基于局部约束线性编码的单帧和多帧图像超分辨率重建

基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一,引入约束性更强的局部约束线性编码(LLC:Locality-constrained Linear Coding)对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典,然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码,再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像,最后添加全局约束重建高分辨率图像,并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明,新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低了计算复杂度,取得了满意的效果。     

基于状态空间法的多子阵超分辨测向技术

基于状态空间法,提出了一种稀疏多子阵场景下的超分辨测向技术．该技术利用多个物理阵列的接收数据．应用状态空间法在子阵间进行虚拟阵元内插,从而合成具有等效大孔径的雷达阵列,以提高测向分辨率．数值仿真结果表明,应用该技术使波束宽度远小于目标的角间距,能够很好地分辨并确定目标的方位角,从而验证了所提超分辨测向技术的有效性．     

基于非局部均值的单帧图像超分辨率重建算法

为了解决单帧低分辨率图像获得高分辨率图像的问题,提出了一种基于非局部均值滤波的单帧图像超分辨率算法,将图像超分辨率重建视为反问题,建立正则化模型,充分考虑图像的局部结构信息和自然图像中不同尺度的相似性冗余,加入非局部滤波.实验结果表明,文中算法从单帧图像重建的图像边缘轮廓和纹理较传统算法清楚,有效抑制了人工伪影,同时对噪声具有鲁棒性.在视觉效果及峰值信噪比上都取得良好的结果.     

基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法

为提高图像重建质量,研究超分辨率图像重建技术与稀疏表示理论,提出一种基于L1/2正则化的超分辨率图像重建算法.将L1/2正则化理论运用到字典学习中,利用学习得到的字典重建高分辨率图像.实验结果表明,该算法的图像重建效果优于基于L1正则化的超分辨率图像重建算法.     

基于频域、时域相结合的自适应图像超分辨率重建

基于最大后验概率(MAP)的超分辨率(SR)重建的研究重点是规则化项的选择,且其大都在频域中实现,为此提出一种基于频域、时域相结合的图像SR重建方法.首先,根据不同图像的特点,定义了频域规则化项(FR)和时域规则化项(TR);然后,给出了图像重建模型,引入频域、时域自适应权值来加强算法的自适应性;最后,运用共轭梯度法推导出重建迭代计算公式.实验表明,所提出的算法具有良好的收敛性和精确性.     

一种新的高分辨时延估计算法

多径分量重叠衰落下的精确时延估计对很多系统而言都非常重要,对于定位技术更是如此。近来,MUSIC算法被用来估计信道测量中的多径时间弥散参量,还被用于频域室内几何定位,且性能优于基于IFFT的时域分析。本文首先讨论了MUSIC算法应用于带限脉冲时延估计时存在的问题,针对该问题提出了一种带滑动窗解卷积的、基于MUSIC算法的新的时延估计器,最后将这一算法通过计算机仿真与其它算法作了对比分析。     

刚性曲面障板散射对多模球形水听器测向的影响

文章将板块元法应用于收-发分置时近场散射声场的计算,讨论了存在刚性曲面障板时障板散射对多模球形水听器测向的影响。研究结果表明,刚性曲面障板会使水听器在某些方位出现较大的测向误差,此时目标信号频率和俯仰角变化也会对测向产生较大的影响。存在刚性曲面障板时,等效声中心不对称对测向误差的影响较小,而等效声中心不共面对测向误差的影响要比不对称时明显得多。     

基于AR模型参数双谱估计的超分辨ISAR成像

利用双谱分析方法，用非高斯AR模型对雷达目标回波信号进行参数化双谱估计，并在此基础上对数据进行外推处理，然后对数据进行ISAR成像。仿真和实测数据实验表明，本文的处理方法比传统的ISAR成像分辨力有明显的提高，且运算量不大，满足ISAR的实时或者准实时成像要求。     

一种用于宽带信号测向的新算法

在基于子空间方法的宽带信号测向算法中，聚焦矩阵的构造对测向性能有着重要的影响．本文给出了求聚焦矩阵的一类方法，聚焦前后阵列信噪比没有任何损失．通过对聚焦后的协方差矩阵进行特征值分解，然后进行一维谱峰搜索，获得宽带辐射源来波方向的估计值．把本文算法应用到均匀线阵上，仿真实验结果证明了算法的有效性，并且给出了方向估计精度、分辨率与信噪比、快拍数、相对带宽之间的关系．     

超分辨率重构技术需要考虑的几个因素

超分辨率重构指的是用低分辨率的视频重构高分辨率的视频和图像,以获得更好的视觉效果。该文分别从成像过程和压缩过程两个方面讨论了超分辨率重构过程需要考虑的因素,同时指出了运动估计和运动补偿在超分辨率重构中的重要性。文章还分析了运动估计在超分辨率重构技术中所面临的新的难题。最后,对于超分辨率算法的具体实现进行了探讨性的研究。