基于干扰对消的测向方法

分析了自适应滤波和超分辨处理的内在联系，提出了具有自适应抗有源干扰能力的测向方法：基于干扰对消的测向方法－约束最小输出功率估计器和基于线阵输出相关矩阵对消的超分辨测向处理方法。首先，在理想情况下估计无源状态下的线阵输出的相关矩阵和有源状态下线阵输出的相关矩阵；其次，实施两种状态下的相关矩阵的对消运算，对消掉有源干扰和噪声，剩余的只是信号的相关矩阵；然后，再对该矩阵做超分辨处理。这种方法具有源干扰、     

基于深度学习的高光谱图像超分辨处理方法

针对目前高光谱图像超分辨处理方法应用过程存在的问题,笔者从实践角度出发,分析了高光谱图像超分辨处理方法的应用现状,并提出了基于深度学习方法的高光谱图像超分辨处理。结果表明,只有从问题角度入手,才能使超分辨处理方法在各领域的广泛运用达到预期。     

卷积-奇异值渐进图法在色谱峰纯度鉴别中的应用

本文将一维卷积法与奇异值渐进图（SVEP）法相结合用于重叠色谱峰的分辨。试验结果表明：利用卷积技术的识别效应，再结合SVEP法，能较好地分辨出混合体系中的各组分信息，并得出相应的选择性区间，这种集成技术不失为一种分辨重叠色谱峰的有效方法之一。     

天气雷达反射率数据方位分辨率提高

天气雷达反射率数据方位分辨率的提高,对中小尺度强对流天气过程的精细探测有重要的意义。以雷达气象积分方程为基础,通过对天气雷达反射率方位数据的过采样,建立雷达测量的低分辨反射率数据与真实气象目标高分辨率数据之间的矩阵方程,提出使用截断奇异值分解算法优化超分辨反演方程逆求解及改善解稳定性。实验结果验证,该方法对反射率数据方位分辨率的提高是行之有效的。     

一个X波段超分辨合成阵列成象实验系统

介绍一个工作在微波暗室内的Ｘ波段超分辨合成阵列成象实验系统，该系统发射宽带线性调频信号，采用时间带宽转换技术获得高的距离分辨力。其接收天线可在直线导轨上移动，形成大孔径合成阵列天线，形成大孔径合成阵列天线，获得高的横向分辨力，实时采集的数据在ＰＣ机上进行处理后给出目标的二维雷达象，超分辨方法使成象分辨力比传统方法提高２倍以上。     

图像超分辨重建算法综述

图像超分辨重建是一种提升图像分辨率的图像处理技术,而超分辨问题是一个难解的欠定问题,近些年来研究人员主要采用基于学习的方法,从大量数据中学习图像先验信息,以实现对解空间的约束。本文介绍了近20年来主流的图像超分辨重建算法,主要分为基于传统特征的方法和基于深度学习的方法。对于传统的超分辨重建算法,阐述了基于邻域嵌入的方法、基于稀疏表示的方法以及基于局部线性回归的方法。对于基于深度学习的超分辨重建算法,详细总结了网络模型结构设计、上采样方式、损失函数形式以及复杂条件下的算法设计4个方面。此外,本文简要分析了超分辨重建技术在视频超分辨、遥感图像超分辨以及在视觉高层任务方面的应用。最后,本文展望了图像超分辨重建技术的未来发展方向。     

融合迭代反馈与注意力机制的图像超分辨重建方法

针对图像超分辨重建过程中原始高清图片与低质量图像之间缺乏依赖关系、深度网络中特征图信息不分主次重构导致的图像高频信息高精度重构困难的问题,提出一种融合迭代反馈与注意力机制的单幅图像超分辨重建方法。首先使用频率分解模块分别提取图像中的高、低频信息,并将二者分别处理,使网络重点关注提取出的高频细节部分,增强方法在图像细节上的复原能力;其次通过通道注意力机制将重建的重点放在有效特征所在的特征通道上,增强网络提取特征图信息的能力;然后采用迭代反馈的思想,在反复重建和比对过程中增加图像的还原程度;最后通过重建模块生成输出图像。在Set5、Set14、BSD100、Urban100和Manga109基准数据集上的2倍、4倍和8倍放大实验中,与主流超分辨率方法相比,所提方法表现出更优越的性能。在Manga109数据集的8倍放大实验中,相较于传统插值方法和基于卷积神经网络的图像超分辨率算法（SRCNN）,所提方法的峰值信噪比（PSNR）均值分别提升了约3.01 dB和2.32 dB。实验结果表明：所提方法能够降低重建过程中出现的误差,并有效重建出更精细的高分辨率图像。     

光纤SPR传感检测系统的超分辨数据重建

对光纤SPR传感检测系统的超分辨数据重建做了可行性分析,给出超分辨数据重建模型,并在共振波长检测实验中验证了超分辨数据重建的有效性.对使用软处理方式提高测量精度具有重要参照价值.     

