SAR图像目标方位角估计与分析

SAR成像对目标方位角特别敏感,方位角估计的准确性会直接影响目标的分类和识别.目标方位角估计方法主要有包络盒准则法、轮廓线变换法和主轴原则法.每种方法都有其局限性,且估计范围是[0, 180],可是目标方位角实际范围是[0, 360].为了能获得任意角度且相对精确目标方位角,提出了一种综合SAR图像目标方位角估计方法.该方法融合了的单一估计法的优点,并利用目标的相关信息,突破了以往仅从图像的角度估计方位角的缺点.实验表明这种方法是有效的、可行的.     

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.     

基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法

在过程控制中,当参数仅能以低采样率获得时,数据恢复就在建模中显得非常重要.本文提出了基于小波变换和凸集投影的数据恢复和建模算法.待恢复数据的先验知识采用凸集表达,并利用向凸集迭代投影(POCSProjection onto Convex     

基于小波空间的视图变形研究

视图变形技术是基于图象绘制中的一项关键技术,本文分析了该技术中基础矩阵的实现算法,结合小波变换的基本原理,分析了利用小波变换实现变形的基本原理,最终提出了实现的算法。     

三维空间中圆锥、圆柱和平面交线的绘制

在三维空间中,要绘出任意圆锥、圆柱和任意平面的交线,一般先选取适当坐标系,得到交线的标准型方程,绘出后,再经过一组坐标变换,显示在当前屏幕上。本文通过分析圆柱、圆锥和平面的几何关系,推导出它们的交线的显式表示,从而给出在三维空间中直接绘制这类交线的方法。     

多方法融合来解决人脸检测中的光照补偿

人脸检测有广泛的应用前景,但目前的许多检测算法对光照有一定的要求,过亮、过暗或偏光现象的存在使检测率急剧下降。本文提出一种多方法融合的思想来解决光照补偿问题,并给出了基于空域和频域的几种具体的解决方案。实验表明,这种多方法融合的思想能有效地解决人脸检测中的光照补偿问题,使人脸检测率得到明显的提高。     

K-S方程的精确边界控制

运用Fourier基函数的展开以及Fourier变换的方法研究带有周期边界条件的Kuramoto—Sivashinsky方程在有限时间区间[0,T]上的精确控制．首先研究线性化K—S方程的精确控制,运用Reimann—Lebesgue收敛定理以及Riese基函数的性质证明了在给定的时间T〉0,对于两个任意给定的函数u0（x）,u1（x）属于一定的Sobolev空间,总能找到一个控制函数使得线性化K—S方程有一个存在于某一合适的空间的解u（x,t）使其满足u（x,0）=u0（x）,u（x,t）=u1（x）。然后结合线性化K—S方程的精确控制,再通过定义Fredholm算子并应用此算子的一些理论可以找到K—S方程的控制函数,使其达到精确控制．     

基于动载的路面不平度识别的小波特征提取

提出了基于车轮垂直动载的路面不平度识别的小波特征提取方案.对垂直动载采用bior 1.5小波,做4层小波分解,求4层细节系数和第4层近似系数幅值的均值和方差作为特征参数.使用Fisher判据和自组织映射(SOM)神经网络对小波参数、快速傅立叶变换(FFT)分段系数参数、全部数值的均值和方差、全变差、过零率、共振峰幅值参数以及实倒谱系数参数的分类能力进行了判定和比较.试验结果表明在路面不平度识别方面小波参数组合优于其他参数组合.     

一种基于小波变换的图像融合选择方案

介绍了一种基于小波变换的图像融合算法,它利用像素邻域平均梯度作为选择依据,对小波变换后的高频系数进行选择,再逆变换完成图像融合.通过对红外热图与可见光图像的融合实验表明:基于小波系数区域平均梯度的融合能使红外热图更加清晰,融合的图像光谱变异性较小,图像效果较好.     

几类Riccati方程的求解

根据黎卡提(Riccati)方程与二阶变系数微分方程的关系,给出了几个可用初等方法求解的黎卡提方程的类型,并通过实例说明所给类型的黎卡提方程的求解.