基于GPU架构的SAR回波仿真实现与优化

为了能够有效提高基于时域的SAR回波仿真的运行速度,本文提出了一种基于GPU架构的SAR回波仿真优化实现方法。该方法结合GPU的计算密度高、高度并行的特点并利用CUDA流在GPU上同时执行多个任务,实现任务并行、指令并行和数据并行的三重并行,极大地挖掘了回波模拟全过程的并行性,缩短了回波仿真的运算时间。实验结果表明,该方法相对于传统的CPU上的串行算法平均加速比达到128倍,可用于实时信号处理。     

Analysis of Salicylic Acid Induced Proteins in Rice

ＳｉｎｃｅＷｈｉｔｅｏｂｓｅｒｖｅｄｔｈａｔｓｐｒａｙｉｎｇｔｏｂａｃｃｏｐｌａｎｔｓｗｉｔｈｓａｌｉｃｙｌｉｃａｃｉｄ (ＳＡ)ｏｒａｃｅｔｙｌｓａｌｉｃｙｌｉｃａｃｉｄｉｎｄｕｃｅｄｒｅｓｉｓｔａｎｃｅｔｏｉｎｆｅｃｔｉｏｎｗｉｔｈｔｏｂａｃｃｏｍｏｓａｉｃｖｉｒｕｓ[1] ,ｍａｎｙｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｈａｖｅｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄｔｈａｔＳＡｐｌａｙｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｒｏｌｅｉｎｐｌａｎｔｄｉｓｅａｓｅｒｅｓｉｓｔａｎｃｅ ,ａｃｔｉｎｇａｓａｎｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓｓｉｇｎａｌｍｏｌｅｃ…     

基于改进的深度学习网络的SAR图像瞬时海岸线自动提取算法

针对目前合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在对大尺度瞬时海岸线提取方面的图像解译过程中,仍然存在精度低与自动化水平差的问题,提出一种基于深度学习网络的瞬时海岸线自动提取算法.首先,将SAR图像进行Lee滤波增强来抑制相干斑.其次,通过升级残差网络为主干网络,分4级提取海水目标的特征...     

POLSAR图像杂波L分布建模及其参数估计

基于乘积模型的杂波统计建模是进行高分辨极化合成孔径雷达(POLSAR)图像非均匀区域杂波统计特性分析的有效方法,其核心在于纹理分量随机分布的类型选择.广义伽马分布(GΓD)是一种普适性很强的分布类型,Weibull分布、伽马分布、逆伽马分布等都是GΓD分布的特例,因此基于GΓD分布的图像乘性杂波建模既满足杂波建模的高精度要求,同时成为各种雷达杂波辨识的有效工具.本文首先推导了服从GΓD分布的随机变量的高阶矩特征及其对数累积量(MLC),利用纹理分量服从GΓD分布情形构建了乘积相干斑模型,得到了适用于POLSAR图像处理的L分布杂波多视处理的协方差矩阵的概率分布函数,同时推导了其高阶矩特征及其对数累积量,提出了基于对数累积量的L分布参数估计新方法.针对样本数较少的情况下对数累积量参数估计失效问题提出了基于混合矩(MME)的参数估计方法来解决.然后给出了不同分布的高阶矩和对数累积量,通过二三阶对数累积量关系图辨析了常用分布与L分布的内在关系,得到了L分布是目前乘积模型中适用范围较为广泛的统计分布的结论.最后用仿真数据验证了理论推导的正确性,并将基于对数累积量的参数估计方法与已有方法进行了比较,结果证明新参数估计方法具有更高的估计精度和运算效率;另外,还用实测数据进行了统计模型检验,其结果验证了理论推导的正确性.极化SAR中多视图像L分布杂波的统计建模及其参数估计方法为极化SAR目标检测和识别等领域的新技术研究提供了新手段.     

基于平稳小波域GSM模型的SAR图像去噪

为解决SAR图像处理中传统方法存在的图像边缘模糊、失真等问题,将平稳小波变换和高斯混合尺度模型（GSM）相结合,建立了基于平稳小波分解系数的邻域模型,并利用Bayes最小均方估计进行局部去噪,最后对各个方法的滤波结果用评估参数进行客观评价。实验结果表明,该方法具有比空域滤波及标准小波方法更优的去噪性能。     

基于小波变换的SAR图像自适应子带编码算法

为降低大数据量SAR图像对传输带宽和存储空间的要求,必须对SAR图像进行高效压缩.基于小波变换的传统SAR图像压缩方法只对低频子带进行分解处理,造成SAR图像处于中高频子带的重要纹理信息丢失.针对上述问题,提出一种基于小波变换的自适应SAR图像压缩算法.首先对图像进行小波软阈值消噪预处理,然后依据能量指标,进行子带重要性判定,对认定为重要的子带进行深一层次分解,分解完成后对所有子带进行恒定比特率条件下的最小误差量化,实现对图像的自适应压缩.仿真实验表明:该算法能很好地保护SAR图像的高频细节,提高了信噪比.     

分子印迹在氟喹诺酮类药物分离中的应用

采用本体聚合法,以环丙沙星和沙拉沙星互为模板分子合成了环丙沙星和沙拉沙星分子印迹聚合物,并用高效液相色谱法研究了印迹聚合物的识别性能及作为色谱固定相的分离及影响因素.将制备的分子印迹固定相用于HPLC,该固定相对模板分子有特异性识别能力,达到了预期的分离效果.     

基于地理坐标参数的SAR图像自动概略配准法

提出了一种新的基于地理坐标参数的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自动概略配准方法.该方法利用SAR图像的地理坐标(经纬度)参数,用多项式拟合主辅图像中像元的地理坐标随其图像坐标的变化,首先得到主图像中心像元地理坐标值,然后在辅图像中找到某个像元,其地理坐标等于主图像中心像元的地理坐标,此辅图像中像元的图像坐标与主图像中心像元的图像坐标之差即为概略配准的偏移量.用真实的SAR数据研究证明,本文提出的方法运算速度快,配准精度高.     

基于直方图形态的SAR图像灰度变换性能评估

以合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像灰度变换前后直方图形态一致性为依据,对现有的7种变换算法性能进行了评价。首先对原始图像进行灰度线性变换,以线性变换图像作为参考图像,对7种变换算法的结果图像进行评估。提出3个检测直方图形态差异的统计参数:相对均值偏量、相对方差偏量和相对偏态差。经真实SAR图像检验,表明基于辐射度统计多分辨率分析(RMA)的灰度变换方法性能最优。     

SAR image target segmentation based on entropy maximization and morphology

Entropy maximization thresholding is a simple, effective image segmentation method. The relation between the histogram entropy and the gray level of an image is analyzed. An approach, which speeds the computation of optimal threshold based on entropy maximization, is proposed. The suggested method has been applied to the synthetic aperture radar (SAR) image targets segmentation. Mathematical morphology works well in reducing the residual noise.