区域进行部分块重叠直方图均衡化以实现清晰化处理,克服了原算法运行时间过长的缺陷.实验表明,改进算法能够有效提高雾天降质图像的对比度,获得满意的视觉效果.     

WT-CFAR雷达杂波处理器

根据子波变换的多尺度分析理论,构造了一种恒虚警雷达染处理器。并对子波分解尺度的选取进行了分析,最后对杂波环境下的雷达信号进行处理,验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于小波变换和模糊c-均值聚类的图像边缘检测

提出一种结合小波变换和模糊聚类技术对图像边缘进行检测的新算法．首先,对图像进行小波变换。并将相邻尺度小波系数相乘以增强边缘和去除噪声,然后利用模板得到四个方向的小波模梯度值,并以其作为特征作成待分类点集,最后,采用模式识别中的模糊c-均值聚类技术进行自动分类,实现边缘检测．实验结果表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力。     

一种基于FCM的微多普勒雷达中频信号检测处理方法

在时域信号中引入FCM算法,以区分运动目标的多普勒频移特性。利用多普勒特性对雷达中频信号进行了模拟研究,并使用FCM算法在一个雷达扫描周期可确定两个聚类中心,分别对应两个静止和运动的目标信号;对多个雷达扫描周期的多个聚类中心点,采用算术平均值滤波的方法构造中心函数C,通过门限判决的方法判定目标,并计算目标的检测概率。该算法简单、易于实现、计算量小,且有良好的目标检测概率。     

子波变换在VTS雷达信号检测中的应用研究

根据子波变换的多尺度分析理论和ＶＴＳ雷达目标和杂波的特性，以及目前子波分析在信号处理中的应用情况，分析了用多尺度分析方法进行雷达杂波处理的可行性，并提出了用多尺度分析进行雷达信号处理的基本方法。     

积叠式小型微带天线等效电路模型的建立

基于腔模理论提出了分析单层小型微带天线的方法，利用传输理论和互耦原理建立了积叠式小型微带天线的等效电路模型，该模型可用于积叠式小型微带天线的优化设计，为积叠式小型微带天线的计算机辅助设计奠定了理论基础。     

基于空间分形特征差异的目标检测

为有效检测海杂波中的弱小目标,针对海杂波的分形特征随大时空变化的特点,提出使用短时间内空间分形特征差异来检测海面弱小目标的方法.该法充分利用短时间和局部海域上海杂波的分形维具有稳定性,目标区域和海杂波间存在较大空间Hurst参数差异的特点,克服传统分形维检测法使用固定门限检测效果不佳的缺陷.经理论分析和IPIX雷达实际数据检测,目标和海杂波的特征量均值差异约为3,优于原方法分形维的均值差异小于0.8的检测效果.     

基于子波变换的雷达杂波处理方法

讨论了基于子波变换的抑制低频杂波成分的子波恒虚警处理,抑制高频杂波成分的子波浮动阈值处理和能够同时对杂波的低频成分和高频成分进行抑制的混合杂波处理方法,给出了三种处理模型和相应的杂波处理效果.通过对瑞利杂波和韦布尔杂波的子波系数的统计分布特性与零均值高斯杂波子波系数统计特性进行比较,说明该方法对非平稳分布的雷达杂波的处理具有很好的适应性.