压缩感知雷达超分辨率成像

研究压缩感知理论在逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar, ISAR) 成像中的应用. 雷达发射方位稀疏的探测脉冲,对满足Nyquist 采样定理的雷达去斜回波数据进行稀疏采样,再利用压缩感知重构算法分别重构距离向和方位向的完整的目标特性回波信号. 为了得到高分辨的雷达ISAR 像,对重构的数据在距离向
和方位向分别进行超分辨率处理. 实际雷达数据和仿真数据表明ISAR 像的分辨率有较大提高,所给出的综合方法可以降低数据量,节省雷达的时间资源,具有良好的应用价值.     

基于多源遥感数据的环境监测范围界定模型研究

传统环境监测范围界定方法存在适应性不高、环境监测能力偏低问题.为此,构建了基于多源遥感数据的环境监测范围动态界定模型.利用子空间压缩技术完成数据动态压缩感知处理.提取环境监测多源遥感数据的边缘像素特征集,结合特征重构和深度学习算法实现数据融合和动态寻优,构建差分融合模型.通过稀疏滤波器实现对遥感数据的特征点标定,采用边...     

一种有效的多维数据集合压缩方法

如何更加有效地组织、处理海量数据是数据仓库研究的一个热点问题.本文对海量数据仓库的压缩进行了研究和探讨,提出了一种基于压缩的属性划分存储结构.利用对维属性文件进行编码,来压缩整个数据集合.分析表明该压缩方法与存储结构可以获得很高的数据压缩比和操作效率.     

基于稀疏约束的CT图像重建算法研究

探讨了不完全投影数据的CT图像重建问题.基于压缩感知理论,引入稀疏约束,构造了ART-算法和SART-迭代方法,对SART-方法应用前两步迭代信息进行加速.最后针对模拟数据与实际临床数据将所提算法与传统方法进行比较.     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

一种因子化的稀疏矩阵转置算法

在定义了二元组结构的基础上,对稀疏矩阵中非零元素的行、列坐标值进行因子化,以此实现了一种新的稀疏矩阵压缩存储结构.并在应用该压缩存储结构的基础上,提出了一种稀疏矩阵转置操作的改进算法.该算法较传统算法而言,在时间复杂度不变的前提下将空间复杂度降低了30％.     

RBF在点云数据三维建模中的应用

介绍了径向基函数RBF(Radial Basis Function,RBF)的理论及在激光点云数据三维建模中的应用,以Matlab为平台,实现了激光点云数据三维模型的快速构建.通过实验可知,基于RBF的点云数据三维建模方法具有一定的有效性和实用性.     

一种RGB分块压缩感知的图像水印算法

根据压缩感知理论的计算保密特性,提出一种基于内容特征与压缩测量值的图像水印新算法.首先,对图像进行分块处理,获取分块RGB三个颜色层上的DCT变换系数.然后,对DCT中低频系数采用压缩感知测量提取图像内容特征,生成基于内容的数字水印.最后,利用精细化稀疏自适应匹配追踪信号重构算法,分多次把数字水印嵌入到分块颜色层的高频DCT系数的压缩测量值中,增强了水印鲁棒性.通过对提取的水印进行比对及差错控制,实现图像篡改检测.仿真实验表明,算法对图像篡改具有精确的检测能力.     

面向DEM构建的点云四叉树和R树混合索引研究

机载激光扫描点云数据量大,导致处理点云数据的效率不高.为此,借助四叉树对空间的快速分割和R树的自平衡特性,提出一种基于四叉树和R树混合空间索引的数字高程模型(digital elevation model,DEM)构建方法.首先针对原始点云数据建立外存索引;然后遍历索引以便将符合要求的区域点云分别导入内存,并以形态学滤波法对不同区域内的点云进行同步滤波处理;最后对于分区域处理得到的地面点数据,采用反距离加权内插法得到DEM.实验证明,在确保DEM精度的基础上,应用该索引方法能够极大地提高DEM构建的效率.     

植物三维点云分割

针对植物点云具有形状不规则、密度不均匀的特点,提出一种适用于植物的三维点云分割方法.将烟草、玉米、黄瓜这3种植物作为样本数据,以滤波等预处理方法去除离群点与背景点,以欧氏聚类算法分割植物群体,并用区域增长算法、边缘提取算法、超体素聚类算法以及基于凹凸性的方法来分割叶片器官.将所提出的方法用于分割烟草、玉米的三维点云,其...     

