基于快速方向重叠变换的图像压缩

传统二维DCT无法稀疏表示除水平或垂直方向外的边缘,而具有强方向表示能力的方向预测离散余弦变换(DPDCT)计算复杂度过高.针对这些问题,快速方向重叠变换(FDLT)沿给定的方向模式进行变换,避免了DPDCT中的插值运算,并进一步集中分散在变换块间的能量,可以快速、稀疏地表示图像中各向异性边缘信息.此外,FDLT通过设计块边界提升,保证了算法完全重构.实验表明,FDLT计算复杂度不超过DCT的2倍.采用同样的编码方法,基于FDLT的压缩图像与基于DCT的压缩图像相比,峰值信噪比可提高0.5dB以上,而且图像边缘细节更加清晰、完整.     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

一种舰船目标一维距离像识别的新方法

提出了一种基于傅里叶-梅林变换和二叉树支持向量机相结合的舰船目标一维距离像识别方法。该方法充分利用了傅里叶-梅林变换具有的时移与尺度不变性和支持向量机在小样本分类中的优势,可以改善目标的特征稳定性,提高识别性能。针对多类舰船目标的识别,提出采用聚类分析中的均值距离来生成二叉树,将分类器分布在各个节点上,构成了多类支持向量机,减少了分类器数量和重复训练样本的数量。对4类舰船目标仿真实验的结果表明,该分类方法具有较高的识别性能、较快的识别速度。     

基于调频傅里叶变换的高速目标ISAR距离像算法

在大时宽带宽线性调频(LFM)体制高分辨逆合成孔径(ISAR)雷达中,目标高速运动将引起严重的回波多普勒色散,如果不消除该影响则不能正确成像。针对该问题,设计了一种通过调频傅里叶变换对目标脉内运动参数进行估计,补偿回波脉内走动得到目标距离像的方法。该方法首先估计脉内运动参数,初步补偿脉内走动,然后估计运动轨迹进一步精确补偿脉内走动,补偿脉内走动后通过包络对齐消除脉间走动,得到目标距离像。算法的主要过程在脉冲重复周期内进行,可以满足实时成像和参数估计的需求。     

泛探雷达长时间相参积累目标检测方法研究

泛探雷达利用同时多个接收波束覆盖整个观测空域,可利用长时间相参积累提高动目标检测性能,然而必须解决目标在长积累时间之内出现跨波束、跨距离单元和跨多普勒单元现象带来的积累增益下降问题。在跨波束影响可忽略前提下,研究了基于Keystone变换与Dechirping变换相结合的运动补偿方法,并在此基础上提出了基于Clean思想的多目标检测流程。通过对仿真数据与外场实测数据的处理与分析,验证了本文方法的有效性,可以用于泛探雷达的目标检测。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

用于低信噪比机动目标跟踪的多分辨率方法

针对低信噪比情况下目前常用的滤波算法不能同时做到精确和高效跟踪机动目标的缺点,提出一种多分辨率滤波方法用于跟踪低信噪比情形下的机动目标.该算法利用离散小波变换和滤波器组将量测信息分解到不同分辨率的层级,由于在低分辨率下量测的误警率较低,所以在低分辨率层级实现对目标机动信息的提取,可以避免机动信息被噪声所淹没,缺失的信息...     

基于两级隐式形状模型的抗遮挡目标跟踪

为解决遮挡条件下的目标跟踪问题,提高定位精度,提出一种基于两级隐式形状模型的目标跟踪算法。首先利用Fast Hessian检测子提取待跟踪目标及周围区域的局部关键点区域构建码本字典,用SURF描述子获取码本的特征描述矢量建立码本支持模型,然后利用广义Hough变换建立码本字典集与目标之间的共生关系,通过隐式形状模型进行在线学习更新,最后通过寻找投票空间中的极大值来对目标进行定位,根据跟踪过程中目标遮挡程度的不同,分别赋予目标自身码本投票及周围码本投票不同权重,提高不同遮挡状态下目标定位精度。实验结果表明,在目标被遮挡甚至不可见或者丢失后重新回到视场时,该算法均能鲁棒地定位出目标。     

基于压缩估计的单星观测定轨方法

分析了单星观测模式下的天基测控系统的可行性,并针对该观测模式下轨道确定中法矩阵的特点,提出了一种基于压缩估计的定轨方法,对法矩阵进行压缩变换,避免了法矩阵奇异造成的误差传递。证明了当满足一定条件时,该压缩方法的估计精度要高于传统的定轨方法。结合单星观测的特殊性,提出了误差传递因子,设计了单星观测下的压缩估计定轨算法。最后以单星模式下的天基测控系统作为仿真背景进行了仿真试验。结果表明,该压缩估计可有效提高单星观测模式下轨道确定的精度。     

二维离散余弦变换与二维离散Fourier变换的快速算法

文中提出N×M2D—DCT(Ⅱ)的一种快速算法,其需实运算量为:M_u=1/2NMlog_2N+1/4MNlog_2M,A_d=3/2NMlog_2NM—3MN—1/2M~2+M+N(其中N、M为2的幂)。当N=M时,与文[5]的结果一样、这是目前最好的结果。但文[5]算法不稳定,容易产生较大的误差。本文克服了这一缺点。并利用此2D—FCT(Ⅱ)导出了2D—DCT.2D—DST和2D—DCST的快速算法及2D—DFT的一种快速算法。2D—DFT快速算法的运算量与文[1]中用FPT计算2D—DFT相近。