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针对SAR图像目标的精确分割问题,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)和Gabor滤波器分别提取图像特征,然后采用脉冲耦合神经网络(PCNN)对目标区域进行增强,提出了一种分割算法。分别对图像进行NSCT分解和Gabor滤波,对NSCT域的高、低频子带系数构造一个特征图,对Gabor滤波的不同尺度构造对应的特征图,对所获取的各个特征图用PCNN进行目标增强,最后对增强的特征图进行合理合并与分割。利用MSTAR SAR数据库中各种干扰强度下的图像进行了实验,结果表明,相比于模糊C均值、马尔可夫随机场等常见的分割算法,所提出的算法分割结果更为准确,同时受噪声干扰更小。 相似文献
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太赫兹干涉成像是一种基于频谱域的成像方法,通过对目标场景的频谱域信息采样重构目标图像,避免了逐像素扫描,所需的探测阵元数目少,在图像获取速率和成像分辨率上具有发展潜力。研究了太赫兹干涉成像原理及其实现方法,分析了成像分辨率和有效视场问题。通过仿真实验分析了目标场景中存在噪声对成像质量的影响,表明干涉成像对目标噪声较为敏感。对安检应用场景的反射成像模式进行了分析,证明了原理系统的适用性。仿真结果所得结论可为太赫兹干涉成像系统设计和实际应用提供理论依据和技术支持。 相似文献
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利用曲波变换能够准确捕获图像高维奇异信息的特点,提出了一种在曲波域中基于脉冲耦合神经网络和最优化评价准则的图像融合方法。该方法用曲波变换对输入图像进行多尺度分解,再利用脉冲耦合神经网络的全局耦合特性对高频子带曲波系数进行选取,定义图像融合的目标函数,根据最优化目标函数确定低频曲波系数的融合权值,进行曲波逆变换得到融合图像。实验结果以及与其他算法的比较分析表明了算法的有效性和优越性。 相似文献
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图像分割是SAR图像自动目标识别应用中的基础性问题。定义并分析了MSTAR图像的矩特征,进而构造了多阈值处理策略,用于MSTAR图像的分割。首先研究了目标、阴影,以及背景区域统计特性,并确定了相应的数学模型描述,在此基础上给出了矩特征的定义,并分析了其基本特性。通过由图像空间到矩特征空间的转换,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,因此通过构造不同的阈值化规则,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割。对MSTAR图像的处理结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等典型分割算法相比,本文方法不需进行噪声抑制,但在分割效果和鲁棒性等方面性能更好,同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性。 相似文献
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在Goldstein的合成孔径雷达干涉测量干涉相位图滤波算法基础上,构造了一种自适应的域加权系数来取代原先人工设定的经验值,并以局部相干系数计算其幂指数,解决了原算法在面对复杂干涉条纹图时,由于均采用一致性处理而导致的过滤波和欠滤波问题.仿真数据和实际ERS数据处理结果表明,改进算法在显著降低干涉相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率. 相似文献
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太赫兹干涉成像原理简单,需要的探测单元少,数据获取效率高,在太赫兹成像应用中有很大发展潜力。研究了太赫兹干涉成像的原理,并设计了用于仿真成像的原理性方案。通过仿真实验分析了成像频率、圆周阵列半径、阵元数目对成像质量的影响以及成像系统的频率带宽。结果表明:在其他条件不变的情况下,成像频率越高,可有效成像要求的阵列半径越小;增加阵元数目可提高成像质量,但增加到一定数量后,提高不明显;均匀圆形阵列的有效成像带宽较宽。仿真结果所得到的结论为太赫兹干涉成像系统设计和实际应用提供了理论依据和技术支持。 相似文献
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吴俊政 《计算机与数字工程》2009,37(5):136-138
根据奇异值分解的基本原理及其特点,结合图像的矩阵结构,提出了用奇异值分解,然后选取部分奇异值和奇异向量重构矩阵进行图像压缩的方法,并通过对图像进行分块降低计算量,实验结果表明奇异值分解能够有效用于图像压缩。 相似文献
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