微波成象相干多卜勒层析X射线摄影法

以合成孔径雷达为代表的微波多卜勒成象向层析X射线摄影方面发展的研制工作最近已经完成,经实验证明,其空间分辨率很高。当用连续波辐照时,点扩展函数中的旁瓣高是其固有的性质,因而限制了重建图象的动态范围。如果系统采用连续波辐照和完全包围目标的孔径,那末其点扩展函数有一宽度为λ/5的主瓣,但其第一旁瓣仅低于主瓣峰值8分贝。旁瓣大所造成的局限性,用宽带信号或双站分集方法可部分地得到克服。 重建相干多卜勒层析X射线照相的步骤之一,是进行二维傅里叶变换。普通的二维离散傅里叶变换在笛卡尔光栅上的变换空间产生点。但是,用相干多卜勒层析X射线摄影法时,在极坐标光栅上进行数据抽样。为了减少变换成笛卡儿光栅和数据插值时所需的计算,我们研究出了另一种算法,这种算法不需要插值,它是建立在把二维傅里叶变换看作一维圆周卷积积分的基础上的。用这种方法计算的图象质量比用旧法的好得多,而且计算量大为减少。     

微波三维成象技术

本文介绍一种用以识别金属目标的三维成象技术。可以应用于太空大战,分辨真假导弹头和飞机型号。该技术采用一束微波射向空中目标,在远场测得回波的振幅和相位分布。用计算机计算目标的散射系数,然后在终端机屏幕上形成目标的离散三维形象。目前该技术己在微波暗室获得成功。     

一种获得目标两维散射图象的方法

飞行器隐身技术要求对目标各部分的散射及其机理作细致的研究。三厘米窄脉冲测量系统具有高距离分辨力,可以测量目标散射中心的纵向分布。在对目标进行一维高分辨角谱测量的基础上,应用Radon变换求逆算法获得目标两维图象。 本文首先介绍一维测量的典型实例,进而说明两维成象的计算方法及其结果。     

窄带信号的逆合成孔径雷达

本文论述了窄带信号送合成孔径雷达成象原理。首先用谱分析法、全息法及相关法论述了获取旋转目标雷达图象的原理,然后用同样方法又论述了获取直线运动目标雷达图象的原理,最后给出了利用适合成孔径雷达获取目标散射特性的实验原理。     

利用多站雷达工作原理进行短距离摄象

本文讨论了多站微波成象系统的分辨力、聚焦性质以及除去由阵列稀疏而产生的图象模糊的方法。     

基于数据融合的分布式综合孔径微波辐射高分辨率成像算法

为了解决大型综合孔径微波辐射计系统随着分辨率需求的提高, 天线规模和系统复杂度随之增加的难题, 提出了一种基于数据融合的分布式综合孔径微波辐射计成像算法。首先建立了数据融合模型, 其次详细地介绍了数据融合算法, 最后开展了地面验证实验, 并对实验结果进行处理。理论和实验结果均表明: 该数据融合算法是可行的, 能有效提高系统图像的分辨率; 同时为后续被动微波遥感从数据维角度提高空间分辨率提供了一种新的解决方法。     

基于图像的视景景深能见度数字仿真

图形仿真所采用的分辨单元简单几何关系模拟法,得到的视景图象往往没有景深和能见度等视觉效果,缺乏真实感。在视景图象仿真研究中,真实感是关键因素,也是研究视景真实视觉效果模拟技术的难题。本文试图从图象仿真与图形仿真的区别入手,探索解决这一难题的途径。通过对不同距离景物的成象影响因素分析,发现能见度差异是以往线性投影关系模拟法不能解决的障碍,研究大气光学传递特性及传递函数表征方法,利用计算机数字技术模拟反映能见度差异本质的空间频率域滤波变换,建立了能见度模拟模型和方法,探索实现了视景真实视觉效果图象的数字仿真。     

微波段电单轴介质主轴方向确定及参数反演

给出了各向异性介质介电系数张量主系表达式和实验室系表达式之间的关系。讨论了实验室系中电单轴介质介电系数张量的特点。将各向异性介质沿三个正交方向切割成板状样品,分析了电磁波沿不同入射方向和不同极化情形下,样品板后向散射的特点。提出了一种测量板状样品后向散射场交叉极化分量并结合已有方法反演微波段电单轴各向异性介质参数和确定介质主轴方向的新方法。利用时域有限差分方法数值模拟了电各向异性板状材料的后向散射,并给出了参数反演和主轴方向确定的算例。理论分析和数值模拟结果表明,本文方法可应用于自由空间测量中电单轴各向异性介质主轴方向确定和介质参数测量。     

