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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。  相似文献   

2.
本文描述了一种新的图像特征提取方法.它基于小波变换的多尺度方法,这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征.文中给出了图像特征提取的实例.  相似文献   

3.
对低截获概率(LPI)信号和低观察率目标检测的要求越来越高,在低信噪比下检测信号的方法也越来越受到关注。提出了一种基于小波变换的信号子带提取方法。在周期谱估计之前用小波进行信号分解,确定信号所在的子带,从而达到去噪的目的。同时提出相关法与周期谱估计相结合的方法,并证明该方法可进一步改善信号的检测能力。以电视发射信号的无源相干定位系统的回波信号和相位码信号为例进行了仿真实验。仿真结果表明,这种方法能在-21dB信噪比(电视信号)和-24dB信噪比(相位码信号)下检测出信号。  相似文献   

4.
两类阈值对图像小波边缘提取的影响研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
对Mallat的多尺度小波变换边缘提取算法中阈值的选取[1] 作了改进 ,提出了对整幅图像设置链平均幅度阈值 (Tm)的下限和链长度阈值 (Tn)后 ,再采用矩形自适应法选取链平均幅度阈值 (Tm)来对局部模极大值进行删取 ,在不同尺度上提取图像边缘 ,而后综合形成图像的真正的边缘。实验表明 ,这种对链平均幅度阈值 (Tm)先设定下限再采用矩形自适应法选取阈值的方法 ,是一种更加有效的边缘提取方法。  相似文献   

5.
逆合成孔径雷达成像技术的研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
逆合成孔径雷达(ISAR)成像是微波成像技术中一个较新的课题。本文通过研究ISAR成像处理算法,提出了解决运动补偿中距离对准精度的新方法,对实际飞行所录取数据进行了成像处理。  相似文献   

6.
分析了非线性CS算法 (NCSA)的成像原理和非线性CS算法造成聚焦图像距离扭曲的原因 ;指出了非线性CS算法在实际应用中其参考频率的选择是唯一的 ,并提出了一种在大斜视角下进行多视处理的方法。计算机仿真证明了该方法的可行性。  相似文献   

7.
提出了一种检测血管轮廓的简单方法。试验结果表明,它可以较准确、完整地检 测出图像中的大部分血管轮廓。  相似文献   

8.
研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。  相似文献   

9.
主动轮廓小波多尺度变形边缘提取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
主动轮廓在图像分割和边缘检测中得以广泛应用,但其也受到多种因素的影响.针对图像轮廓周围其它图像信息对轮廓边缘的干扰,以及进化曲线难以到达深度凹陷的问题,提出了主动轮廓小波多尺度变形轮廓边缘提取方法,利用小波变换的多尺度分析来缩减或淡化非轮廓边缘信息,解决由于噪声以及轮廓周围其它图像信息对进化曲线的错误引导;通过对正则化力场进行改善,在进化曲线的动态轮廓搜索点上构建一自适应外力来引导凹陷处轮廓的进化方向;最后,给出了该方法的具体算法步骤.这些措施的实施,较好地解决了所研究的问题,实验表明该方法是可行和有效的.  相似文献   

10.
轮廓波变换纹理检索系统检索率比较低的根本原因在于轮廓波变换域系数的振荡性和移变敏感性。为了克服轮廓波变换的这些缺陷,提出了一种基于映射的复轮廓波变换。在该变换的基础上,采用变换域子带系数的能量和标准偏差序列作为特征向量,以Canberra距离为相似度度量标准,构造了一种纹理图像检索系统。实验结果表明,在特征向量长度、检索时间、所需存储空间基本相同的情况下,基于映射的复轮廓波变换检索系统比轮廓波变换检索系统具有更高的检索率。  相似文献   

11.
自动提取图像中的线特征,特别是长而直的线特征,对于实现场景的自动解译有重要意义。对合成孔径雷达(syhthetic aperture radar, SAR)图像中的线特征及其自动提取问题的特殊性进行分析,结合对已有方法共性的简单总结,从实际应用需要的角度归纳了SAR图像线特征自动提取方法应满足的基本要求和应遵循的合理思路。提出了一种由粗到细的自动提取方法,定义一组局部方向参数描述图像的局部纹理方向特征,通过多尺度分析实现快速粗提取,在后处理中进行细化并获得知识表达。在日本PI SAR实际数据图像上进行的实验表明了提出方法的有效性。  相似文献   