融合高斯核及指数函数聚类的点云目标物提取

针对聚类算法的聚类中心重复性和无法对点云聚类的问题,提出了融合高斯核及指数函数的聚类中心均匀化的点云聚类方法,以优化聚类中心的均匀化分布,实现点云的均匀化聚类。首先,根据高斯核函数及密度指数函数确定局部密度,再依据局部密度的大小确定距离参数。其次,依据局部密度和距离参数的乘积确定聚类中心,同时消除聚类中心的邻近化,使得聚类中心更加均匀分布于整个数据集中。最后,利用数据点到聚类中心距离逐个确定每个数据的聚类归属,并合并邻近聚类实现点云目标物的提取。将该算法与常规的基于密度峰值的聚类算法（clustering function based on density peak,CFDP）、K-means聚类算法、具有噪声的基于密度的聚类方法（density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN）进行比较,该文所提方法可以对教室内3排椅子实现100%的提取。与相对密度关系的峰值聚类（density peak clustering,DPC）算法及深度学习方法相比,所提方法对不同分辨率目标物点云的提取精度均为96.7%,在计算效率和精度方面均优于其他两种方法。     

结合上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法

可靠、准确的点云聚类是后续高精度场景目标分析与解译的基础.该文提出了一种基于上下文特征和图割算法的车载点云聚类方法.首先用DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)对点云数据进行过分割,得到密度可达的超体素;然后引入空间和属性上下文特征来描述超体素间的关联,并用于定义超体素构建的图模型边的权值;最后基于多标记的图割优化算法得到最佳超体素聚簇.实验结果表明,该方法能够有效改善点云聚类过分割,从而提高聚类的精度.     

利用显著性的点云模型客观质量评价

点云模型质量的客观评价是三维几何模型研究中不可或缺的工作. 根据显著性能够较好地反映人类视觉系统的特点,提出以点的法向量与其邻域点法向量的差异作为该点的显著性计算依据,利用原始点云模型和处理后点云模型在显著性上的差异判断点云模型质量的变化,实现点云模型的质量评价. 实验结果表明,所提出的客观评价模型和主观的人工评价得出的结果基本一致,且比信噪比方法更能体现人的视觉感知.     

采用残差估算的卫星云图压缩传感重建

摘要： 卫星云图数据量庞大,获取、传输、存储的代价很高. 为了有效减小云图采样率及数据量,提出一种基于残差估算的压缩传感云图重建方法. 该方法首先构造一种抗混叠方向多尺度变换,用于压缩传感的稀疏表示. 借助随机投影技术将带平滑处理的投影Landweber算法引入分块压缩传感的重建过程,通过估计当前云图与前一相邻时次云图的残差获得理想的重构云图. 实验结果表明,抗混叠方向多尺度变换适用于压缩传感的稀疏表示,所采用的残差估算重建方法可明显提高重建云图的视觉效果及客观评价指标. 当测量率为0.5时,重建云图的峰值信噪比较直接重建法平均提高0.5 dB以上.     

基于Lorenz混沌系统的红外图像ROI加密算法

为了提高重点区域的监控安全性，改善图像整体加密速度慢的缺陷，立足于图像局部加密的快速处理方法设计，提出了基于图像感兴趣区域（region of interest，ROI）加密的概念。通过OSTU算法对红外图像进行ROI提取来确定加密区域；然后对Lorenz混沌序列进行数据处理确保序列的随机性，并利用处理后的Lorenz混沌序列对红外图像的ROI进行加密；最后与传统矩阵变换加密进行了详细的加密性能比较，并与其他3种加密算法进行了运算速度比较。实验结果表明，所提加密算法属于局部加密，与整体加密相比，其加密速度大幅提高，同时具有较高的密钥敏感性和较大的密钥空间。     

一种适用于车联云任务调度的轻量级区块链架构

车联云中节点的移动性、网络的动态性、通信方式的开放性和车辆的非可信性都给车联云中任务调度的安全性提出了很大的挑战.在充分考虑车联云特点的基础上引入了区块链,提出了一种适用于车联云中任务调度的轻量级区块链架构.利用路边单元(road side unit,RSU)构建区块链网络,采用改进的实用拜占庭容错(practical...     

改进的点集凸包的增量算法

凸包是计算几何中得到广泛研究的问题之一,在图像处理、地理信息系统中有着广泛应用.对传统点集快速凸包算法进行改进,在脱机算法中首先进行排序,通过比较当前凸壳中极值点与新增点来避免一些不必要的运算.在联机算法中,通过保持一个各方向极值点的表来快速确定新增点的粗略位置,排除对凸包内的点的运算,并有效减少了不必要的运算.算法可使用双向链接表或栈这样的数据结构.整个过程达到复杂度下限.本算法结构清晰,易于编程实现.     

三维激光扫描技术及应用中的误差分析

阐述了三维激光扫描技术的基本原理;分析了其应用过程中误差的来源,以及这些误差对点云数据精度的影响,并对可能产生的测量误差进行了研究.