基于漏波天线的分布式微波辐射计

为了缓解传统实孔径微波辐射计中性能指标与体积、重量间的矛盾, 解决综合孔径微波辐射计中高空间分辨率以系统结构、信号处理复杂度高为代价的难题, 提出了一种基于漏波天线的分布式微波辐射计系统。首先, 介绍了系统总体方案, 包括漏波天线和接收机方案; 其次, 详细分析了系统的关键指标——角分辨率和系统灵敏度, 并介绍了定标方案; 最后, 对系统进行建模并仿真分析。结果表明, 所设计的系统结构简单、复杂度较低、信号处理简单; 通过对系统进行建模仿真, 反演出的亮温值和真实亮温值误差很小。该系统可以作为一种新型的微波辐射计系统重点发展。     

一种自适应的图象位移估计算法

本文从最优化方法的观点出发,提出了一种新的图象位移估计算法。它对一定时间间隔内两次采样得到的图象进行运算,用最陡梯度下降法直接迭代出图象位移的估计值。本文还对算法的性能进行了详细的分析,得出估计方差与信噪比、图象相关函数等参数之间的定量关系式,以及由于坐标量化引起的算法对图象特性的限制条件。理论分析和实验表明,该算法具有较强的抗干扰能力和计算量少等优点,可应用于成象跟踪和图象编码等领域。     

Digital Imaging Reconstruction from Multiple Angle Diversity Using Digital Filtering Technique

Microwave diffraction tomography is a process to infer the internal structure of an objectfrom multiple angle views of microwave diffraction shadow. Being sensitive to variations in refractive index of the object, the procedure can be used to measure permittivity distributions within dielectric objects and to image soft tissues for biomedical applications. The optimal resolution distance obtainable is half a wavelength, but this can rarely be achieved because of practical limitations. Some procedures, however, are available to improve the practical resolution. One, which is suitable for microwave tomography, is to use multiple angle views data and to combine the resulting images. The other, which is suitable for improving the image reconstruction resolution, is to use the digital filtering technique and the filtered backpropagation algorithm. A system operating over the X-band microwave frequency is described and some experimental results for objects in air are given.     

Fast interactive segmentation algorithm of image sequences based on relative fuzzy connectedness

1.INTRODUCTION Imagesegmentationistoseparatetheobjectofinter estfrombackground.Itistheimportantfoundation ofhigher levelimageanalysis,anditremainsanopen problem.Sofar,variousalgorithmshavebeenpro posed.However,mostofthealgorithmscanonly dealwithspecifickindsofimages.Theseavailableal gorithmscanbeclassifiedintothreegroupsaccording tothesegmentationstyle,automaticsegmentation,manualsegmentation,andinteractivesegmenta tion[1～5].Theautomaticsegmentationmethods,suchas algorithmsbasedonthegra…     

浅地层步进变频探地雷达合成孔径算法研究

合成孔径成像是一种常用的改善方位分辨率的方法。连续波步进变频雷达平均发射功率较高而且可以实现较大的相对带宽,所以在探地应用中可以获得较高的分辨率和较深的探测深度。针对浅地层步进变频探地雷达回波信噪比很低的特点,利用时域回波图像所呈现的双曲线,提出了一种曲线适配的合成孔径成像算法。通过对实测数据处理,证明所提算法在步进变频探地雷达中比传统的合成孔径算法能得到更好的方位分辨率,而且明显增强了目标图像的信噪比。     

基于深度学习的复杂背景雷达图像多目标检测#br#

针对传统雷达图像目标检测方法在海杂波及多种干扰物组成的复杂背景下目标分类识别率低、虚警率高的问题,提出将当前热点研究的深度学习方法引入到雷达图像目标检测。首先分析了目前先进的YOLOv3检测算法优点及应用到雷达图像领域的局限,并构建了海杂波环境下有干扰物的舰船目标检测数据集,数据集包含了不同背景、分辨率、目标物位置关系等条件,能够较完备地满足实际任务需要。针对该数据集包含目标稀疏、目标尺寸小的特点,首先利用K means算法计算适合该数据集的锚点坐标;其次在YOLOv3的基础上提出改进多尺度特征融合预测算法,融合了多层特征信息并加入空间金字塔池化。通过大量对比实验,在该数据集上,所提方法相比原YOLOv3检测精度提高了6.07%。     

