基于多分辨率显著性滤波的微动信号增强方法

微动信号是典型的非平稳信号, 时频分析能够获得微动信号的联合时间-频率分布图像, 是微动信号分析的主要工具之一, 良好的时频图像质量能保证后续特征提取和参数估计的准确性。然而在实际场景中, 时频图像通常受到噪声污染, 使得微动信号难以分辨, 严重制约了后续特征提取和参数估计。根据显著性检测和图像金字塔的基本原理, 本文在多分辨率表示图像上分别计算显著性并滤波, 最后进行加权融合获得增强的时频图像, 有效抑制了噪声, 提升了低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下时频图像的质量和微动信号的显著性。实验结果表明, 对于仿真信号以及暗室测量信号, 在-7~7 dB SNR下, 采用该方法均能显著提升时频图像质量, 且-3 dB以下时能大幅提高周期估计的准确率, 是一种有效的微动信号增强方法。     

一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法

合成孔径雷达(SAR)图像所固有的相干斑噪声严重降低了图像的可解译程度,影响了对图像中的目标进行检测和识别,因此SAR图像的相干斑抑制一直是SAR图像应用的重要课题。提出了一种基于局域自适应处理的SAR图像降斑算法,算法根据区域像素点的分布特征自适应调整滤波窗口的大小,在均匀的背景杂波区域内增大滤波窗口来抑制斑点噪声,在包含目标的细节区域内减小滤波窗口,同时采用自适应阈值选择部分像素参加滤波的方法,以便在有效降斑的同时保持边缘和目标细节,最后通过对实际数据的处理验证了算法的有效性。     

基于形态滤波与遗传算法的目标检测技术

针对红外图像背景复杂及点目标容易被淹没的问题,提出一种采用形态滤波与遗传算法相结合的目标检测新算法。该方法利用遗传算法的全局寻优能力对形态滤波结构元进行优化,以增强形态滤波对目标的检测与识别能力。为克服算法运算量大,实时实现困难的缺点,同时开展了基于DSP的实时信号处理器的研制及相关实验研究。试验结果表明,该方法能实时有效检测信噪比为2左右的点目标。     

基于混沌系统和图像融合的数字图像隐藏技术

提出了一种基于混沌系统和图像融合的数字图像隐藏技术.利用混沌映射将隐藏图像进行置乱预处理,并按隐藏图像的大小把载体图像分成若干个子块,每个子块对应于置乱图像的一像素,然后结合图像融合技术,在该子块的某一位置隐藏该像素.利用混沌映射结合图像融合,将隐藏信息隐藏在载体图像的不同位置,提高了隐藏的视觉效果,保证了隐藏信息的安全性.实验结果表明,本方法具有较好的隐藏效果以及对一般图像处理具有一定程度的鲁棒性.     

Contourlet transform for image fusion using cycle spinning

A new method for image fusion based on Contourlet transform and cycle spinning is proposed. Contourlet transform is a flexible multiresolution, local and directional image expansion, also provids a sparse representation for two-dimensional piece-wise smooth signals resembling images. Due to lack of translation invariance property in Contourlet transform, the conventional image fusion algorithm based on Contourlet transform introduces many artifacts. According to the theory of cycle spinning applied to image denoising, an invariance transform can reduce the artifacts through a series of processing efficiently. So the technology of cycle spinning is introduced to develop the translation invariant Contourlet fusion algorithm. This method can effectively eliminate the Gibbs-like phenomenon, extract the characteristics of original images, and preserve more important information. Experimental results show the simplicity and effectiveness of the method and its advantages over the conventional approaches.     

利用图像自相似性进行编码的研究

遥感图像的平坦区域中存在大量冗余信息,探索更有效去除这些区域内冗余信息的方法对于提高图像编码效率有很大帮助。通过引入图像自相似性的概念进行研究,发现在图像的平坦区域中存在大量的自相似部分。从图像自相似性的角度出发,利用图像的局域自相似性对平坦区域进行编码以提高编码效率。在基于模式特征的遥感图像压缩算法中利用这种方法,针对一组典型遥感图像进行压缩,使高倍率压缩下恢复图像的PSNR平均提高0.1 dB左右。从不同图像的压缩结果来看,增加自相似的方法对于去除较平坦区域中的冗余信息相当有效。     