相关数据集的最小二乘处理方法

数据的最小二乘处理可以归结为求解线性方程组Ａｘ＝ｂ，不论在何种情形下（常定，超定或欠定），它都有最小二乘意义下的最优解．这要求数据矩阵Ａ的相关矩阵的逆矩阵存在，即欠定增况下的ＡＡＴ或超定情况下的ＡＴＡ是满秩的．对于降秩的ＡＡＴ或ＡＴＡ的情况，文中提出用奇异值分解的方法求其矩阵伪逆，使数据的最小二乘处理适应于相关数据集的处理．同直接对数据矩阵Ａ进行奇异值分解求ＡＸ＝ｂ的最小二乘解相比，本文提出的方法只需对阶数较低的对称方阵进行分解，可在微机上实现高维数据的处理．     

一种基于偏微分方程的图像超分辨方法

在图像超分辨方法中,经典插值方法存在块状效应和图像模糊的情况,而以经典插值方法为基础,用偏微分方程进行后处理的方法则较为复杂。运用各向同性方程与各向异性方程进行耦合得到了一个新的偏微分方程模型,用该模型对图像进行超分辨处理,既降低了计算复杂度,又能保证得到较好的图像超分辨效果。实验结果表明了本文方法的优越性。视觉感知具有良好的一致性。     

小波支持向量机在SAR图像降噪中的应用

基于支持向量回归理论和小波支持向量核函数,提出了一种新的SAR滤波方法。首先对支持向量回归方法做了分析,通过对复杂信号进行逼近实验,验证了其应用于图像滤波的可行性和合理性。之后将SAR图像看成是一个二维连续信号,将对复杂信号具有更好逼近能力的小波支持向量核函数用于SAR图像滤波,小波核函数由Morlet小波构建。实验结果表明本文提出的方法能很好的降低SAR图像噪声,而且能比传统方法更好的保持边缘。     

图像语义特征的抽取方法及其应用

从高级信息的角度来描述图像语义,建立图像语义的特征矢量空间和语义划分的结构关系,实现图像与语义值的结构表达。为了有效地获取语义特征值表达,给出了图像语义特征空间选择与最小判别方法,构建了底层特征到高层语义的映射结构与计算表达式,并将特征值应用于图像检索。原理方法和实验数据表明该方法对图像检索具有积极意义。     

高斯卷积角:用于叶片图像检索的形状描述不变量

植物叶片图像的识别是计算机视觉和图像处理技术在生物学和现代农业中的一个重要应用.其挑战性在于植物叶片种类数量巨大,且许多叶片图像具有很大的类间相似性,使得描述叶片图像的类间差异变得非常困难.提出一种称为高斯卷积角的叶片形状描述方法.该方法用高斯函数与叶片轮廓点的左右邻域向量的卷积产生高斯卷积角,再通过改变高斯函数的尺度...     

航摄动态图像序列稳定技术仿真研究

通过分析块匹配算法的优缺点，采用一种其改进的算法应用于动态图像序列的运动矢量检测。该算法先分别把参考图像和当前图像分成若干个运动矢量探测区域，然后在各子区域选取一定数量的代表点进行相关匹配，求出各子区域的局部运动矢量，对所得到的运动矢量进行分析后，决定全局运动矢量。采用这种方法既能保持低的计算量，同时又具有较高的运动矢量检测性能。分析了影响图像的补偿精度主要因素，提出了相应的对策。用该算法对红外航摄图像序列进行稳定仿真试验，证明了该算法用于动态图像序列稳定的有效性。     

