基于小波变换的清浊音分类及基音周期检测算法

该文提出了一种基于小波变换的鲁棒性基音周期检测方法。检测前在小波域上用Teager能量算子对语音信号进行清浊音判决,对浊音段采用空域相关函数提取基音周期。实验表明,与传统的小波变换算法和自相关法相比,该方法鲁棒性好,具有更高的准确性。     

基于小波变换的语音基音周期检测

语音信号是一种非平稳信号,基音周期是语音信号最重要的参数之一,传统的基音检测方法存在一些缺陷.小波变换鲁棒性强、能很好地反映信号的时频特性,非常适合处理非平稳信号.为准确提取基音频率,提出了一种基于小波变换的基音周期检测方法.检测前在小波域上用Teager能量算子分离出语音信号的浊音段,然后对浊音段采用空域相关函数降噪...     

基于方向小波变换的SAR图像目标方位角估计

在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别中,目标成像的方位信息是一个非常重要的特征。文中针对SAR图像特点,提出了一种基于方向小波变换的SAR图像目标方位角估计方法,给出了方向小波角度-能量谱公式,利用能量最大准则实现方位角估计。采用MSTAR SAR实测数据进行的实验表明本文方法是有效的,方向小波变换更能反映出目标图像的方位特征。     

基于近似小波变换与时频分析的SAR运动目标检测

本文针对地面匀速直线运动的目标，提出近似小波变换与时频分析相结合的检测方法，近似小波变换不仅可以检测出目标信号相位二次项中含有的运动参数，还可以为时频分析提供预处理，滤除杂波及其噪声，时频分析则可以同时检测相位一次项及二次项中含有的运动参数。     

基于反对称二进小波的SAR图像海洋表面油膜检测方法

海洋表面油膜检测是合成孔径雷达(SAR)很重要的应用领域之一。小波方法是近年来研究较多的图像边缘检测方法。通常的SAR图像油膜检测采用高斯函数一阶导和二阶导作为小波基函数,运算速度慢;该文采用反对称二进小波,利用小波变换多分辨率分析(MRA)思想,经多尺度综合得到油膜边缘图像。实验证明这是一种有效、有前途的SAR图像海洋表面油膜检测方法。     

用小波变换抑制SAR图像中的斑点噪声

抑制合成孔径雷达图像中的斑点噪声一直是处理图像并得到准确图像信息的难点，提出了一种基于小波变换抑制合成孔径雷达（SAR）图像中的斑点噪声的方法，对原有的小波变换方法作了改进，能更好地保留图像的边缘信息，并能简化计算量。在仿真实验中使用了合成的模拟图像和真实的合成孔径雷图像，并与以往的小波去噪滤波方法以及一些经典的斑点噪声滤波方法（包括中值滤波，Lee滤波，Frost滤波）进行比较，在综合考虑了滤波算法在均匀区域对斑点噪声的抑制能力以及保留边缘信息能力的情况下，提出的算法有更好的效果。     

基于小波变换及神经网络的SAR图像目标检测方法研究

由于小波分解的多分辨分析特征及神经网络的自学习、自组织等性能,在图像处理中得到了广泛的应用。本文研究了SAR图像非线性采样目标低频小波树特征提取方法,利用PCA（主分量分析）对低频小波树降维,用降维后的特征值训练LVQ神经网络,将其应用于SAR图像目标检测,取得了较好的检测结果。     

基于小波变换的SAR图像相干斑噪声消除方法研究

本文提出了一种基于小波变换的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑消除滤波器.这种滤波器通过在小波细节子图像中减少小波分解系数的幅度来抑制相干斑噪声,同时利用小波细节子图像中提供的边缘信息来检测边缘和纹理细节,并保留其对应的小波分解系数值.实验结果表明,此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外,还保留了尽可能多的目标特性和图像细节,有着良好的图像视觉解译效果.     

基于新小波变换的图像边缘检测

介绍一种新的连续小波变换,其对于高频信号移动量小,对于低频信号移动量大,具有高分辨和自适应性的特点,数值积分的误差小,离散形式更具有灵活性,因此对于边缘检测其抗噪声能力强,能更好地检测出图像的边缘.     

