基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法

在分析合成孔径雷达(SAR)图像中舰船尾迹线性特性的基础上,针对SAR图像线性特征产生因素的多样性,及由此引起的Radon变换域中尾迹峰值点检测的不确定性,提出了一种基于峰值点形态信息的尾迹检测算法。算法门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;对这些相应的局部峰值点的一维截面进行连续小波变换峰值点匹配,根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹并判决其真假类别。     

《鲁滨逊漂流记》中圣经原型人物简析

笛福的代表作《鲁滨逊漂流记》是现代幻想小说的开山之作。由于作者运用了多层次的圣经原型,小说文本被赋予了深刻而复杂的象征意义。对这些原型人物进行细致的文本阐释,将有助于揭示小说反映出来的作者的宗教观,甚至启蒙运动时期整个英国社会的宗教观。     

SAR图像目标分割与方位角估计

图像分割和目标方位角估计是进行SAR (SyntheticApertureRadar)图像自动目标识别的重要步骤。文章提出了一种基于MRF (MarkovRandomfield)模型的SAR图像分割算法 ,利用ICM (IterativeConditionalMode)局部优化方法 ,获得MAP (maximumaposteriori)准则下的图像分割结果 ,将图像分割为目标、阴影、背景三部分。然后确定目标离雷达最近的点 ,从而得到目标的主导边界 ,并估计出目标的方位角。用MSTAR (MovingandStationaryTargetAcquisitionandRecognition)数据进行实验 ,估计方位角的准确性与现有算法的结果相比 ,具有明显提高     

UWB-SAR成像算法中的插值方法研究

本文简单介绍了大处理角超宽带合成孔径雷达（ＵＷＢ－ＳＡＲ）波数域成像算法，研究了其中Ｓｔｏｌｔ插值的内容及其必要性，提出了几种插值方法来解决其中的插值问题。最后，利用所提出的几种插值方法进行仿真，得到了较好的聚焦效果，表明所提插值方法是有效的。     

面向异常检测的高光谱图像压缩技术

异常检测已经成为高光谱图像重要的后续应用之一,提出了一种面向异常检测的高光谱图像压缩算法.为减少压缩对异常检测性能的影响,首先采用RX算子对高光谱图像进行异常检测,并对异常点与背景对应的光谱维矢量进行预处理.对高光谱图像的光谱维矢量进行KL变换,通过引入虚拟维数估计算法对原始数据的本征维数进行估计,在此基础上给出了一种主分量选取方法.最后,采用最优码率分配策略为各主分量分配相应的压缩码率,并利用SPIHT算法分别进行压缩.实验结果表明,该算法在获得较高压缩性能的同时,可有效保持图像中的异常信息.     

一种新的高分辨率SAR图像目标自动鉴别方法

目标鉴别是SAR图像目标识别系统的关键环节,用以消除预筛选阶段因异常检测产生的大量虚假的感兴趣区域切片。针对目标鉴别问题,提出了一种新的目标自动鉴别方法,首先对CFAR检测的结果做基于面积特征的预鉴别处理,而后对获得的ROI目标切片提取鉴别特征,并在特征分析的基础上设定特征判决阈值,实现序贯鉴别处理。利用X波段SAR图像数据检验了上述方法,给出了鉴别输出的ROI切片。     

红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

红外成像型反舰导弹作战环境仿真研究

红外成像型反舰导弹的作战主要包括:被攻击的舰船目标,海水、天空背景,以及光照和大气中的自然干扰和可能遇到的人为干扰———红外诱饵弹、红外烟幕弹等。对作战环境的成像仿真是红外成像型反舰导弹效能评估的一个重要内容。为了使仿真达到实时、动态和交互的效果,讨论了一种运用OpenGL编程实现三维动画的仿真方法。     

综合孔径雷达系统设计的关键技术

从综合孔径雷达 SAR成像的基理出发 ,分析了 SAR系统中相位误差对 SAR图像质量的影响和系统中产生相位误差的重要因素 ,从而分析了 SAR系统设计的关键技术和实施的基本途径。