基于窄带雷达组网的高速自旋目标成像

针对单部窄带雷达无法获得高速自旋目标无失真二维像的问题,研究了基于多部窄带雷达组网的自旋目标无失真成像方法。首先在建立自旋目标窄带雷达回波模型基础上,分析了单基窄带雷达成像方法;然后分别研究了基于多幅窄带雷达图像配准的旋转对称目标和非旋转对称目标图像二维定标方法;最后,对配准后的各窄带雷达图像进行融合得到了目标的无失真二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性,并分析了算法的鲁棒性。     

自适应率失真跟踪ROI编码方法

针对系数提升ROI算法的固有缺点,提出了一种基于率失真优化截取内嵌码块编码(EBCOT)算法的医疗图像矩形感兴趣区域(ROI)编码方法。区别于JPEG2000标准建议,算法不是通过对医疗图像中关键诊断区域的小波系数比特平面移位实现,而是提升码块的率失真斜率通过码流优化截取来实现ROI编码,从而使系统具有更高的压缩比和更低算法复杂度,并通过自适应误差跟踪获得图像的ROI和BG(背景)的质量可任意控制的特性。用该方法对多幅CT图像进行测试,结果表明:该方法可在保证关键诊断区域无损或近无损条件下提高压缩比8-40倍,完全继承JPEG2000在远程医疗系统中的各种优良应用特性,更好地解决医疗图像在存储和传输过程中数据量过大的难题。     

一种基于视频的水下场景复原算法

为了从由水面波动引起严重失真的视频中快速恢复出真实的水下场景图像,提出了一种结合序列图像配准和最优图像块选择的复原算法。首先通过一种迭代的序列图像配准算法消除视频帧中严重的几何畸变,并获得任意时刻水表面的三维形状,然后利用最优图像块选择算法从校正后的图像序列中合成出无失真的水下场景图像。实验结果表明,与主流的图像配准结合稀疏噪声去除的方法相比,算法能够获得更加准确清晰的视觉效果,同时具有更高的计算效率。     

改进的SOFM及其在矢量量化中的应用

根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。同时把矢量量化应用于图像的小波变换域,根据图像小波变换高频系数的空间分布特点来组织码书,从而进一步提高码书的质量和适应性。通过实验对算法的性能进行了分析,证明了算法的有效性。     

基于分级变换的自适应立体对应算法

通过分级变换将图像从灰度空间转换到新的等级空间,然后构造相应的匹配代价函数计算两个图像点之间的最大相似度,从而找出对应点和偏移值。分级变换可以有效的解决在立体对应中经常遇到的图像噪声、失真及左右图像的亮度差异等问题。大多数的自适应立体对应算法是以偏移量和灰度值两个自变量来构造代价函数,而构造合适的代价函数是一个困难的问题。本文中提出自适应窗选择算法只与灰度值有关。首先通过边缘检测提取出灰度边缘信息。本算法仅根据灰度边缘信息就可以进行自适应窗的选择。自适应选择图像窗的过程与偏移值无关,从而降低了构造代价函数的难度。实验结果说明本算法能够生成准确度较高的深度图,是一种较好的局部立体对应算法。     

最小失真意义下雾化图像复原

恶劣天气下拍摄到的退化图像的复原技术,可应用于遥感、目标识别、交通导航及军事等多个领域。针对雾化条件下拍摄到的退化图像,基于大气衰减机制和信息论中的最小失真理论,提出了一种新的图像复原最优化的高效算法。算法利用投影失真的优良性质,求解出满足最小失真准则的理论最佳参数,并得到了对原始信号的最优估计,从而自动地对退化图像进行去雾恢复。实验结果证明,算法不仅适用于灰度图像,而且对RGB彩色图像也同样能够得到满意的复原效果。     

宽带正交频分复用系统的记忆型预失真器

提出了一种自适应预失真器及其迭代算法,可同时解决宽带OFDM发射机中功率放大器的非线性和记忆效应问题。该预失真器由均衡器和基于查询表(LUT)的无记忆预失真器串联组成,首先通过窄带训练序列,获得无记忆预失真器的参数,抵消功率放大器的非线性,然后通过迭代算法修改均衡器的参数,补偿功率放大器的记忆效应。与以往解决OFDM功率放大器记忆效应的预失真器相比,迭代算法简单,便于实现。仿真结果表明该预失真器可有效校正和抵消宽带OFDM系统中功率放大器的非线性和记忆效应。     

基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络

为解决复杂的室外图像进行去雾，依然会有雾气残留，甚至出现颜色失真和纹理丢失问题，提出一种基于稠密残差块与通道像素注意力的图像去雾网络，利用稠密残差块对有雾图像进行特征提取和融合，用带通道像素注意力机制的修复模块对特征图进行颜色和纹理上的修复。实验结果表明：该方法在客观评价指标和主观视觉质量上都有明显提升，有效避免了去雾过程中的颜色失真、纹理丢失和雾气残留问题。     