12.
曲线合成孔径雷达信号模型与孔径形状研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于曲线合成孔径雷达原理与空间几何关系,讨论了曲线合成孔径雷达信号模型与成像方法,推导出目标的一维及二维信号模型,并将其扩展到三维空间。考虑到不同的曲线孔径形状将对方位分辨率和高度分辨率有不同影响,详细研究了各种不同形状的曲线孔径,给出了各自的优缺点和适用条件。结论是,上下、左右对称的孔径形状较不对称的效果更优,L型孔径将导致很高的旁瓣。仿真实验结果对真实飞行航迹具有指导作用。  相似文献   

13.
为达到从遥感图像中恢复事物本来形状的目的,研究了基于距离多普勒(rang Doppler, RD)模型的星载合成孔径雷达影像几何校正原理,并提出了改进的R D解算算法,给出了基于该算法的几何校正全过程。构建了新的牛顿迭代核,计算得到了简化,校正速度得到了提高。新算法从方位向和距离向这两个方向上同时迭代,校正效果比仅在方位向上迭代的解算算法稳定。通过仿真数据进行了验证和比较,实验结果表明了新校正算法的可行性与有效性。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
基于"Tandem"模式双基地SAR几何关系及其信号模型,完成了对距离多普勒算法在"Tandem"模式双基地SAR中的扩展,给出了一种适用于该模式下的修正距离多普勒算法,详细地推导成像算法的每个步骤,成功地解决了由于接收、发射平台分置而产生的不同于单基地SAR的距离徙动校正和方位聚焦问题。仿真表明在任意双基地角情况下,该算法均能得到很好的成像结果。  相似文献   

16.
基于雷达图像的飞鸟目标检测与信息提取   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对鸟击问题,基于一种自行研制的雷达探鸟实验系统获取了50帧含有飞鸟目标的雷达PPI图像,该系统由X波段海事雷达改造而成.经过背景差分、图像平滑、阈值分割和信息提取4个步骤,将飞鸟目标从复杂的PPI图像中分离出来,提取出包括目标质心位置、目标平均灰度、目标面积、目标形状在内的鸟情信息,实现了一种可行的飞鸟目标检测与信息提取算法.本算法为建立实用的机场雷达探鸟系统奠定了重要的理论基础.  相似文献   

17.
针对红外与可见光图像中特征点匹配的难题,提出了一种基于曲率尺度空间(curvature scale space,CSS)角点提取的特征点匹配算法。首先采用基于曲率尺度空间的角点检测算法进行特征点提取;其次利用三维二次函数剔除低对比度的特征点;然后以特征点所在曲线的法线作为主方向,避免了图像的旋转代价;再通过计算构建特征点邻域的梯度方向在[0,π)范围的分布直方图,计算其统计特征并构造一个64维的特征点描述符,并进行归一化;最后采用最近邻算法实现直线匹配。实验结果表明,该算法能够有效地实现对红外与可见光图像特征点的精确匹配。  相似文献   

18.
FOPEN UWB SAR 抑制窄带干扰的波形设计及处理   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对叶簇穿透超宽带合成孔径雷达面临其他多种电子系统的频谱干扰问题,提出一种在干扰频带设计陷波的相位调制雷达波形设计及频域处理方法。在建立最大化使用频带和干扰频带能量之比的模型基础上,通过相位域求解共轭梯度以较快的收敛速度得到近似最优相位调制波形。基于发射信号频谱研究了频域匹配处理和距离旁瓣频域抑制加权技术。通过该波形设计及处理方法,可以灵活并有效地完成抗窄带干扰,且易于工程实现。  相似文献   

19.
针对真实飞行条件下飞机运动和定位误差导致多普勒中心频率和多普勒调频斜率误差,从而使图像出现大的变形的特点,提出了真实飞行条件下估计接收数据多普勒中心频率和多普勒调频斜率的新方法。该方法设置飞机速率和脉冲重复频率比为常数,保证方位向接收信号均匀空间取样,使用实时最小二乘拟合算法,增加了和距离相对应的多普勒中心频率曲线估计的精确性。给出了应用该方法的具体步骤,并通过此方法同时实现了实时对地物背景成像以及地面多个运动目标的检测。最后用试验结果验证了该方法的有效性。  相似文献   

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