红外图像中海天线的提取

针对海空背景红外图像中海天线的提取问题,利用直线检测的思想,提出了Hough变换方法.仿真实验表明,Hough变换具有较好的抗背景干扰的能力,可很好地解决强背景干扰下海天线的提取问题.     

一种基于Euler Spiral的缺失边界修复算法

在总结分析相关工作的基础上,提出了一种基于Euler Spiral修复认知轮廓中缺失边界的算法。该算法首先通过活动轮廓模型进行认知轮廓的初始定位,将视觉的预测性插值问题转化为中间插值问题,然后结合取向估计和Euler Spiral修复缺失的轮廓边界,取代了活动轮廓模型的迭代优化过程。对典型认知轮廓图形和遥感图像的实验结果验证了算法的有效性。     

一种新的基于小波域的灰度水印嵌入算法

数字水印技术作为数字产品版权保护的一项新技术,已受到越来越多的关注.为保证水印的鲁棒性,利用人类的视觉特性,提出一种基于离散小波变换的数字水印技术,并给出了攻击分析.分析中,采用灰度图像作为数字水印,使其具有二维信号可视化的优点.实验表明,该算法能够经受住噪声、高斯滤波、压缩、直方图均衡化、增加对比度等的处理,具有较强的鲁棒性,是一种行之有效的水印嵌入方法.     

宽带、多体制兼容引信仿真平台载波提取

针对不同引信发射信号载波频率分布范围大,且各引信体制、载波频率、调制脉冲宽度、脉冲重复周期及伪码调制周期不同等特点,对通用化引信复杂调制信号相干载波提取技术进行了研究,提出了一种宽带、多体制兼容引信相干载波提取方法。该方法采用高速鉴频、大范围自动锁频环及特殊的同相-正交锁相环相结合,可快速精确锁定引信的工作频率,实现相干载波提取及稳定跟踪。系统调试表明,采用该方法可满足系统要求。     

独立分量分析在雷达盲信号处理上的应用

独立分量分析(ICA)是近年来发展起来的一种有效的雷达盲信源分离方法。目前新体制雷达的大量涌现,运用原有的雷达分选方法是无法分选的,这已经无法适应现代复杂的电磁环境。在深入分析FastICA算法的基础上,将其应用于连续波雷达信号分选中。计算机仿真表明,这种算法应用于连续波雷达盲信号分选时,不仅提高了信号的分选速度和信号分离的准确率,而且可以有效地提高信号分选的效能,也为盲信号处理提供了一种新的思路。     

基于蚁群算法的直线边缘提取方法

提出了一种基于蚁群算法的直线边缘提取方法.利用相邻边缘点的相位信息作为蚁群搜索的启发信息,同时引入终止概率,在不满足搜索条件时终止搜索.迭代搜索完成后,最后根据边缘点上的信息素遗留,提取出直线边缘.实验结果表明,该方法在检测直线边缘的同时,还可以保留边缘的细节,定位直线边缘的端点.     

一种精确定位篡改攻击位置的混沌数字水印算法

基于混沌变换良好的随机性和初始条件极端敏感性,提出了一种精确定位篡改位置的脆弱混沌数字水印算法．该算法将混沌加权后DCT中低频系数作为图像特征,利用混沌DCT匹配块对生成脆弱水印序列,最后嵌入到图像的DCT中频系数中．实验结果与分析表明,该算法几乎不影响图像的视觉质量,对图像篡改区域具有检测有效性和定位准确性,实现了盲认证．该算法不仅提高了篡改定位的精度,虚检率与漏检率也相应降低．     

基于CNN的SAR图像舰船目标检测算法

为了提升合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测的精度和速度,对卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在SAR图像舰船目标检测上进行了研究。通过改进OTSU方法对SAR图像进行分割,并且用最小外接矩形将疑似目标标记出来;依据矩形中心在原始图像上提取出固定大小区域作为候选区域;将提取的目标通过训练好的卷积神经网络进行判定,去除虚警目标并将检测结果在原图中标记出来。实测数据的实验结果表明,该算法在降低虚警的同时提升了检测速度。     

基于线性伸缩恢复技术的音频数字零水印

提出了一种新颖的音频数字零水印算法。对原始水印进行重复编码，后用PN序列对其进行调制以提高水印检测的正确率。检测时采用线性伸缩恢复技术来消除时间轴上线性伸缩带来的影响，并实现了盲检测。实验证明，算法对于各种攻击尤其是对剪切和MP3攻击，具有较好的鲁棒性。     

舰船最优概念设计方案的构造方法研究

在舰船概念设计阶段,设计者往往需要从大量设计方案中筛选优秀方案,此问题属于多属性多目标优化的问题,而进化算法的兴起为此类问题的解决提供了较好的途径.针对进化算法中Pareto最优解集的特点,结合舰船设计实际,提出一种新的构造最优解集的方法--提取法.案例验证表明,提取法是合理和有效的.