基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别

提出一种基于颜色及梯度统计特征的结核杆菌目标识别算法。首先基于HSV颜色空间进行图像预分割,然后在CIE L*a*b*颜色空间进行自适应分割以提取目标精细几何形状。为了适应背景的复杂变化,基于色调一致性假设对疑似目标进行色调一致性检验并剔除大部分伪目标。为了将重叠粘连目标从伪目标中分离出来,提出两个梯度统计特征,然后结合目标的面积、周长、长宽比、圆形度、粗糙度等形态特征,组成7维特征向量送入贝叶斯分类器进行分类。实验结果表明,本文算法能适应标本、染色及图像背景等复杂变化,目标识别率可达91%。     

机载平台野外立体场景弱小变化目标检测

提出了一种针对机载序列图像的野外立体场景弱小变化目标检测新方法。为了补偿平台运动,提出了一种级联图像配准模式,即首先通过生物视觉方法对待检图像进行快速粗配准,然后通过不变系数最小二乘匹配进行精配准;为了补偿图像间的灰度变化,提出了直方图一致性变换方法,该方法不仅可以处理线性灰度变化而且可以处理非线性灰度变化;为了弱化场景立体效应影响,提出分子区的方法,即通过将图像划分为若干子区,各对应子区独立求解仿射参数,使得待检图像不同位置子区可以对应不同几何变换参数。光电吊舱真实图像变化检测实验,证明了文章方法的正确性和有效性。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

分数域图像混合噪声盲复原方法

提出了一种在分数傅里叶变换域中对图像进行复原的新方法.对于模糊且含有高斯噪声和啁啾噪声的图像进行分数傅里叶变换,利用各种噪声在分数域中的性质估计出复原图像的分数谱,再通过逆分数傅里叶变换返回空域,获得复原图像.在图像受到多种因素导致退化的情况下,以及在无任何先验知识的前提下,此方法可以简化复原过程,进行图像盲复原.     

基于LWT的纹理特征提取方法

介绍了一种利用局部沃尔什变换(LWT)提取图像纹理特征的新方法,给出LWT的定义,并分析了LWT系数的统计特性及其各阶矩的纹理鉴别性能。结果表明:自然纹理图像的LWT系数一般不服从正态分布,其偶数阶矩具有较好的纹理鉴别性能,奇数阶矩的纹理鉴别性能较差,因此选取LWT系数的偶数阶(2、4、6阶)矩作为纹理特征。与Haralick[1]、Wang和He[2,3],以及HuiYu[5]等人提出的纹理特征相比,基于LWT的纹理特征具有更好的鉴别性能,并且计算简单。     

基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计

提出了一种基于DSP和FPGA的实时图像瞄准具的设计方案。其核心部分实时图像处理系统的设计采用了DSP＋FPGA的混合结构,即DSP作为视频图像处理核心芯片,完成复杂的图像处理算法,而采用FPGA实现视频图像的实时采集与显示,以及系统所有时序和逻辑控制。充分利用DSP高速的图像处理能力,以及FPGA灵活的系统编程能力,大大减轻了DSP的负担,使得DSP能够专心于图像处理,极大地提高了系统的实时性、可靠性与灵活性。     

FFT-MTD滤波器组优化设计与仿真

介绍了用FFT算法实现雷达信号动目标检测(MTD)的方法,为提升MTD在强杂波环境下的检测性能,对加权FFT优化MTD时窗函数的选取进行了讨论,比较了6种窗函数加权时FFT等效多普勒滤波器组的幅频特性和改善因子,得出了适合于MTD的最佳窗函数,并针对某型雷达信号体制进行了仿真分析和验证,结果表明优化方法增强了MTD在杂波背景下的检测性能.     

变步长自适应算法在GPS空时抗干扰中的应用

针对基于FROST阵列处理的最小均方算法(FROSR-least mean squares,FLMS)收敛速度较慢的缺点,将FLMS算法和变步长技术相结合,采用了一种基于Sigmoid函数的变步长快速自适应算法(variable step-size FROSR-least mean squares,VFLMS)。将该算法应用于GPS接收机空时自适应处理系统中,理论分析和计算机仿真表明,VFLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,效果理想。     

MGR-SAT:一种基于流模板的多粒度可重构数字信号处理器

面对需求各异的数字信号处理应用,当前主流的通用处理器、DSP、ASIC和FPGA不能同时满足各应用在成本、功耗、性能、灵活性方面的要求.针对这些问题,结合流处理技术、可重构技术和平台技术,提出一种基于流模板的多粒度可重构数字信号处理器MGR-SAT.MGR-SAT利用流处理技术来解耦合数据运算与访存,提供多种粒度的大规...     

小波分析在雷达信号处理中的应用展望

小波分析在雷达信号处理中的应用研究,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。介绍了小波分析的发展历史、研究现状,阐明了小波分析的基本概念,比较了各种小波处理方法的特点,详细讨论了小波在雷达信号处理中的诸多应用,指出了有待解决的各种问题,对小波分析在雷达信号处理中的应用提出了展望。