基于互相关特征图和扩张稠密卷积网络的SFBC-OFDM识别方法

针对传统的空频分组码(space-frequency block code, SFBC)识别方法存在人工提取特征困难、低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下识别准确率低和不适用于非协作通信的问题, 提出一种基于互相关特征图和扩张稠密卷积网络的SFBC自动识别方法。首先,计算接收端频域上的互相关函数并进行维度变换, 得到二维互相关特征图。然后, 对得到的特征图进行预处理以扩大卷积核感受的有效区域, 去除图像冗余信息。最后,构建扩张稠密卷积网络以自动提取预处理图像特征, 实现SFBC分类识别。仿真结果表明, SNR为-8 dB时, 该方法对SFBC信号的识别准确率达到了96.1%。相比于传统算法, 该方法具有更好的抗低SNR和特征自提取能力, 验证了深度学习方法在SFBC识别领域的有效性, 为该领域的后续研究奠定了基础。     

一种新的低信噪比下的数字调制识别方法

针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出一种新的基于瞬时信息的调制识别算法。该算法一方面提出采用小波滤波器对信号的瞬时信息进行消噪处理,提高了调制识别算法在低信噪比下的识别能力;另一方面利用已有算法的3个特征参数σ_ap、σ_aa、和σ_fa以及在已有算法基础上改进的3个新的特征参数Ra、Rp和Rf,简化了识别过程,改善了低信噪比下的识别效果。仿真结果表明,该算法在信噪比低到5dB时,也能达到95.4%以上的识别率。     

一种双层情感图像检索模型

随着信息技术的迅猛发展,情感信息处理已成为21世纪人工智能领域所面临的重要挑战之一。借鉴认知心理学、绘画艺术和服装设计的研究成果,本文提出了一种双层情感图像检索模型。在该模型中,借鉴心理学中的“维量”思想,建立情感空间;同时,抽取图像中较容易引起情感变化的特征作为图像的视觉特征,建立图像的特征空间;另外,本文还提出了情感注释的思想,采用支持向量机的方法建立图像的低层特征空间到用户的高层情感空间之间的映射,自动注释用户未曾评估的图像,实现了图像情感注释,在情感空间进行公共情感检索,快速获得用户情感信息,在此基础上,采用可视化交互式遗传算法实现因人而异的个性化情感检索,该模型应用于风景和服装图像的情感检索,取得了较好的实验结果。     

基于空谱信息协同与Gram-Schmidt变换的多源遥感图像融合方法

多光谱和合成孔径雷达图像的融合可以保留每个数据的优势, 有利于提高土地覆盖分类精度。然而, 当前的一些图像融合方法不能完全利用原始数据的光谱信息与纹理细节。为了克服上述问题, 提出一种基于空谱信息协同和Gram-Schmidt变换的融合方法。在所提方法中, Sentinel-2A图像和高分三号(GaoFen-3, GF-3)图像分别经过不同的预处理操作。由于灰度共生矩阵能有效提取图像的纹理信息, 因此将其应用于Sentinel-2A图像以提取结构特征, 并将空谱信息协同的多光谱图像与GF-3图像通过Gram-Schmidt变换进行融合。实验采用主成分分析法和传统的Gram-Schmidt变换作为比较方法。为了确定融合算法的有效性, 采用5项评价指标(包括平均梯度、空间频率、均值、标准差和相关系数)来衡量融合图像的质量。此外, 由于随机森林具有优秀的训练速度和出色的分类性能, 将其用于土地覆盖分类。随机森林的分类精度、Kappa系数和分类结果图作为融合方法的评价标准。实验结果表明, 与单独使用原始Sentinel-2A相比, 所提方法可以将整体精度提高多达5%, 具有提高遥感卫星图像土地覆盖分类精度的潜力。     

Image edge detection based on beamlet transform

Combining beamlet transform with steerable filters, a new edge detection method based on line gra-dient is proposed. Compared with operators based on point local properties, the edge-detection results with this method achieve higher SNR and position accuracy, and are quite helpful for image registration, object identification, etc. Some edge-detection experiments on optical and SAR images that demonstrate the significant improvement over classical edge operators are also presented. Moreover, the template matching result based on edge information of optical reference image and SAR image also proves the validity of this method.     

一种VOP生成技术的研究与实现

视频对象平面(Video Object Plane,VOP)的生成是基于对象的编码技术以及基于图像内容的操作的基础。提出了以对象运动特征,在2D+T三维空间进行图像分割的VOP生成技术,特别是在摄像机运动的动态场景中,以全局运动估计技术补偿摄像机的运动,同时以边缘图像与差分图像进行匹配,克服对象高速运动时背景的遮拦与显露造成的影响,准确地生成VOP图像。针对真实场景的实际处理结果表明该算法是成功的。     

Application of multi-resolution analysis in sonar image denoising

Sonar images have complex background, low contrast, and deteriorative edges; these characteristics make it difficult for researchers to dispose the sonar objects. The multi-resolution analysis represents the signals in different scales efficiently, which is widely used in image processing. Wavelets are successful in disposing point discontinuities in one dimension, but not in two dimensions. The finite Ridgelet transform （FRIT） deals efficiently with the singularity in high dimension. It presents three improved denoising approaches, which are based on FRIT and used in the sonar image disposal technique. By experiment and comparison with traditional methods, these approaches not only suppress the artifacts, but also obtain good effect in edge keeping and SNR of the sonar image denoising.     