基于ObjectNess BING 的海面多舰船目标检测

将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯度特征(binarized normed gradients, BING)方法中的目标候选区域提取算法进行改进,使其能够更加快速地进行候选区域的选择并保持较高的检测率。分析了海上多舰船目标的图像特征,提出了利用角点确定目标的候选基点,再利用ObjectNess BING检测模型训练获得的多目标尺寸进行候选区域的选择,对互联网上下载的多幅多舰船图像进行处理的结果表明,算法能够有效减少候选目标区域的数量并保持较高的检测概率。     

Cardiac MR image segmentation using CHNN and level set method

Although cardiac magnetic resonance imaging (MRI) can provide high spatial resolution image, the area gray level inhomogenization, weak boundary and artifact often can be found in MR images. So, the MR images segmentation using the gradient-based methods is poor in quality and efficiency. An algorithm, based on the competitive hopfield neural network (CHNN) and the curve propagation, is proposed for cardiac MR images segmentation in this paper. The algorithm is composed of two phases. In first phase, a CHNN is used to classify the image objects, and to make gray level homogenization and to recognize weak boundaries in objects. In second phase, based on the classified results, the level set velocity function is created and the object boundaries are extracted with the curve propagation algorithm of the narrow band-based level set. The test results are promising and encouraging.     

计算机模拟合成孔径雷达集成框架研究

由于合成孔径雷达（SAR）遥感的独特优势,使得它得到了广泛的应用。但由于SAR成像过多的依赖SAR传感器和地物的反射特性,因此所成像也仅限于某一时刻,波长、极化、特定地点等,并且从发射微波信号到图像生成这一系列过程中,有大量工作是要在空中完成,由于仪器设备和处理技术的限制,在每一个环节上都可能会产生难以预料的系统误差和随机误差。鉴于此,本文结合计算机模拟技术、地物散射特性、SAR成像机理,提出并建立了计算机SD模拟SAR系统的集成框架,利用集成系统能够在不同入射方式、波长、极化方式、以及植被生长、地物变化的不同阶段进行动态、实时的生成SAR模拟图像。从而取代外业实验工作节省获取雷达图像的时间和开销,可以避免由于错误决策和操作所带来的风险。     

一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法

传统的C-V模型对于包含有多灰度级对象或子对象的图像难以实现准确分割.为解决这一问题,提出了一种基于区域填充的C-V模型图像分割方法,通过对象域或背景域的填充,将主对象转变为背景,从而弱对象或子对象成为主对象,再通过C-V模型实现分割.数值实验表明,该方法能够将弱对象有效分割,而且对于复杂对象的分割较C-V模型更为准确.     

面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法

针对无人机视觉着舰相对导航合作目标检测易受环境干扰问题,提出了一种面向近红外合作目标的鲁棒检测与匹配算法。首先,搭建了由850nm的近红外合作目标以及带有850nm滤镜摄像头组成的成像系统;然后,设计了基于几何约束的方法剔除合作目标图像中的异形干扰点,再利用Hu矩排除其中的相似干扰点;最后,利用形状上下文匹配算法解决拍摄图像中合作目标可能存在尺度、角度畸变使得合作目标难以匹配问题。实验结果表明,所提出的方法可以在不同距离、不同光照、不同角度以及环境干扰下,实现合作目标鲁棒检测与匹配。     

基于尺度空间粒子滤波器的多参考#br# 直方图目标跟踪算法

在基于直方图的序列图像目标跟踪算法中,目标的直方图通常都是在跟踪初始化时从目标所在的区域获得,然而单个直方图难以适应跟踪全过程中目标的各种变化。针对事先已知目标几种典型外观的跟踪问题,提出了一种基于粒子滤波器的多直方图尺度空间跟踪算法。利用多个典型直方图的线性加权来表示目标的直方图,根据目标的当前区域估计加权系数,生成下一帧的目标概率分布图,在目标概率分布图上运用尺度空间粒子滤波器,来估计多尺度规范化Laplacian滤波函数的极值,从而实现目标的定位。通过在真实序列上与现有算法的对比,表明了此算法不仅可以适应目标的色彩和明暗变化,而且能更准确地描述目标的大小,显著提高跟踪的精度。