浅地层探地雷达波测量方法的研究

波速的测量在探地雷达的研究中一直是一个至关重要的课题，尤其是对地下目标进行定位和成像时；本文针对浅地层探地雷达接收信号的特征，抛弃传统的过零点检测和其他的边缘轮廓检测方法，提出用极值进行边缘轮廓检测的方法，从而对目标的提取更准确并且有较少的数据，减少了霍夫变换的计算量；通过对霍夫变换算法的分析，针对传统霍夫变换的缺点，提出了一种加FIR低能滤波器的改进霍夫变换；同时应用算法对实测数据进行了计算，证明所提算法比传统的霍夫变换方法有更高的测速准确度。     

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率(CFAR)检测技术得到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换(VFHT)提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标检测方法。与常规快速霍夫变换(FHT)相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础。     

综合利用通用霍夫变换与Snake算法对序列图像的分割

提出了一种综合算法对图像序列进行分割:首先根据上一帧图像物体形状信息用霍夫变换确定在当前帧中同一物体的大致轮廓、位置,再以此轮廓作为初始值,用Snake算法检测出物体的局部形变,对于序列的第一帧用手工勾出目标物体大致轮廓.由于通用霍夫变换抗噪声能力强,而Snake能准确地找出局部形变物体的边缘,综合两种算法的特点能精确地分割出复杂背景下特定的物体.     

类似虹膜轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术

合成孔径雷达(SAR)成像是跟踪探测机动目标的基础,传统的SAR雷达成像基础采用数据融合和图像配准的雷达成像方案,在获得具有相似测度的边缘轮廓特征时成像效果较好,当运动目标边缘为断裂的非相似度特征时,无法准确对快速运动目标成像.引入虹膜边缘轮廓曲线分割技术,提出一种基于虹膜边缘函数计算和区域灰度轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术.构建合成孔径雷达回波模型,得到虹膜轮廓曲线分割的边缘函数的演化方程,实现SAR雷达准确成像.对4类高速飞行目标进行SAR成像仿真,结果表明采用该算法能避免因距离色散和多普勒时变出现的成像散焦,边缘轮廓特征能全面提取,成像分辨高.在雷达目标识别等领域具有较好的应用性.     

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。     

基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法

分析椭圆目标在成像平面上的特点,提出一种基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法,可以有效地在图像中提取出椭圆的轮廓。对边缘检测后的图像进行边缘点分类,去除交叉点和孤立点,保存端点;根据端点,提取图像中的非封闭轮廓,再扫描图像,提取剩余的封闭轮廓;针对随机Hough变换,根据每条轮廓的长度判断该轮廓需要采样计算的次数,在每个循环的内部,设定阈值来判断每组椭圆参数的统计值,用以跳出循环。实验结果表明,与普通随机Hough变换相比,该算法的内存占用量与计算量大大减少。     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及系统研究

机场场道内钢筋的强反射回波会严重影响探地雷达的监测。本文提出了一种适用于机场场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及流程并研制了探地雷达信息处理系统，实现了数据预处理、地下结构反演、目标检测与识别、脱空层厚度估计、目标成像、数据批处理及综合数据显示等模块。文中重点介绍了钢筋干扰下的灾害目标检测、识别与成像算法，利用Hyp-curvelet变换及WRELAX时延估计搜索局部峰值进行目标检测及钢筋抑制，结合Wigner时频分析及最小距离分类器进行目标识别，通过频域波数域的波场逆推进行目标成像，适用于钢筋加固区内道面下多层媒质的情况。仿真实例证明了本文方法及信息处理系统的有效性。      

改进边缘检测算法在医学图像处理中的应用

图像边缘检测在医学中有很重要的应用,针对此提出了一种新的边缘检测方法,首先采用canny算子对图像进行边缘检测,然后对检测后的图像轮廓跟踪。实验表明,与传统的边缘检测算法相比,这种算法能更好地提取图像中目标物体的边缘,减少检测边缘断裂现象,具有很好的应用价值。     

基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法

针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性目标轮廓无法正确收敛等问题,本文将自适应边缘检测和主动轮廓模型相融合,提出一种改进的红外图像目标轮廓自动提取算法。首先,采用最大类间方差法计算红外图像边缘检测算法的自适应阈值,获取目标初次边缘,降低对初始轮廓位置的敏感性;对初次边缘分别进行横向与纵向填充,填充图像相与运算,对得到目标区域提取二次边缘,将其作为主动轮廓模型的初始轮廓,保证目标凹陷区域轮廓的有效收敛。最后,通过仿真分析验证了该方法能够实现红外目标轮廓的精确自动收敛。     

用于HRR雷达在非高斯杂波中进行起伏目标检测的基于Hough变换的两种算法之比较

在HRR雷达中,当目标尺寸大于雷达波长和雷达距离分辨单元时,在连续扫描过程中从目标不同散射中心返回的目标回波会产生不同的方向图,使传统杂波抑制方法无效。提出采用Hough变换来解决这个问题。Hough变换是一种在图像中识别曲线的著名变换。比较了两种基于Hough变换的雷达检测算法,一是将数据空间中的点映射到ρ-θ空间中的曲线的传统模式,另一种模式采用斜率-截距参数空间Hough变换。斜率-截距模式的效率通过仿真进行验证。与传统模式相比,Hough变换的斜率-截距模式的性能更好。针对非起伏目标及四种Swerling类目标,研究了在瑞利分布、Weibull分布、对数正态分布和K分布杂波下,Hough变换检测器的斜率-截距模式对HRR雷达信号的检测性能。还研究了目标速度和脉冲数的影响。通过Monte-Carlo仿真对Hough变换检测器的目标检测性能进行了分析。     

