保持连通的边缘细化算法

传统的图像边缘检测算子一般都只能得到多像素宽边缘,这为后续的图像处理带来了一定困难。结合边缘走向趋势的估计技术以及对连通关键点判断的方法,提出了一种新型的边缘细化算法———保持连通的边缘细化算法。该算法能在保持边缘原有信息(连通和走向)的前提下,以较小的计算开销,给出理想的或是可接受的单像素宽细化结果。     

星载多发多收SAR成像和抗欺骗干扰研究

星载多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)可以解决方位向高分辨率和大测绘带的矛盾;同时,混沌二相编码(CBPC)信号具有类似随机信号的特点以及良好的自相关和互相关特性;两者都具有良好的应用前景。将CBPC波形应用到MIMO-SAR系统中,在实现高分辨大测绘带成像的基础上可进一步降低雷达信号被敌方分析截获的概率,提高雷达系统的抗干扰性能。仿真实验验证了此方法在抗数字储频式欺骗干扰中的有效性。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

一种新的小波收缩统一阈值函数

提出一种新的小波收缩统一阈值函数,并证明了新阈值函数具有收敛性,通过调节可变参数的取值可以改变新阈值函数的趋向,为图像阈值去噪的自适应处理提供了可能.此外,给出了新阈值函数的期望、方差与风险的关系式.仿真结果表明新阈值函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的灵活性,可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果.     

一种改进方位向非线性CS大斜视角SAR成像算法

大斜视角SAR成像时存在严重的距离走动现象,慢时域的距离走动校正在解决这一问题同时导致了聚焦深度问题.分析了二维频域解耦合后残余相位误差以及时域走动校正后的多普勒调频率误差,提出一种改进的方位向非线性CS算法,校正了三次以上距离迁徙带来的相位误差,同时采用改进非线性CS扰动方程补偿了随方位偏移量线性变化的调频率误差.仿真结果表明,改进算法的大斜视角大场景成像性能优于传统的高分辨大斜视角成像算法.     

增强景象匹配鲁棒性的灰度变换技术研究

高可靠高精度的景象匹配技术是自主导航飞行器图像制导技术的核心和关键所在,文章对匹配图像的灰度畸变进行了研究,提出了基于直方图相似变换灰度畸变校正技术,提高了景象匹配定位的准确性和可靠性。由于外部成像条件和成像传感器本身存在差异,匹配图像往往存在较大灰度畸变,使得实时图和基准图在灰度域存在较大不一致,从而影响景象匹配可靠性。文章通过对匹配图像进行直方图的相似变换,将匹配图像直方图调为一致,有效消除了匹配图像灰度差异,调整后图像间的直方图相似系数均在0.95以上。通过10300次独立真实外场景象匹配定位试验,证明本文基于直方图的匹配图像灰度预处理方法可有效消除图像间的灰度差异,减少匹配图像间由于灰度差异而产生的重复模式,大幅提高景象匹配鲁棒性,经过本文方法预处理后的匹配图像景象匹配成功率为99.98%,已满足工程实用对景象匹配算法高可靠性的要求。     

滑动聚束SAR步进扫描影响分析

滑动聚束SAR系统在实际工作中通过步进扫描的方式来实现天线照射波束在方位向的扫描,然而该扫描方式会在滑动聚束SAR的成像结果中引入成对回波。为分析该成对回波的形成物理机制,建立滑动聚束SAR步进扫描的数学模型,通过泰勒展开和傅里叶级数分析具体解释了成对回波的成因,并给出了成对回波幅度及位置与步进脉冲控制数之间的定量关系。理论分析和信号仿真结果表明,该模型能够准确有效地解释这一现象,并可为滑动聚束SAR的波束扫描系统参数设计提供理论依据。     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题，然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件；对于流型的在线识别，介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。