基于第二代Bandelet变换的自适应阈值去噪算法

针对目前最新发展的Bandelet交换的特点,文中提出了基于第二代Banddet变换的自适应阚值去噪算法,充分利用图像内在的几何正则性,自适应获得图像的最优表示,通过噪声强度设置阁值,并利用软阈值函数实现图像去噪,实验结果表明,该算法比小波算法去噪后的图像在视觉效果及客观指标上都有显著提高.     

一种有效的双树复小波-Wiener滤波去噪算法

为了有效恢复被高斯白噪声污染的图像,将双树复小波变换和自适应Wiener滤波结合起来,提出了一种双树复小波-Wiener滤波去噪算法.仿真结果表明,利用该算法去噪后恢复的图像主观质量和峰值信噪比比基于正交小波变换的门限法和Wiener滤波法都要好.     

基于复小波方向信息的SAR图像斑点噪声抑制

针对一般小波去噪方法在去除合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar-SAR)图像斑点噪声时不能有效保持图像边缘信息的问题,提出结合双密度双树复小波变换（Double-Density Dual Tree Complex Wavelet Transform –DD_DTCWT）方向信息进行边缘检测的SAR图像噪声抑制算法。本文对边缘检测指标进行改进,利用DD_DTCWT方向复小波系数的相对方差作为边缘检测指标,通过相对方差分布密度函数获取阈值处理的自适应门限,由此实现SAR图像的自适应滤波。实验结果表明,本文提出的边缘检测和主方向高频复系数提升方法可以有效保持并增强图像的边缘信息。与SRAD算法和基于DD_DTCWT的双变量收缩函数（Bivariate Shrinkage Function--BSF）算法相比较,本文算法具有更好的边缘保持能力。      

基于改进协同量子粒子群的小波去噪分析研究

小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数...     

基于Bandelet变换的图像压缩传感

提出并讨论了一种基于Bandelet变换的图像压缩传感算法。该算法可自适应跟踪图像的正则方向,提高对图像的稀疏表示能力,进而提高重构后的图像质量。对一幅图像在不同测试矩阵下利用小波法、DCT法和Bandelet法压缩传感算法进行图像重建仿真,仿真结果表明,该算法具备更为出色的图像还原质量和更优的PSNR。     

基于新步长调整函数的正交小波变换自适应滤波方法

研究一种基于新的步长调整函数的正交小波变换最小均方自适应滤波算法,阐述了基于正交小波变换的自适应滤波原理,解释了正交小波变换能够提高算法收敛速度的原因。将一种新的步长调整函数应用于正交小波变换最小均方自适应滤波系统,通过模型识别检验了算法的收敛速度和稳态误差。使用该方法进行体震信号的自适应滤波,获得了更快的收敛速度和更好的滤波效果。     

基于最优小波包的SPIHT图像编码算法

提出了一种基于最优小波包的改进SPIHT图像编码算法.分析了各种代价函数的特点以及构建最优小波包基的算法.实验结果表明:基于最优小波包的SPIHT图像编码算法能自适应的量化小波包分解后的不同子带的系数,其峰值信噪比和重建图像质量均优于标准的SPIHT编码算法.     

基于相邻尺度积系数的半软阈值小波滤波

针对相邻尺度积系数硬阈值滤波后的MSE函数不连续,最优阈值选取困难,该文构造了一种基于相邻尺度积系数的半软阈值函数。其为收缩因子函数与小波系数的乘积,对小波系数无穷可导、可在阈值邻域内对小波系数自适应收缩。进而通过极小化SURE(Stein Unbiased Risk Estimate)估计得到MSE意义下自适应于信号和噪声的最优阈值。大量仿真实验表明:采用本文构造的半软阈值函数,可改善基于相邻尺度积系数的滤波算法性能。     

基于第二代Bandelet变换的图像认证水印算法

设计了一种基于第二代Bandelet变换和自适应统计模型的图像认证水印算法.提出了用Bandelet变换生成图像矢量方向流的算法,应用图像的矢量方向流来刻画图像特征,并构造了基于高斯分布统计模型的水印修改自适应噪声可见强度算法.通过噪声可见强度筛选出含纹理信息较多的图像分块隐藏图像矢量方向流.利用提取出的隐藏方向流信息和用Bandelet变换生成的方向流作相关性检测,实现对图像的认证.实验结果表明,该算法有很强的抗JPEG和噪声攻击能力,保证了水印图像的视觉质量和顽健性,实现了盲检测,隐蔽性和安全性较好.     

一种图像脉冲噪声小波域广义滤波算法

提出了一种脉冲噪声滤波算法.首先对噪声图像进行二维小波分解,得到高频和低频子图像;其次对高频子图像序列采用改进自适应加权中值滤波进行处理,以排除水平、垂直、对角方向的噪声;然后对于低频子图像引入基于修正系数的维纳滤波进行处理,并进行小波系数重构;最后设计出一种小波域图像增强模型,通过设置调节系数,将图像分为不同区域分别进行相应比例的对比度拉伸处理,结合实验定量讨论了噪声强度与模型系数的函数关系.实验表明,该滤波算法不仅优于几类单一滤波算法,相对于某些组合滤波算法而言,也具有一定的优势.     