弹载侧视SAR成像及几何校正研究

针对装载在导弹上的侧视合成孔径雷达(SAR)在导弹下降飞行过程中成像处理及图像的几何校正问题,根据导弹所要求的合成孔径雷达成像期间内的飞行特点,建立了SAR工作的空间几何模型。由于要求成像的过程中,弹体的高度在不断减小,SAR图像存在严重的几何失真。根据成像过程中的几何关系,提出了校正SAR图像几何失真的方法,通过成像处理仿真试验验证了所提出的几何失真校正方法的有效性。     

基于成像机理分析的图像混叠去除

去混叠技术是图像处理领域重要的方法之一。目前的去混叠算法多数都是在空间域进行的，因此它们都忽略了这样一个事实，即图像的频域成分混合是产生混叠的根本原因，而其在空间域所造成的视觉失真，仅是一种表现。基于此，提出了一种基于成像机理分析的去混叠算法，改变了现有算法仅从空间域角度解决混叠的现状。该方法在从成像机理角度分析混叠产生原因的基础上，利用分形技术对图像所丢失的高频信息进行了补偿，从而实现混叠去除。实验结果表明，算法不仅能够在空间域上消除混叠给视觉带来的影响，而且能够在频域上，更多的恢复高频成分的信息。     

基于改进整数变换的无损隐秘传输方法与仿真

给出了一种基于改进整数变换的图像无损隐秘传输方法。该方法改进整数变换使得整数变换引入失真较少,并能自适应选择整数变换后引入误差较小的图像可修改矢量进行整数变换并嵌入机密信息。局域网上的仿真实验结果表明该方法具有较高的嵌入容量和较好的隐蔽性,同时正确提取机密信息后原宿主图像可无损恢复。     

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

景像匹配仿真中实时图的仿真生成

实时图的仿真生成是景像匹配仿真研究中的重要内容之一。系统研究了实时图仿真中的各种畸变模型的建立问题。分析了实时图与基准图之间存在的主要差异,设计了包括噪声干扰、几何畸变、灰度畸变等形式的10种畸变模型,给出了相应的实验结果。通过匹配仿真实验验证了这些模型在匹配算法性能评估及基准图可匹配性检验中的实用意义。     

多投影面沉浸式虚拟环境的快速构建方法

针对多投影面沉浸式虚拟环境构建过程中几何校正、边缘融合过程的调试和维护繁琐、费时的实际情况,采用基于相机反馈的方法实现了投影面图像在曲面屏幕上的畸变校正以及多投影面画面之间的对齐校正和边缘亮度融合,给出了一种快速构建小型多投影面沉浸式虚拟环境系统的实现方法。最后给出实验结果,证明了此方法对解决多投影面沉浸式虚拟环境系统几何校正和边缘融合问题的有效性。     

基于深度图像绘制的视图合成

基于深度图像绘制（DIBR）的视图合成是3DTV中的关键技术。为了消除或减小合成视图中的空洞,常需要对深度图像进行平滑,但这往往会造成图像质量的下降,并造成“视图失真”。提出了一种新的基于DIBR的视图合成方法。该方法执行两次三维图像变换,第一次变换采用平滑后的深度图像,得到含有较小空洞的目标图像：第二次变换采用原始的深度图像,得到含有较大空洞的目标图像,然后以第二次变换得到的目标图像为基准将两幅目标图像融合,最后对得到的目标图像进行空洞填充。实验结果表明该方法合成的图像的质量令人满意,适用于3DTV中的视图合成。     

基于阵列信号处理的新型虚拟暗室测试方法

在复杂电磁环境中,如何对电子设备产生的电磁辐射进行准确测量一直是亟待解决的典型工程问题。提出了一种具有环境干扰抑制效果的外场辐射发射测试新方法,不同于传统的基于自适应噪声抵消方式的虚拟暗室测试方法,其采用空间谱估计和自适应宽带波束形成等阵列信号处理方式以实现对环境干扰的空域滤除。计算机仿真以及试验结果证明,所提方法在保证受试设备辐射特性无失真的情况下,能同时有效滤除被测信号中混迭的同频、宽带等不同体制的环境干扰,弥补了虚拟暗室测试技术的不足,提高了外场电磁辐射测量的速度和精度。     

基于摄像机运动的简单虚拟场景生成

利用摄像机标定技术和视频融合技术设计了一个基于摄像机运动的简单虚拟场景生成系统。首先对摄像机进行标定，然后利用摄像机的运动参数根据摄像机成像模型计算出3-D实景中特定的位置在2-D视频图像上的映射，最后利用映射结果对虚拟景物进行透视变换，并把它实时融合到视频图像特定位置中形成新的视觉效果，实现了一种类似于虚拟演播室的简单、有效、实用的视频制作新方法。实验表明该方法实时性好、生成的虚拟场景效果逼真。     

卫星图像的格矢量量化编码压缩方法研究

卫星图像是一个种高熵值图像,本文针对卫星图像研究了格矢量量化编码压缩方法,分析了格矢量量化特性,并列举了几种格。实验结果表明,格矢量量化编码压缩方法失真小,计算量少,比较适用于卫星图像编码压缩。