基于隐含马尔可夫模型的过程监视方法在TE过程中的应用

研究一类基于知识的过程监视方法，该方法分3步：首先是知识表达(数据预处理和符号化)；第2步是隐含马尔可夫模型(HMM)的建立；第3步是基于模式识别的过程监视，最后结合TE典型过程的扰动监视问题，通过仿真验证了基于HMM的故障诊断方法的有效性。     

一种基于小波变换的SAR图像斑点噪声抑制方法

给出了一种抑制合成孔径雷达斑点噪声的方法,它以小波多分辨分析理论为基础,通过对小波分解后细节子空间像素的幅度值进行处理,来抑制斑点噪声,并且设立适当的阈值对图像的边缘进行增强。使得在噪声抑制的同时达到保留图像边缘结构信息的效果。经过和现有的几种抑制班点噪声的滤波器进行定量和定性的实验比较,由实验结果可以看出使用小波方法处理的图像效果好于其他方法。     

基于子波域自适应融合HMTseg算法的遥感图像分割

提出了一种具有自适应融合机制的HMTseg算法,用于遥感图像的分割.该算法充分利用图像子波系数尺度间的统计相关性,通过赋予各个尺度不同的背景权值,兼顾了粗尺度分割的区域一致性和细尺度分割的边界定位准确性,保持了图像各个同质区域的主体轮廓,增强了辨别图像小目标的性能.航拍图像和合成孔径雷达图像的分割结果表明,该算法可以在分割的区域一致性和边界准确性之间做到较好的折中,提高遥感图像分割的性能.     

一种基于区域分集的SAR相干斑抑制算法

合成孔径雷达（ＳＡＲ）因为相干成像原理所固有的相干斑噪声是影响其图像质量的主要原因。文中根据ＳＡＲ图像的纹理特征和相干斑噪声的统计特征，提出了一种基于区域分类的相干斑抑制算法。本算法能够完全保留ＳＡＲ图像边缘特征，同时对相干斑具有较好的抑制能力。实验结果表明，本算法处理效果优于目前常用的相干斑滤波算法。     

SAR图像滤波的小波域多尺度HMM方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像固有的相干斑噪声,提出了基于小波域多尺度隐马尔可夫模型(HMM)的去噪方法.该方法首先分析了小波域系数的统计特性,利用B样条小波基所生成滤波器的线性相位性对图像系数进行了统计建模,通过将1D信号的处理技术应用到2D信号,实现了图像系数建模更为准确、参数训练速度更快、斑点噪声抑制更加有效的目的.与常用的几种滤波算法相比,实验结果也表明该方法在平滑噪声和保持有用信号细节两方面均显示出了较好的效果.     

利用各向异性扩散去除SAR图像中的斑点噪声

合成孔径雷达(SAR)图像受到相干斑点噪声的干涉,严重影响合成孔径雷达图像的质量。我们利用各向异性扩散方程抑制合成孔径雷达(SAR)图像中的斑点噪声,只要选择合适的扩散方向和速度,就能较好地保留图像的边缘和细节信息。最后对合成孔径雷达图像进行去噪实验,并与小波去噪滤波方法进行比较,各向异性扩散方程具有更好的抑制噪声的效果。     

马尔可夫随机场SAR图像分割的快速实现技术

针对用马尔可夫随机场(MRF)进行合成孔径雷达(SAR)图像分割的传统实现方式计算效率低的问题,提出以图像整体为操作对象并与标记图的边缘检测相结合的MRF图像分割快速实现方法.分析只针对标记图边缘像素进行处理带来错误分割的概率,将提出方法应用到扩散MRF分割中.理论分析及实验表明：与原实现方式相比,提出算法大大提高了单次迭代的速度,并可应用到一些先进的MRF分割算法中.     