合成孔径雷达卫星系统任务分析方法研究

系统地总结了国内外合成孔径雷达(SAR)卫星的发展现状及趋势,提出了大视角双侧视SAR卫星的新概念。针对SAR卫星有效载荷的特点,从用户需求分析和关键约束条件入手,研究了卫星轨道设计与覆盖性能分析方法,总结了雷达波位参数设计和系统性能分析方法,提出了SAR卫星系统星地一体化任务分析方法。通过计算机仿真,对大视角双侧视SAR卫星概念进行了初步可行性分析。     

基于狼群算法的SAR图像属性散射中心参数估计

针对合成孔径雷达（SAR）图像属性散射中心估计问题,提出基于狼群算法的新思路。方法首先在图像域上对SAR图像进行“分治”解耦。对每一个属性散射中心进行序贯估计时,采用狼群算法作为基础优化算法,获得散射中心最佳的参数集。狼群算法通过分析狼群的协作捕猎活动及猎物分配等特点,具备良好的全局搜索能力和局部开发能力。算法通过结合传统图像域解耦的思想和狼群算法的稳健优化性能,提高SAR图像整体的属性散射中心估计精度。实验中,采用所提方法对MSTAR数据集中的原始SAR图像及加噪样本进行参数估计,实验结果验证了其有效性和噪声稳健性。     

机动飞行条件下前斜SAR分辨率分析

在机动飞行的前斜合成孔径雷达(SAR)系统中,成像的几何构型随时间显著变化,传统的分辨率分析方法不适用于这种情况.为了描述该系统下的分辨率特性,提出了一种基于分辨椭圆的计算不同几何构型下的前斜SAR分辨率的方法,通过评估分辨椭圆面积找到目标识别最优位置.仿真结果表明,该方法适用于不同飞行参数和几何构型条件下的机动飞行的前斜SAR分辨率分析.     

分布式小卫星合成孔径雷达三维地形成像的最优垂直轨迹基线

分布式小卫星合成孔径雷达 (DSS-SAR)中垂直轨迹基线和沿轨迹基线同时存在、相互耦合,且具备多个基线,因此与单星SAR干涉相比,DSS-SAR三维地形成像最优垂直轨迹基线的确定更为复杂。该文提出了一种确定DSS-SAR三维地形成像最优垂直轨迹基线的新方法。该方法根据DSS-SAR干涉复图像对的相位差的统计特性,推导了DSS-SAR多基线干涉的干涉相位的克拉美-罗界,并由此求得测高误差与垂直轨迹基线之间的关系式,令测高误差对垂直轨迹基线的导数为零,得出DSS-SAR三维地形成像的最优垂直轨迹基线。最后根据最优垂直轨迹基线的计算式,详细分析并推导了由3颗小卫星构成的不同空间编队构形DSS-SAR的最优垂直轨迹基线,结果表明,当基线数为1时,论文推导的DSS-SAR多基线干涉最优垂直轨迹基线与已有单星SAR干涉最优基线设计结果一致。此分析结果验证了论文方法的正确性。     

结合多源特征与高斯过程模型的SAR图像目标识别

针对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像目标识别问题,提出结合多源特征和高斯过程模型的方法。分别利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)以及单演信号提取SAR图像的特征矢量,并将它们串接为单一矢量。三类特征从不同角度描述SAR图像目标特性,从而为目标识别提供更为有效的信息。决策分类过程采用高斯过程模型进行多元分类,基于融合特征矢量获得概率意义上的最佳决策。实验中,采用MSTAR数据集设置3类目标、10类目标、型号差异以及俯仰角差异识别问题,结果验证了提出方法的优越性能。     

基于可变参数化几何模型的SAR图像飞机目标特征提取方法

基于飞机目标的轮廓特点和成像特性,提出了一种基于可变参数化几何模型的合成孔径雷达（SAR）图像飞机目标特征提取方法。首先,利用飞机目标的先验知识构造一个描述飞机目标外形轮廓的参数化模型;然后,对于输入的实测飞机目标切片图像,构建目标函数来度量模型与实测图像中目标区域的拟合程度,通过遗传算法求解最优参数;最后,在最优参数模型的基础上计算目标的几何特征。基于仿真和实测数据的实验结果验证了该方法的有效性。     

基于广义交叉验证和Cycle Spinning的SAR图像相干斑抑制

该文基于SAR图像的统计特性,提出了一种相干斑抑制算法。该算法在不需要估计噪声能量的情况下,采用广义交叉验证准则构造目标函数,自适应获取近似最优阈值;然后基于小波阈值收缩完成SAR图像滤波;并引入Cycle Spinning策略有效去除边缘存在的振铃效应。实验结果表明:基于该文算法的相干斑抑制在视觉效果和客观衡量指标上都取得了较好的、鲁棒的效果,有效地抑制了相干斑噪声,均匀区域平滑,且能同时保持边缘和细节清晰。     

地基SAR干涉相位滤波优化方法

地基SAR对边坡进行形变监测过程中,为了获得较高的图像质量和进行相位解缠的需要,往往要对干涉相位进行滤波优化,以提高干涉相位图的信噪比,减少干涉相位图中的残差点,从而有助于更好地进行相位解缠,提高形变监测的精度与可行性。本文针对地基SAR干涉相位图的空变等特性,对地基SAR干涉相位滤波算法进行了研究,着重介绍了四种经典、高效的干涉相位滤波算法,并进行了地基SAR边坡形变监测试验,使用实测干涉数据进行了四种滤波处理,从定量及定性的角度对每种滤波算法进行了比较与评估。最终给出了最优滤波算法,为地基SAR进行干涉相位实时滤波优化及后续数据处理提供了基础。      

SAR target detection based on the optimal fractional Gabor spectrum feature

In this paper, an algorithm based on fractional time-frequency spectrum feature is proposed to improve the accuracy of synthetic aperture radar (SAR) target detection. By extending fractional Gabor transform (FrGT) into two dimensions, the fractional time-frequency spectrum feature of an image can be obtained. In the achievement process, we search for the optimal order and design the optimal window function to accomplish the two-dimensional optimal FrGT. Finally, the energy attenuation gradient (EAG) feature of the optimal time-frequency spectrum is extracted for high-frequency detection. The simulation results show that the proposed algorithm has a good performance in SAR target detection and lays the foundation for recognition.