PolSAR图像的两级分块最优加权滤波方法

针对多极化合成孔径雷达（polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR）图像的相干斑抑制问题,提出一种两级分块的最优加权滤波方法。该方法在分块加权法的块处理基础上,采用边缘检测模板对非同质类子块进行二次分类和处理,提高了滤波参数的估计精度。实验结果表明,该方法不仅保持了块处理简单、运算量小的优点,而且在斑点抑制和边缘保持方面更优于最优加权法和分块加权法。     

图像鲁棒哈希认证方案

针对图像的鲁棒认证,提出了一种分级视觉哈希认证方案.该方案利用抖动量化的方法提取图像的小波频域特征矩阵,将不同频域特征进行区分作为具有分级性能的认证哈希特征.对特征矩阵进行二值化运算,并采用分块计算数据统计量的方法压缩数据,生成分级认证哈希码.哈希由图像的鲁棒和脆弱特征共同生成,可同时实现对恶意攻击敏感和常规处理鲁棒.通过实验证明了分级视觉哈希方案在鲁棒认证中的有效性.     

雷达图像仿真中海量地形数据动态调度技术研究

在基于数字地形的雷达图像仿真中,海量数字地形数据调度成为影响仿真实时性的瓶颈。分析了数字地形在雷达图像仿真中的特点,提出了基于规则格网的分块地形组织形式,基于内存映射文件技术,采用数据地形预加载与实时加载相结合的数据调度策略,解决了海量地形数据调度的难题,提高了系统仿真的性能。该方法目前已应用于某型机载雷达仿真系统设计中,取得了较好的效果。     

基于压缩感知的条带SAR缺失数据恢复成像方法

针对条带模式合成孔径雷达回波缺失数据,提出了一种利用压缩感知恢复缺失数据并成像的方法。将条带数据分块为多个子孔径数据,对子孔径利用压缩感知恢复缺失数据并拼接得到条带数据,缩短了整个数据的恢复时间,推导了压缩感知处理的基矩阵和测量矩阵。运用最大似然估计的特征向量方法(eigenvector method for maximum- likelihood estimation, EMMLE)实现了子孔径缺失数据的自聚焦,满足了压缩感知对图像的稀疏要求。利用压缩感知恢复完整的相位误差信号,解决了子孔径补偿相位误差数据的拼接问题。最后通过对恢复的雷达回波数据成像并自聚焦校正了距离徙动,得到了聚焦良好的完整图像,提高了缺失数据的成像质量。     

分块三级及矢量量化图像编码

本文提出了一种新的称为分块三级及矢量量化图像压缩编码方法。该方法是以分块截断编码技术和矢量量化技术为基础的编码方法。对两幅512×512×8静态测试图像进行的计算机模拟实验表明:平均编码率低于0.91比特/像素,即图像数据压缩比大于8.8倍,而信噪比不低于37dB,复原图像的主观质量较好。     

基于切比雪夫拟合的BP自聚焦算法

为了解决传统后向投影(back-projection, BP)算法中, 成像清晰度受硬件限制、复杂运动难以算法修正的问题, 提出了一种基于信号分析, 采用切比雪夫拟合的聚焦处理方法。考虑到非线性运动下的BP成像带有大距离变化产生的算法处理误差, 导航器件补偿参数难以修正, 该算法以信号回波数据为基础, 采用改进的自动聚焦算法来修正距离误差带来的成像干扰, 可在雷达系统内高效实现。分析了BP成像算法的误差和自聚焦算法, 将原始BP成像图像与经自动聚焦处理的图像进行比较, 检验算法的性能。仿真结果表明, 抛物线轨迹下的改进BP自动聚焦算法处理后的图像效果优于未处理图像。     

一种超大规模地形的实时渲染方法

地形的三维可视化在多个领域中有着广泛的应用。本文将地形数据分块技术、LOD技术、视锥裁减技术和ROAM算法等相结合,提出了一种解决超大规模地形数据实时渲染问题的方法。该方法可以实现足够大规模地形数据的实时连续细节层次渲染,并且利用了帧和帧之间的关联性,极大的提高了渲染速度,取得了较好的渲染效果。     

高频数据下高维协方差阵的RCM算法估计与应用

基于因子模型的估计方法是高频数据下高维协方差矩阵估计的一个重要方向.为了解决行业分类门限法的主观性问题,本文使用RCM算法对剔除了主要成分的残差矩阵进行重新排序并进行分块对角化门限处理.本文首先在数值模拟中设定残差矩阵包含分块对角结构并将其顺序打乱,随后使用RCM算法进行重新排序,结果表明其能够还原乱序残差矩阵中所包含的分块对角结构.基于2015年股灾期间和2018全年的高频数据,本文将预平均法和使用RCM进行分块对角处理的POET方法进行结合,并在实证研究中对包括该估计量在内的多种协方差估计量进行了样本外预测效果的比较.结果显示改进后的估计量具有更好的预测能力,进行含总敞口约束的最小方差组合投资时的日内波动率整体较低.     

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾.针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本.该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类.实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好.     