利用小波变换技术星载SAR图像的斑点噪声

利用小波变换技术对星载合成孔径雷达（SAR）图象斑点噪声进行抑帛与滤除。选择合适的小波基对SAR图像进行小波分解,分析噪声对小波系数的贡献;针对噪声与图象灰度之间的乘性关系和SAR图象斑点噪声在空间上相关的特点设置适当的阈值,在小波域内滤波;通过小波重构技术获得滤波后的SAR图象。实验证明,该方法能有效地抑制SAR图象中的斑点噪声。     

基于EMD小波阈值化的SAR图像斑点抑制

为有效抑制SAR图像斑点噪声,提出了基于EMD小波阈值化的斑点抑制方法．该方法首先用EMD方法将含斑点噪声的SAR图像分解为若干层基本分量,对前几个分量用小波阈值化方法进行处理,然后重构图像,从而达到抑制斑点噪声的目的．实验结果表明,该方法同小波阈值方法和二维EMD方法相比,去噪效果较明显,在抑制斑点噪声的同时,较好地保持了边缘和细节信息．     

基于小波域的隐马尔可夫树模型的图像去噪

小波去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.首先介绍了隐马尔可夫树模型,进而给出了隐马尔可夫树算法,最后基于隐马尔可夫树模型,分别用3种相似的方法对Lena图像的不同加噪图像进行了去噪实验.实验表明,本文所用去噪方法,无论对于峰值信噪比还是对于视觉上的效果,都取得了令人满意的效果.     

基于小波变换的SAR幅度图像压缩算法

针对合成孔径雷达信号处理的幅度图像压缩问题,提出一种基于小波变换的幅度图像压缩方法,对幅度图像进行离散小渡变换,实现幅度图像的多级分解,达到良好的压缩效果.使用星载合成孔径雷达RADARSAT的图像作为测试图像进行实验,压缩比CR=10∶1,峰值信噪比PSNR=31.86 dB.仿真实验结果验证了所提出算法的有效性和实用性.     

利用小波变换进行合成孔径雷达窄带干扰抑制算法

在对窄带干扰(NBI)进行时频特性分析的基础上,提出了一种利用小波变换进行NBI抑制的方法.该方法首先把回波数据的频谱变换到多分辨的小波域中;然后在小波域中采用恒虚警概率方法对小波系数进行干扰识别和干扰抑制;接着把干扰抑制后的数据变换到原始回波数据域,利用常规的SAR成像算法进行成像处理;最后得到清晰的SAR图像.与其他窄带干扰抑制算法相比,该算法在干扰抑制过程中对有用信号造成的损失较小,并且可以有效地抑制时变的NBI.结合仿真和实测数据的处理,经过实验分析,验证了该方法的有效性.     

SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割

单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。     

国外合成孔径雷达卫星发展趋势分析

合成孔径雷达(SAR)卫星能克服云雾雨雪和夜暗条件的限制对地面目标成像,可全天时、全天候、高分辨率、大幅面对地观测,这对于观测长年受云覆盖的地区尤为重要。在军事侦察、军事测绘及诸多民用领域可发挥重要作用,近年来受到世界各国高度重视并得到迅速发展。     

条带合成孔径雷达成像的DJ-PGA修正算法

用于解决条带SAR成像自聚焦问题的DJ-PGA算法,因没有选取有利于相位误差估计的全部强点目标,以及未能对数据进行自适应加窗处理,致使在处理实测数据时会出现相位误差估计不准,造成图像聚焦效果不一致的问题.针对上述问题,该文提出了DJ-PGA修正算法,并对其进行了详细阐述.通过对文中所给出的不同算法Etna火山口实测数据条带SAR成像仿真图分析可以看出,修正PGA算法对实测数据具有更强的适应性.     

基于脊波变换的SAR与可见光图像融合研究

脊波(R idgelet)作为一种新的多尺度分析方法比小波更加适合分析具有直线或超平面奇异性的信号,而且具有较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能。将脊波变换引入图像融合,能够更好地提取原始图像的特征,为融合图像提供更多的信息,在融合过程中抑制噪声的能力也比小波变换更强。因此,提出了基于脊波变换的SAR与可见光图像融合方法,并采用偏差指数与等效视数指标对融合效果进行评价。实验结果表明,该方法在保留合成孔径雷达SAR(synthetic apertureradar)与可见光图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法。     

基于指数小波分形特征的SAR图像特定目标检测

提出一种SAR图像特定尺寸、方向目标检测方法．根据指数小波对SAR目标边缘的选择性强化特性,对SAR图像进行方向指数小波滤波．基于滤波后的目标特性,定义指数小波分形特征(EWF)．该特征依据SAR成像过程中目标尺寸、方向等先验性信息,实现对SAR图像特定目标检测．指数小波分形特征与传统的目标检测特征不同,它对目标尺寸、方向、背景对比度同时具有敏感性．基于MSTAR数据库的检测实验结果说明了EWF特征对尺寸、方向性SAR目标检测的有效性．