基于叶片形态特征的葡萄品种自动识别

葡萄在全世界种植范围较广,葡萄品种识别对葡萄资源统计、新品种鉴定及遗传资源保护都有重要意义。以成熟叶片为基本材料,不变矩、面积、周长、主叶脉长度和叶柄长度等11维特征向量为基础数据,采用叶片特征选择、图像处理、特征值提取、建立分类模型等方法,运用国际葡萄与葡萄酒组织形态分类方法和改进的欧式距离等技术开发一个基于葡萄叶片数字图像的葡萄品种自动识别软件。共测试17种酿酒和3种野生葡萄,识别率达87%。该方法具有自动化、识别速度快、花费低、省时省力等特点,可应用于葡萄病虫害的识别、杂交新品种双亲的判定等。     

Flow feature analysis and extraction for classifying axisymmetric vector field patterns

A relatively fixed structure vector field which includes clockwise vortex, anticlockwise vortex, convergence, divergence, and saddle is defined as axisymmetric vector fields (AVF) in this study. A method for characterizing and classifying the type of flow patterns in 2-dimension actual vector field for the meteorology application is proposed. First of all, the collected AVF samples are transformed to a directional pseudo-color image by means of mapping them to the hue component space in the HSL color model. Secondly, the directional hue difference and similarity degree to the normal AVF are respectively extracted as two features by the technique of image processing. Thirdly, two improved physical properties (vorticity and divergence) of AVF are introduced and improved for this study. Finally, in the experiment, the probability density distribution for every type of AVF samples is employed to analyze the four features advantages and disadvantages on the five AVF patterns classification. The correlation of the features is discussed by the PCA method. The statistics results show that the features are effective to describe the AVF patterns. By training a classifier based on constructing a decision tree, the classification ability of the features is proved on processing different scale and resolution AVF samples by comparing with traditional methods.     

海量空间线矢量自动拼接研究

由于地图接边以及地图综合的要求,空间矢量在应用时需要进行图幅内和图幅间的拼接.海量空间矢量数据拼接时,需要自动处理,且其效率十分重要.针对海量空间线矢量的图幅内自动拼接,提出了基于端点排序的拼接方法.此方法能减少拼接判断冗余,从而提高图幅内线矢量拼接效率.针对海量空间线矢量的图幅间自动拼接,提出了"虚拼接"方法.此方法生成图幅间线矢量拼接链,以拼接链实现线矢量ID映射,达到应用所需拼接效果,避免大范围内的数据重组.并设计了综合应用这两种方法实现海量空间线矢量拼接的技术方案.应用证明,这个技术方案行之有效.     

一种改进的GloVe词向量表示学习方法

GloVe模型是一种广泛使用的词向量表示学习的模型.许多研究发现,学习得到的词向量维数越大,性能越好;但维数越大,模型学习耗时越长.事实上,GloVe模型中,耗时主要表现在两方面,一是统计词对共现矩阵,二是训练学习词向量表示.该文在利用GloVe模型统计语料中词对共现时,基于对称或非对称窗口得到两个共现矩阵,然后分别学...     

An image representation algorithm compatible with neural-associative-processor-based hardware recognition systems

A robust image representation algorithm compatible with the VLSI-matching-engine-based image recognition system has been developed. The spatial distributions of four-principal-direction edges in a 64 /spl times/ 64-pels gray scale image are coded to form a 64-dimension feature vector. Since the 2D edge information is reduced to a feature vector by projecting edge flags to the principal directions, it is named the projected principal-edge distribution (PPED) representation. The PPED vectors very well preserve the human perception of similarity among images in the vector space, while achieving a substantial dimensionality reduction in the image data. The PPED algorithm has been applied to medical radiograph analysis, which was taken as a test vehicle for algorithm optimization. The robust nature of the PPED representation has been confirmed by the recognition results comparable to the diagnosis by experts having several years of experience in a university hospital. Dedicated digital VLSI circuits have been developed for PPED vector generation in order to expedite the processing. A test hardware recognition system was constructed using the vector generation circuits, where the analog neural associative processor chip developed in a separate project was employed as a vector-matching engine. As a result, a successful medical radiograph analysis has been experimentally demonstrated using the hardware system. Feasibility of a very low-power operation of the system has been also demonstrated.     

基于词汇树的图片搜索

针对基于内容的图片搜索存在召回率低及匹配速度较慢的问题,在词汇树的基础上,利用模糊量化加以解决。把从图像中抽取到的SIFT特征利用词汇树模糊量化到单词中,从而将图片转为用向量表示,同时用向量间的比较测量图片相似度。实验结果表明,该方法可以有效缩短响应时间,提高搜索结果的召回率。