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基于匹配追踪的稀疏分解方法原理简单,在工程实际中应用广泛,但其计算量大,重构精度也不够理想。针对此问题,利用水下目标回波信号的块稀疏特性,提出了水下目标回波的块信号稀疏分解方法。首先基于水下目标回波和块稀疏信号的基本理论,结合回波信号仿真结果,分析了水下目标回波信号的块稀疏特性;然后,充分考虑回波信号本身的稀疏结构,利用信号分块和原子分块的思想,针对水下目标回波提出了块信号的稀疏分解和块匹配追踪重构算法,并从理论上对其计算复杂度进行了分析;最后,采用仿真实验的方式,与传统方法进行对比。结果表明,该方法大大减少了计算量,提高了重构精度。 相似文献
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提高纹理清晰度、保护边缘信息是合成孔径雷达(SAR)图像融合的重要目标。针对该问题,提出了一种基于像素分类的自适应SAR图像融合算法。首先使用canny算子提取图像的边缘并分类,然后利用混合高斯模型和隐马尔可夫树模型对小波系数进行建模;在此基础上使用EM算法求得模型参数,并进一步得到隐状态的概率,也就确定了小波系数的混合高斯分布;接着对两个待融合小波系数不同的类型组合采用不同的融合策略,并以隐状态概率加权;最后通过小波反变换、边缘分类增强获得融合以后的图像。实验结果表明,和传统的融合算法相比,该算法取得了更好的融合效果。 相似文献
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提出一种基于局部线性判别器融合的方法,在非线性流形上展开判别分析.首先根据Gabriel图对整体流形作局部区域划分,并构造局部线性判别器.然后通过局部判别器融合获取整体非线性判别器:基于边界准则函数,以迭代优化的方式为每个局部判别器分配最佳的权重系数.基于边界准则函数的融合算法,克服小样本问题,消除整体判别器的性能对样本分布的依赖性.在人工合成数据集以及人脸图像库上的实验证明本文算法的有效性. 相似文献