一种基于G0分布的SAR图像快速CFAR检测方法

杂波统计模型是决定CFAR检测算法性能的关键因素.G0分布能对单视和多视SAR图像中均匀、一般不均匀和极不均匀区域精确建模,但存在参数估计复杂、阈值表达式难以求解的问题,限制了其实用性.针对这些问题,分别采用矩估计法和二分法来完成参数的估计和阈值的求取,并通过目标区域预筛选和迭代计算等手段进一步提高了计算效率,得到了一种兼顾检测效果和效率的快速CFAR检测方法.实验结果验证了该方法的有效性.     

相位恢复镜面检测性能研究

在镜面面形检测中应用相位恢复技术,可以简化测量系统,增强抗震动干扰能力.为确定相位恢复镜面测量系统的性能,从两个方面进行了研究.结合提出的相位恢复测量系统,运用傅立叶光学和几何光学理论讨论硬件对测量范围的限制,确定了CCD像素尺寸与被测镜f数,CCD整体尺寸与被测镜最大像差之间的定量关系.从算法效能角度,采用单因素仿真实验考察算法对镜面误差幅度和频率的适应性.仿真结果表明,表面误差频率在31.4mm附近时算法效率较高,过高或过低都将降低算法的效率;误差幅值的影响不大,镜面误差RMS值大至六个波长,小至百分之波长算法都可以胜任.     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

像素级图像融合方法分类与比较

图像融合的目的是将同一场景的多幅图像的互补信息合并成一幅新图像 ,以便更好地对场景进行监视和侦察。介绍了像素级图像融合的几种方法 ,按空间域和变换域对各种方法进行了分类 ,并对各种方法进行了比较。重点评述了小波用于图像融合的优点     

潜望镜图像序列的时域Kalman滤波

根据潜望镜图像序列的噪声模型,提出了用非线性模糊滤波器和自适应Kalman在空域和时域对其进行滤波的方法.     

基于逆合成孔径成像激光雷达的自旋小目标成像系统

为了获得毫米级自旋小目标的清晰成像,采用逆合成孔径成像激光雷达技术设计了基于距离向数据与方位向数据相融合的图像重建系统。系统采用大带宽、窄线宽光纤激光器配合调制器实现激光脉冲的线性调频,利用光外差原理对回波信号进行采集处理。结合自旋目标的运动特性,给出了含有自旋分量的回波信号函数方程,并将该分量引入传统的R-D算法中实现了对自旋目标的ISAIL二维图像的重建。实验采用毫米级铝条构成被测小目标,通过步进电机及带倾角的转台完成运动及自旋模拟。实验结果显示,当目标固定时,可通过回波能量数据获得一维距离向图像,与被测目标的4个特征点位置一致。当目标运动时,通过数据压缩并代入自旋参量,最后通过R-D算法可以获得可识别的ISAIL二维图像,验证了系统符合自旋小目标成像的设计要求。     

图像形变中基于MLS的光滑纹理映射技术

提出了一种基于移动最小二乘的二次拟合多项式纹理映射模型.该模型主要应用于使用控制网格的图像形变技术.图像中的物体被嵌入一个控制网格,并且对控制网格进行形变操作.在控制网格上应用纹理映射,以绘制形变后的物体.在纹理映射时通过将控制网格顶点在形变前后的位移向量作为拟合函数值,采用移动最小二乘方法进行拟合得到映射所使用的二次函数.该方法能够明显改善图像形变后的光滑性,实现逼真、自然的图像形变.     

火灾视频监控报警系统的应用研究

分析了智能视频监控火灾报警系统研究的发展现状和趋势，研究火灾视频监控报警系统的工作原理、系统组成、有关火焰图像处理算法和火焰的视频图像信号特性，在此基础上，提出系统设计方案，为将智能视频监控报警应用于消防工作进行有益的探索和研究。     

飞机图像导航数据库系统的设计与开发

运用图像导航原理,设计并实现了一套飞机图像导航数据库系统.系统将导航所需的信息和若干地区的地面图预先存放在数据库中的特定位置.用户只需在系统的可视化界面中进行少量的操作,该系统就能够在飞机航行的过程中实时地显示拍摄到地面图像,并将该图像与数据库中的相关图像进行特征匹配,从而获取并提供给用户飞机当时的位置、航速快慢及航向误差等导航信息.     

区域航拍图像重构中的配准与相互校正方法

图像配准与相互校正是区域航拍后续图像处理中图像重构的关键点和难点。针对区域航拍图像 重构的特点,提出了一种基于边缘匹配与三角形校正相结合的方法,为解决复杂环境、多变因素影响下的 航拍图像重构问题提供了一个新的途径。