一种捷变频联合Hough变换的抗密集假目标干扰算法

转发式密集假目标干扰通过在距离维上产生多个虚假目标,扰乱雷达对真实目标的检测与识别。由于虚假回波信号与真实信号高度相关,雷达很难对其进行有效识别和抑制。而捷变频雷达通过随机改变发射相邻脉冲的载频,大大提高了雷达的低截获和抗干扰能力。但是捷变频雷达不能完全消除干扰,部分目标回波脉冲可能被干扰淹没,无法很好地完成相参积累和目标检测。针对上述问题,该文提出捷变频联合Hough变换的抗干扰方法,首先利用脉间频率捷变技术规避大部分窄带瞄准和欺骗式干扰;然后针对干扰信号时间上的不连续特性,通过Hough变换和峰值提取进行干扰识别与抑制;最终,针对捷变频与传统动目标检测(MTD)不兼容问题,通过稀疏重构完成目标的检测。仿真与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。     

基于PWHT的LFM-PRBC雷达信号截获与特征提取

线性调频-伪随机二相编码调相复合调制雷达信号(LFM-PRBC)融合了两者的优点,弥补了单一信号的不足,是一种性能较好的低截获概率雷达信号,给传统雷达截获接收机带来挑战。提出了将周期Wigner Hough变换(PWHT)与相关检测相结合的方法,通过在信号的周期WignerHough域搜索峰值,检测复合调制雷达信号并实现其特征提取。通过理论分析和计算机仿真验证,该方法能实现高斯白噪声背景下低信噪比复合调制信号的截获与特征提取。     

异类传感器合成量测的模糊航迹起始方法

雷达/红外联合探测是复合精确制导技术的一个重要发展方向。针对二维雷达、红外传感器存在系统误差以及测量空间不同的情况,提出一种基于量测合成的异类传感器模糊航迹起始方法。该方法首先计算相同周期内异类传感器方位角的拓扑序列,综合利用拓扑序列法和加权平均法对维数不同的量测进行分类与合成,然后累积多个周期的合成量测建立候选目标量测集,最后通过模糊Hough变换(FHT)方法检测目标航迹、实现航迹起始。在航迹检测中,充分利用量测序列的时间信息和目标的运动信息,同时考虑了量测数据的不确定性和航迹确认准则对航迹起始的影响。实验结果表明,提出方法能够有效地实现异类传感器航迹起始,与传统的Hough变换(HT)方法相比,能够降低算法的计算量和提高直线航迹检测的准确率。      

基于海天/海岸线检测的舰船目标提取方法

针对成像型反舰导弹所获红外图像的特点,提出了一种将海天/海岸线检测与目标提取相结合的舰船目标提取方法.该方法先综合运用Sobel边缘检测和局部Hough变换等数字图像处理技术从红外图像中检测出海天/海岸线,然后通过对Kapur熵二值化图像进行投影变换实现舰船目标提取.实验结果表明,该方法能够有效地确定舰船目标在海天/海...     

Hough变换与数据融合

提出了一种基于Hough变换数据关联方法,这种数据关联方法既可用于各种目标跟踪算法的初始化,也可用于雷达情报数据自动处理.其主要思想是将直角坐标系下的情报点迹在Hough变换下映射到参数空间,在参数空间进行聚类,从而实现直角坐标系下按不同目标的点迹聚类,经过数据融合,最终得到目标航迹.     

浅地层步进频率探地雷达的一种预处理方法

在浅地层步进频率探地雷达的实际应用中,地表回波等杂波及各种干扰噪声严重影响了探地雷达对地下目标的探测。对探地雷达数据进行预处理,其目的就是要去除地表回波等杂波及各种干扰噪声以加强目标信息。由于实际中地表不是均匀平整的,因而地表回波在每个A-scan数据中的分布位置都不尽相同,这使得传统的一些方法不能很好的去除地表回波。本文从步进频率探地雷达的原理出发,提出了一种极值点定位去除地表回波的方法,并将该方法与均值法去杂波及小波变换去噪相结合来完成对浅地层步进频率探地雷达数据的预处理。通过对实测数据进行处理,其结果表明本文所提的预处理方法取得了很好的效果。     

Detection and classification of circular structures on SPOT images

An unsupervised method for detecting structural features on satellite images that consists of three major steps is proposed. The extraction of contours, which depends on the texture encountered is achieved by an iterative filtering followed by several thresholds that generate binary images. The detection of the structures from the contours involves four substeps: individualization of the curves; decomposition of the curves into subcircular elements; application of a version of the Hough transform to each subcircular element; and computation of precise results. The parameters that discriminate the structures are computed. These data allow the selection of different families of structures that are being looked at. The method has been applied to the region of Azru     

基于Hough变换的瞳孔识别方法研究与实现

研究了一种改进的基于Hough变换圆检测的瞳孔识别方法。直接利用Hough变换圆检测进行瞳孔识别准确度低、运算量大,为此,本文提出了改进的识别方法。在实现Canny边缘检测的基础上,利用Hough变换进行求解时,限定检测的半径范围,在此范围内,根据参数空间圆的方程,求出对应的圆心坐标,得到最佳拟合圆,最终实现瞳孔识别以及中心点定位。在vc++6.0开发平台下,对150幅图像进行瞳孔识别检测实验,结果显示,直接利用Hough变换检测方法的准确率为70.7%,平均速度为1 s;本方法的准确率为94%,平均速度为0.45 s,可见相较于直接利用Hough变换进行瞳孔识别,本文方法在识别准确率和识别速度方面均有显著提高。结果表明,此方法能够快速而准确地进行瞳孔识别以及中心点定位。