一种改进Contourlet变换的图像去噪算法

针对Contourlet分解的细节图像在奇异点附近产生振荡,在去噪过程中会产生伪吉布斯现象,提出一种改进的拉普拉斯金字塔实现基于Contourlet变换的图像去噪算法。阈值的选取不仅考虑不同尺度中噪声含量的不同,而且在不同方向上对阈值进行了调整。实验结果表明,利用该文去噪方法进行去噪比其他方法得到更好的视觉效果和更高的PSNR值。     

基于FFT的循环平稳信号波达方向估计

针对在电子对抗实际应用中，来波信号比较集中的情况，提出一种基于FFT的循环平稳信号DOA估计算法。该算法将FFT引入到Extended Cyclic-MUSIC算法中，预先探索存在信号的空间局部区域，避免了全空间谱峰搜索，提高了波达方向检测效率。仿真结果证明了该算法的有效性。     

Contourlet域手写签名鉴别特征提取

手写签名验证是一种根据手写笔迹判断书写人身份的一门科学和技术。与联机签名鉴定相比,脱机签名鉴别受设备约束少,具有更广的实用范围。然而,由于脱机签名鉴定丢失了书写过程中的动态信息,鉴定难度大。本文针对脱机手写签名鉴定的特点,提出了基于Contourlet和分形维的特征选取方法,将传统的结构特征与统计特征有机结合起来。运用K-L变换对已提取的特征向量进行降维,最后输入支持向量机进行真伪鉴别。实验结果表明了本文算法的高识别性。     

一种新的分形图象压缩编码方法

本文首先研究了一般分形图象压缩方法存在的缺陷，然后对它进行了改进，最后在ＤＣＴ域进行进一步改进。实验结果表明，与原来方法相比较，改进后的方法具有明显的优越性。     

分形插值在图象处理中的应用

本文讨论了随机分形插值方法及其在图象放大和图象压缩编码中的应用，实验结果表明，用分形插值方法实现图象放大和压缩编码能获得良好的结果，其突出优点是速度快。     

基于原子能量特性的快速图像匹配追踪

稀疏分解在图像处理中应用的关键障碍之一是图像稀疏分解速度十分缓慢。针对这一问题,提出了一种新的图像稀疏分解的匹配追踪快速算法。研究了图像稀疏分解中使用的原子的能量分布特性,根据原子能量的分布特性,图像匹配追踪中的绝大部分的计算可以省略,因而极大地提高了图像匹配追踪的计算速度。实验结果表明,新的算法比传统的图像匹配追踪算法速度提高了许多倍,而恢复图像的质量没有任何的降低。     

毫米波辐射计对金属目标的探测

针对金属目标的探测问题,依据金属的毫米波辐射特性,提出一种基于毫米波辐射计成像的金属目标探测方法。该方法首先利用毫米波辐射计扫描目标并成像,再用区域标记算法标记成像图像,通过分析标记区域的面积排除干扰信息,最后检测出金属目标。实验表明,该方法能够从各种背景中有效检测出金属目标,为下一步目标的识别、跟踪与定位提供了依据。     

子波处理的新探索

本文提出了一种新的子波处理方法。试方法是在已知子波的基础上,利用子波自相关的零相位对称性,根据最小平方原理进行反褶积,最后得到零相位的压缩脉冲。经过上机试验证明,该方法比原有子波处理方法有较大的改善。     

图像1 DFFT-MP稀疏分解算法研究

针对图像稀疏分解速度慢和重建图像视觉效果不好的问题,提出了一种基于MP和一维FFT、的图像稀疏分解算法。算法中把二维图像按行抽取成一维信号,同样地,把过完备原子库中的原子按行抽取成一维原子,然后把二维图像或图像残差与原子的内积运算转化为一维信号或信号残差与一维原子的互相关运算,最后利用一维FFT方法计算一维信号与原子的互相关运算。通过实验验证表明,在重建图像的质量没有改变的前提下,当图像大小为512 X512时,一维FF7图像稀疏分解算法的速度比二维FFT提高了2. 11倍。     

基于MPI并行计算的信号稀疏分解

在研究信号稀疏分解理论及其最常用的匹配追踪算法的基础上,针对MP算法存在的计算量过大的问题,提出一种基于并行计算系统实现信号稀疏分解的方法。该方法利用8台微机,采用MPI消息传递机制,以100 M高速以太网作为互联网络,构建了一套Beowulf 并行计算系统,在此系统上通过编制并行程序来实现MP算法。实际测试表明这种方法具有很高的并行计算效率,分解时间从单机75 min左右下降到8机并行11 min左右,大大提高了信号稀疏分解的速度。