Wavelet-Based Mixed-Resolution Coding Approach Incorporating with SPT for the Stereo Image

ELECTRONICS TECHNOLOGY1. INTroDUCTIONThe human brain can process subtle differences between the images that are presented to the left and right eyesto perceive a three-dimensional (3-D) outside world. This ability is called stereo vision. A stereoscopic systemmay be used to stimulate the stereo vision ability edificially. A stereo pair, a pair of images of the same sceneacquired from two different perspectives, is presented to the observers so that the right image is seen by theri…     

基于循环谱截面智能分析的混合信号调制识别方法

针对已有混合信号识别方法存在智能化程度低、适应性差等问题，提出了一种基于循环谱截面和深度学习相结合的智能识别方法。理论推导分析了常见混合通信信号的循环谱零谱频率截面特征；利用提出的非线性分段映射和指向性伪聚类新方法对上述截面图进行预处理特征增强，提高了截面特征的适应性和一致性；并将预处理后的特征图与经典残差网络相结合，利用深度学习网络对特征图中调制信息的深层次细节挖掘分析能力，实现了混合信号的有效识别。仿真结果表明，该方法对噪声不敏感，当信噪比不低于-2 dB时，平均识别率大于90%；且该方法对信号参数及信号间能量比变化有较好的适应能力。     

基于阈值判断的区域指导插值算法

针对传统图像放大算法对边缘区域划分不准确造成图像质量较低,而自适应插值放大方法模型复杂且计算量大的问题,提出一种基于阈值判断的区域指导(area directed threshold judgment, ADT)插值算法。该算法利用阈值判断的方法对插值点周围进行区域划分,结合近邻法和众数法确定插值点所属区域,根据插值点类型不同,利用不同权值大小的线性插值公式实现自适应插值,提高图像质量。仿真测试结果表明,与基于协方差的自适应插值算法相比,ADT算法在图像质量降低不显著的前提下,能显著提高插值速度;与双线性插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加2.19 dB。     

利用图象序列来重建高分辨率图象

在许多应用中,需要细节很丰富的图象.但是仅仅通过硬件设备(CCDs),通常得不到这样的高分辨率图象.所以要用图象处理的方法来重构一个高分辨率图象其中的一个做法就是通过一个低分辨率的图象序列来重构高分辨率图象.其中要解决的两个问题是图象序列中图象的配准及重建.本文给出了一种基于曲面拟合的图象配准重建算法来解决这个问题.试验结果验证了该方法的有效性.     

基于心理物理学的图象评价技术研究

用发现概率统计遥感图象中预先不能确定的目标被发现与否的情况，是从随机事件的角度出发，反映发现过程中，随机因素对图象效果的影响。尤其是对采取一定措施的遥感图象，目标更介于发现与未发现的临界状态，更难以用绝对肯定或绝对否定两种概念来界定。传统使用的目标效果概率统计评价方法，只反映了其中的随机因素，不能反映有很大影响的心理物理学因素，它们是一些难以确切描述和量化的模糊因素。利用模糊数学模型和概率统计的交叉融合，建立基于心理物理学的图象效果评价方法和计算机仿真模型，经实际检验证明实用有效、结果准确。技术途径可用于解决图象相似系统的效果评价问题。     

基于Curvelet变换的多光谱图像与全色波段图像融合

为了使融合后的多光谱Ms图像在保持原始Ms图像光谱特性的同时,最大可能地提高空间分辨率,提出了一种基于Curvelet变换的遥感影像融合算法。该算法首先采用Curvelet变换提取全色波段Pan图像的空间细节信息,然后采用基于内容的注入模型将提取的空间信息局部调整后添加到各波段Ms图像中去,得到具有高空间分辨率的Ms图像。算法在有效避免融合后Ms图像光谱失真的同时,能够显著提高融合图像的空间质量。采用IKONOS卫星遥感影像进行了仿真实验,实验结果结果表明,该算法在光谱保留和空间质量提高方面比传统的基于小波变换融合算法具有更高的性能。     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果