数字全变差向量滤波与相位解缠

分析了"噪声"对合成孔径雷达干涉(InSAR)测量中相位解缠的影响,介绍了SAR影像相干斑噪声的固有性、特殊性以及通常的滤波处理方法.基于连续的各向异性扩散偏微分方程图象处理模型,提出适合于干涉图(mterferogram)和干涉相位条纹图(phase fringe)数字全变差滤波(DTVF)模型.计算分析表明滤波处理极大减少了干涉相位条纹图的残差点,降低设置枝切线的复杂性,在保证解缠质量前提下,提高了大幅图象相位解缠可行性.     

质量图和残差点相结合的InSAR相位解缠方法

在分析质量图原理及其在相位解缠中应用的基础上,提出了一种质量图和残差点相结合的InSAR干涉图相位解缠算法,算法以干涉图中残差点的分布信息为依据,优化质量阈值的确定方法,并以此为依据将干涉相位图划分为高低质量区域,指导相位解缠的顺利进行。通过使用不同质量图的实验结果表明,该方法减少了干涉图中有效信息的流失,并且指标明确,人工干预少,解缠结果较枝切法等经典方法更准确而有效。     

一种新的静态小波域干涉相位图滤波方法

干涉相位图中的噪声会妨碍后续的相位解缠,并降低最终的数字高程模型(Digital elevation model,DEM)的精度.该文提出一种静态小波域的干涉相位图滤波方法.该方法通过分块处理大幅干涉相位图,并且自适应地计算贝叶斯门限以分类处理静态小波系数.用SIR-C/X SAR在意大利Etna火山的干涉数据进行实验,并将本文算法处理结果与Goldstein滤波及改进Goldstein滤波的结果相比较.实验结果表明:本文算法能够有效减少干涉相位图中的残余点,具有更好的降噪性能,而且能够更好地改善干涉条纹边缘的清晰程度.     

基于中性残差点集的干涉SAR相位解缠算法

相位解缠是合成孔径雷达干涉测量数据处理的关键性步骤之一.在分析Goldstein枝切法和残差点位置的基础上,提出了一种改进的相位解缠算法.首先采用4点环路积分识别残差点,在邻近偶极子对残差预处理后,将剩下所有残差点分成若干个总电荷平衡的中性点集.然后采用普里姆算法对各中性残差点集依次处理,获得相应的最小代价生成树,全部最小代价生成树的边就是相位解缠所需的枝切线.最后,采用真实干涉SAR数据,分别利用本文方法和Goldstein法做了相位解缠实验.通过枝切线总长度和未解缠象素数量两项性能指标对比,证明了改进算法的有效性.     

InSAR处理中滤波方法研究 

合成孔径雷达干涉图质量直接影响相位解缠精度,对干涉图进行滤波处理,去除相位图噪声,改善干涉图质量,是InSAR处理中十分重要的步骤,通过探讨方位向与距离向滤波,以及多视滤波、圆周期均值/中值滤波、基于梯度自适应滤波、Goldstein自适应滤波等噪声抑制方法,并利用Envisat ASAR数据对以上滤波方法进行对比验证。     

InSAR两种相位解缠算法的融合

相位解缠是合成孔径雷达（SAR）干涉测量数据处理的重要步骤之一。解缠的精度将直接影响干涉测量结果的精度,本文通过实验研究,对比分析了现有的两类主要的相位解缠算法的解缠原理、解缠思想、各自的特点及其引起误差的原因,然后结合各自的优点组成了一种效果更好的二维相位解缠算法。使用该算法解缠后的相位条纹与原始干涉相位图相位条纹的一致性非常好。     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低.为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率.文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法.并采用了真实数据验证了方法的有效性.     

