一种新的超分辨率图像重建算法

首先将低分辨率及相应高分辨率图像进行非下采样Contourlet变换得到细节图像对,然后通过多任务学习估计细节图像之间的映射参数对低分辨率图像进行重建.实验结果表明,该方法能够取得比传统线性插值、双三次方法更好的效果.     

基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法

高光谱图像数据具有大量波段,波段之间的相关性较高,可以利用数据融合技术来降低其分析难度.提出了一种新颖的基于非采样Contourlet变换的高光谱图像融合算法.首先对高光谱数据进行特征图像提取;再将提取出的多幅特征图像分别进行非采样Contourlet变换,并按区域能量进行加权融合;最后对融合系数进行非采样Contourlet重构.实际的OMIS高光谱遥感图像融合的实验结果表明,所提基于非采样Contourlet变换的加权融合算法能够很好地保持图像的空间特性和光谱特性,且效果明显好于典型的小波变换和Contourlet变换的融合方法.     

天线与目标特性时域测量系统中的信号处理方法

研究了时域测量系统的信号处理方法.介绍了背景信号对消的预处理方法,将FFT和啁啾变换应用在时域超宽带紧缩场测量系统中,并对大数据量测量时啁啾变换算法和FFT算法的效率进行了比较.     

一种基于DCT和SVM的人脸识别新方法

文中提出了一种新的人脸识别方法,该方法采用DCT提取人脸特征,并采用SVM对该特征进行分类识别。基于该方法,对ORL人脸库进行分类识别,仅用28个特征平均识别率达到97.4%。仿真结果表明,该方法显著地降低了特征维数和计算复杂度,明显提高了特征的可辨别能力,而且,SVM可以有效地提高分类器的分类和推广能力。     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

基于Hough变换撤票策略的目标微多普勒提取

微动特征的提取对于目标识别具有重要意义,但现有算法提取多分量旋转目标微多普勒参数的计算量太大.针对这一问题,提出了一种Hough变换撤票策略,对时频空间进行Hough变换得到参数空间,对已包含所有信息的参数空间进行多次撤票,便可分步得到微多普勒信号参数.仿真实验验证了该方法的有效性.     

一种SAR图像特征提取和目标分类的新方法

提出了一种利用二维离散小波变换与核主成分分析结合对SAR图像进行特征提取的新方法.该方法对SAR图像进行三层小波分解后提取低频子带图像的核主成分分量作为目标的分类特征,利用支持向量机完成目标分类.采用MSTAR实测SAR目标数据集进行特征提取和分类实验,实验结果表明:该方法可以有效提高目标的正确识别率.     

基于Radon变换的合成孔径声纳多普勒中心估计

不准确的多普勒中心估计会显著降低合成孔径声纳图像质量。基于多普勒中心与斜视角直接相关的事实,提出了一种使用Radon变换估计多普勒中心的方法。仿真结果说明,此方法是有效的,可用于低信噪比、大斜视角情况下的多普勒中心估计。     

基于Chirp变换的快速离散时间尺度变换

提出了一种新的快速离散时间尺度变换算法。给出了离散时间信号尺度变换的构造表达式及其Chirp变换快速实现流程。讨论了Chirp变换实现中的参数选取准则,分析了Chirp变换的信号带宽问题。讨论了算法的运算效率并与其它算法进行了比较。仿真试验证明了本文算法的有效性。     

一种Hough变换航迹起始参数空间划分方法

针对Hough变换参数空间间隔尺度对发现概率的影响,分析了基于Hough变换航迹起始方法在存在正态分布的系统噪色、观测噪声和无噪声3种情况下参数空间矩形带宽度的划分对发现概率的影响,提出了可以补偿测量噪声的参数空间划分方法,仿真结果验证了此方法的有效性和可行性。