应用近似小波变换的SAR运动目标检测与成象

本文针对小径向速度的运动目标，提出了近似小波变换检测与成象的方法。这种方法根据运动目标方位向速度产生的信号之间的频变率差异，以变参数的匹配滤波过程为基础．对运动目标进行检测与成象。本文求证出．近似小波变换不满足小波变换的许可条件．但是．在满足一个较宽松的许可条件时．具有近似小波变换的正反变换公式。     

基于小波包变换的SAR原始数据压缩

该文介绍了小波包变换和网格编码量化的优点,结合合成孔径雷达(SAR)原始数据的特点,提出了基于小波包变换和网格编码量化的SAR原始数据压缩算法。利用模拟和实际数据分析了该压缩算法的性能,通过与其他原始数据压缩算法的比较说明了这一方法的有效性。     

上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船无锚框检测

SAR图像中舰船目标稀疏分布、锚框的设计,对现有基于锚框的SAR图像目标检测方法的精度和泛化性有较大影响,因此该文提出一种上下文信息融合与分支交互的SAR图像舰船目标无锚框检测方法,命名为CI-Net。考虑到SAR图中舰船尺度的多样性,在特征提取阶段设计上下文融合模块,以自底向上的方式融合高低层信息,结合目标上下文信息,细化提取到的待检测特征;其次,针对复杂场景中目标定位准确性不足的问题,提出分支交互模块,在检测阶段利用分类分支优化回归分支的检测框,改善目标定位框的精准性,同时将新增的IOU分支作用于分类分支,提高检测网络分类置信度,抑制低质量的检测框。实验结果表明：在公开的SSDD和SAR-Ship-Dataset数据集上,该文方法均取得了较好的检测效果,平均精度(AP)分别达到92.56%和88.32%,与其他SAR图舰船检测方法相比,该文方法不仅在精度上表现优异,在摒弃了与锚框有关的复杂计算后,较快的检测速度,对SAR图像实时目标检测也有一定的现实意义。     

星载SAR的空中运动目标检测和成像

根据星载SAR(Synthetic Aperture Radar)通常信号带宽较大的特点,本文提出了一种子带双频共轭处理方法,降低合成信号的等效中心频率,去除多普勒模糊,进而利用Keystone变换完成低信噪比高速运动目标的距离走动校正.运动目标的距离弯曲校正后,采用时频分析实现目标的低分辨率成像和检测.利用检测过程中获得的目标径向速度,进一步完成了各个运动目标的高分辨率成像处理.仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于SAR实测数据的舰船成像研究

该文基于机载SAR实测数据,对舰船目标成像进行了研究。SAR成像是针对静止目标,舰船目标表现在SAR图像上是散焦的。基于舰船目标的非合作性,可采用ISAR的方法对其进行成像处理,以得到高分辨的舰船图像。该文介绍了如何从SAR实测数据中提取出舰船目标的回波数据,并讨论了对舰船成像比较有效的ISAR运动补偿方法。最后给出了多艘典型舰船的清晰成像结果。该文提供了机载雷达SAR模式工作时对舰船成像的有效处理方法。     

SAR图像人造目标检测研究

在合成孔径雷达(SAR)自动目标识别中,人造目标的检测至关重要。该文根据SAR图像的特点,对图像中的人造目标进行了检测。首先采用自适应小波滤波方法对图像进行滤波,在保留图像细节的前提下有效地去除了图像中的乘性噪声,使后续的检测变得相对容易。然后采用基于自适应遗传算法的C-划分二维模糊熵算法对图像进行分割。实验结果表明,该文方法能够有效地检测出图像中的人造目标。     

基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法

在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性.针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相位误差的补偿.在仿真数据和GF-3数据上的实验结果表明,所提算法可以有效地实现SAR图像空变散...     

应用分布目标的多极化合成孔径雷达定标技术

该文对Sarabandi的分布目标定标算法作了改进。然后利用SIR-C系统的L波段的未定标的和经过SIR-C定标组定标过的同一场景数据,采用修正的Sarabandi算法进行定标实验。最后比较该算法结果与SIR-C定标组定标结果。检验该算法的性能。