InSAR干涉纹图噪声抑制算法的比较及改进

干涉纹图中的噪声影响着InSAR的图像质量,使得相位解缠无法进行或者使生成的DEM精度降低。为了获得高质量的InSAR纹图,必须对噪声进行有效抑制,同时保持空间分辨率。文中探讨了InSAR干涉纹图的噪声抑制方法,提出了一种新的干涉纹图的滤波方法。并采用了真实数据验证了方法的有效性。     

星载SAR干涉技术获取DEM及其精度分析

星载合成孔径雷达干涉（InSAR）技术是一种数据覆盖范围广、廉价、高效、方便的数字高程模型（DEM）获取方法,但在地面植被覆盖广、大气水汽含量高的地区其影像相干性随时间基线的增加迅速降低;同时,SAR卫星的轨道误差也影响DEM精度。利用ERS-1/2卫星串行模式SAR数据获取镇江地区DEM,分析了轨道误差对DEM精度的影响;根据干涉相位的统计特性,从理论上给出干涉相位噪声与相干系数和视数之间的关系。实验结果表明就干涉像对的卫星轨道误差和相位噪声而言,在小区域内DEM精度优于3.5 m。     

残差点退化的统计费用网络流机载相位解缠算法

目的 相位解缠是InSAR干涉数据处理的关键步骤,而解缠不连续（即相位跳变）问题却普遍存在,尤其在机载InSAR系统中,由于数据的高分辨率,使得低矮地物如树木带在数据中表现为相位不一致,因而相位跳变问题更加显著。星载InSAR相位解缠广泛使用统计费用网络流（SNAPHU）算法^[1],借鉴其经验将SNAPHU算法引入高分辨机载InSAR相位解缠。而残差点退化方法能有效补偿局部相位不一致区域。因此本文提出一种结合残差点退化方法与SNAPHU算法的高分辨率机载InSAR相位解缠算法。方法 将原始InSAR数据滤波且去除平地相位,再对其进行残差点退化处理。残差点退化包含残差点定位,及残差点补偿两部分。根据残差点及其邻域像元的性质,对残差点进行补偿使其退化为非残差点,不断迭代这一过程,以减少图像中的残差点,优化局部数据。根据机载InSAR系统定标参数,修正SNAPHU算法中的参数及几何模型,使用修正后算法进行相位解缠。结果 利用2011年四川江油地区的单轨双天线X波段机载InSAR数据进行了试验,试验结果表明,在相位不一致,相干性低的连续树木带区域,该算法显著缩小了解缠相位不连续区域,修正了大面积的相位跳变。结论 验证了残差点退化方法结合统计费用网络流算法可有效解决解缠相位大面积跳变问题,且对噪声具有鲁棒性。     

基于DWT与SVD自适应公开水印技术

在深入研究小波变换理论、奇异值分解理论的基础上,通过计算表达式来建立水印嵌入参数（如嵌入强度等）和图像质量的关系,提出了一种基于DWT与SVD鲁棒自适应的水印算法,算法中选取小波域的LL子带的最大奇异值自适应量化的方法嵌入水印,并能够盲提取,实验表明,本算法对JPEG压缩、中值滤波、亚抽样、低通滤波等图像处理有很强的稳健性.     

A robust color image watermarking with Singular Value Decomposition method

The performance of a watermarking method based on Singular Value Decomposition (SVD) has been improved for color image in this paper. One of the common methods used for hiding information on image files is Singular Value Decomposition method which used in the frequency domain. In Singular Value Decomposition based watermarking techniques; watermark embedding can usually be achieved by modifying the least significant bits of the singular value matrix. This paper gives application results which show the watermarking security of using this algorithm for the watermarking and demonstrate the accuracy of these methods. The performance comparison of the algorithms was also realized.     

基于非负矩阵分解的中文文本主题分类

提出基于非负矩阵分解（NMF）的中文文本主题分类方法,应用NMF算法分解词．文本矩阵获取词之间的相关性,有效地解决同义词、多义词的影响。实验结果表明,与基于奇异值分解的潜在语义索引方法相比,该方法计算速度快、占用存储空间较少。在潜在语义数据降低较大的情况下,NMF方法具有更好的分类精度。     

超声逆散射成像方法研究

在研究奇异值分解、最小二乘法的基础上,采用空间域方法研究超声逆散射成像问题。通过脉冲基和点匹配的方法将泛函方程转换为代数方程,运用迭代算法解决方程的非线性问题。利用Picard准则判断方程的不适定程度,并采用均值处理和截断奇异值分解正则化2种方法对方程进行求解。实验结果证明,该方法可以较好地滤除噪声,提高重建图像的质量和可信度,减少迭代过程中的计算量。     