分形图像编码的误码检测和图像恢复

对由于传输信道干扰而产生的分形压缩编码数据传输时产生的图像坏块 ,提出了一种检测方法 ,并用遗传算法在该图像中搜索坏块的相似块 ,用相似块来取代坏块 ,从而达到误差掩蔽的效果。仿真结果表明 ,对数据传输中所产生的图像坏块 ,采用所提出的图像坏块检测方法 ,坏块检出率高 ,并且在使用所提出的图像误差掩蔽方法后 ,图像质量有明显改善。     

基于机器学习参数选择的交通图像编码方法

将图像压缩与ITS交通路况图像电传视讯相结合,提出了一种基于机器学习参数选择的多项式拟合图像压缩编码方法.我们定义了两类指标来度量数据扫描方法对多项式拟合方法的影响;还研究了用机器学习方法选择得到的参数对图像扫描数据进行单调化处理;进而研究了用多项式拟合预处理数据的方法进行图像数据压缩.该法简单方便、快速高效,并已针对小幅复杂交通路况图像在中低信噪比取得了良好的结果.该法还可以推广到感兴趣区位于图像中心的一类图像.     

Fast lossless color image compression method using perceptron

The technique of lossless image compression plays an important role in image transmission and storage for high quality. At present, both the compression ratio and processing speed should be considered in a real-time multimedia system. A novel lossless compression algorithm is researched. A low complexity predictive model is proposed using the correlation of pixels and color components. In the meantime, perceptron in neural network is used to rectify the prediction values adaptively. It makes the prediction residuals smaller and in a small dynamic scope. Also a color space transform is used and good decorrelation is obtained in our algorithm. The compared experimental results have shown that our algorithm has a noticeably better performance than traditional algorithms. Compared to the new standard JPEG-LS, this predictive model reduces its computational complexity. And its speed is faster than the JPEG-LS with negligible performance sacrifice.     

基于自适应扫描的图像压缩方法

现有的压缩方法通常采用固定的扫描方式。然而,每幅图像都有其自身的特点,采用固定扫描难以使其得到好的压缩性能。针对该问题,提出了一种基于自适应扫描的图像压缩方法。首先,对图像进行小波变换后,根据图像内容决定子带间扫描顺序。其次,对于子带内扫描,根据子带特性设计不同的扫描方法,以尽可能保留图像的纹理特征。最后,采用二叉树编码器对扫描后的系数序列进行编码。实验证明,在相同条件下,该方法明显优于主流的JPEG2000,且优于最新的基于固定扫描的自适应二叉树编码方法。     

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。     

基于噪声边界检测的规则函数脉冲噪声滤波器

针对随机值脉冲噪声,提出了噪声边界检测的规则函数滤波方法。该方法由噪声检测器与图像滤波器两部分构成。在噪声检测部分,由像素二阶差对各个子窗口像素进行像素边界值检测,进而对所有子窗口边界值进行全局统计确定图像噪声像素边界,并利用同类像素个数对噪声边界内的像素进行纠正以降低错检率。针对噪声像素,利用图像规则函数和噪声像素限制条件来构造规则函数滤波器。将所提出的方法应用于噪声像素检测与滤波,并与其他算法对比,实验结果表明,该方法能够同时保证低漏检率和错检率;在滤波方面,该方法所得到的修复图像具有更高的峰值信噪比和视觉效果。     

基于并联机构动力学模型的标记成像波门预测

在基于双目视觉的并联机构位姿测量系统中,为了简化图像处理、提高位姿测量的实时性,提出一种标记成像波门预测方法。基于机构动力学模型和Unscented卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter,UKF)算法实现并联机构位姿预测,并利用误差理论建立标记中心像点与并联机构位姿之间误差传递模型,进而实现标记成像波门预测。最后,通过仿真试验验证了标记成像波门预测的可行性。     

基于FPGA的图像无损压缩算法的实现

JPEG LS是针对连续图像无损压缩的ISO/ITU标准,它是近年来JPEG对于图像无损压缩拟订的新标准。采用FPGA硬件实现该算法可以实时压缩各种大容量图片。介绍了JPEG LS中心算法LOCO I的基本编码原理,描述了其具体的编码流程。给出了基于可编程逻辑电路(FPGA)硬件实现图像无损压缩算法的设计与实现方法,该算法具有更高的压缩比。     

软件锁相环并行化方法研究

为了提高软件锁相环的运行效率,根据虚拟无线电系统中数据块式的传输模式,提出了一种基于数据冗余的软件锁相环并行化设计方法。该方法克服了由于并行数据的非连续性对软件锁相环性能的影响;充分利用了计算机系统的并行处理性能。详细论述了该方法的实现原理,从加速比、并行效率方面分析了该方法的实时性。仿真结果表明并行化的软件锁相环同单环具有相同的跟踪精度与动态性能,并在计算机平台上通过对实际信号的解调,验证了该方法的实时性。     

随机捷变相位编码脉冲压缩的实现

捷变相位编码脉冲压缩技术是一项新的雷达信号处理技术。本文从理论与实验两方面就实现捷变相位编码脉冲压缩的几个主要问题进行了讨论。首先,作者提出了准最佳码集的构造方法。同时从理论上分析了采用捷变与压缩后积累相结合的信号处理方法对脉压性能的改善。其次,给出捷变码产生器、数字相关器及数字积累器的组成与工作过程、性能指标等。另外,作者还进行了计算机仿真及硬件实时处理方面的工作与实验。进一步验证了理论分析结果。     

用离散小波变换对格网DEM数据压缩中的关键技术

DEM数据具有不稳定、相关性差的特点,用离散小波变换对格网DEM数据进行压缩处理时,其边界问题将更为突出,主要表现在边界失真非常严重.这种现象不可避免地导致重建DEM数据精度的损失严重.为了最大限度地减弱边界问题的影响、提高压缩比,在进行格网DEM数据压缩时,作者将二维离散小波变换的边界问题转换为一维离散小波变换的边界问题,大大减小了边界失真区域,提高了重建DEM数据的精度.进而,用相应的算法进行了DEM压缩实验, 结果表明:可获取高压缩比且高精度的重建DEM数据.