基于随机投影技术的矩阵填充算法的改进

利用随机投影加速技术将高维矩阵的奇异值分解(SVD)投影到一个低维子空间上进行,可以减少SVD消耗的时间。定义了奇异值随机投影压缩算子,取代之前的奇异值压缩算子,并用这个算子改进了定点连续(FPC)算法得到FPCrp算法。对改进前后的算法进行了大量实验,结果表明:随机投影技术能够在保持算法鲁棒性和精度的同时,节省50%以上的时间。因此,基于随机投影技术的矩阵填充算法更适合求解大规模问题。     

融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法

针对大众标注网站项目推荐系统中存在数据矩阵稀疏性影响推荐效果的问题,考虑矩阵奇异值分解(SVD)能有效地平滑数据矩阵中的数据,以及朋友圈能够反映出一个人的兴趣爱好,提出了一种融合朋友关系和标签信息的张量分解推荐算法。首先,利用高阶奇异值分解(HOSVD)方法对用户-项目-标签三元组信息进行潜在语义分析和多路降维,分析用户、项目、标签三者间关系;然后,再结合用户朋友关系、朋友间相似度,修正张量分解结果,建立三阶张量模型,从而实现推荐。该模型方法在两个真实数据集上进行了实验,结果表明,所提算法与高阶奇异值分解的方法比较,在推荐的召回率和精确度指标上分别提高了2.5%和4%,因此,所提算法进一步验证了结合朋友关系能够提高推荐的准确率,并扩展了张量分解模型,实现用户个性化推荐。     

复合NSCT分解DCT变换和SVD分解的多重变换水印

为了提高水印的抗旋转攻击鲁棒性,加大水印的嵌入量,提出了一种基于非采样Contourlet变换（NSCT）和离散余弦变换（DCT）结合的双重变换域水印算法。对图像进行NSCT变换,将低频系数进行DCT变换,对DCT域低频系数进行奇异值分解（SVD）。经仿真实验表明,该算法对常规滤波、旋转有很好的鲁棒性,特别面对旋转攻击时,算法仍能很好地提取出水印信息。     

基于时频分析的海杂波背景下舰船目标检测

为了克服基于小波尺度谱重排的时频分析方法中时、频分辨率不佳及时频分布可读性较差等问题,本文提出了一种基于参数优化Morlet小波变换和奇异值分解的海杂波背景下舰船目标检测算法。算法首先利用Shannon小波熵作为目标函数,根据高频地波雷达信号的特点自适应地优化Morlet小波变换的时间带宽积参数,使得后续重排尺度谱的时、频分辨率同时达到最佳。然后再对重排小波尺度谱进行基于奇异值分解的降噪处理,以抑制环境噪声的影响,进一步提高时频分布的可读性。实验结果表明：与传统的时频分析算法相比,本文提出的算法具有更好的时频聚集性和较强的噪声抑制能力,能有效地检测海杂波背景下缓慢运动的匀速和匀加速舰船目标。     

基于混沌加密和SVD的数字图像水印算法

为提高传统数字图像水印算法的安全性,提出一种基于混沌加密和奇异值分解的水印算法.采用Chebyshev混沌映射产生的混沌序列加密水印图像,将加密后的水印图像与原始图像进行分块,再对每一块进行奇异值分解,从而实现水印的嵌入.仿真实验结果证明,该算法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、滤波等具有较高的鲁棒性,同时能较好地抵抗剪切攻击.     

基于运动目标检测的视频水印算法研究

摘要：为了提高视频水印的鲁棒性,提出一种基于运动目标检测技术的算法。通过相邻帧差法提取并标记视频图像序列中的运动目标,并采用图像局部奇异值分解(SVD)算法,实现水印的嵌入和盲提取过程。在仿真实验中,通过计算水印嵌入后图像的峰值信噪比,证明该水印算法具有很好的不可见性和隐蔽性;并使用strimark软件对嵌入水印后图像进行几何攻击,分析水印图像的相关系数,验证本算法具有很好的鲁棒性。