一种基于图像对比度的自聚焦算法研究

在合成孔径雷达自聚焦中常用的图像对比度最优算法需反复迭代,导致该算法计算量大、收敛速度慢、效率 低。为此本文提出了一种新的基于图像对比度的自聚焦算法——抛物线法。该方法是根据图像对比度与方位向调频斜 率的关系,引入数学中的抛物线法来估计多普勒调频斜率,避免了传统算法中的反复迭代,大大提高了计算效率。本 文最后用机载SAR 实测数据验证了该方法的可行性和高效性。     

基于变步长搜索黄金分割优化的自聚焦算法

为了获得高分辨的合成孔径雷达(SAR)图像,需采用自聚焦算法对SAR图像进行处理。文中介绍了利用图像对比度最优准则进行自聚焦的原理方法,将对比度最优自聚焦过程等效为最优一维搜索模型。同时,介绍了变步长搜索黄金分割算法的原理,首先通过变步长搜索确定搜索区间,然后采用黄金分割法进行迭代收敛,当满足终止条件时,停止迭代并得到最终的多普勒调频率最优估计值。与现有的算法相比,基于变步长搜索黄金分割优化的自聚焦算法具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。实测数据处理结果验证了算法的有效性。     

图像幅度和值最小化自聚焦算法

为了获得高分辨率合成孔径雷达(SAR)图像,需要精确的方位向调频斜率参数,该文提出了图像幅度和值最小化的自聚焦算法。论文分析了方位向信号频域的压缩处理,当频域复乘函数的幅值为常数时,图像对比度与图像幅度和值之间存在一定的关系,又根据图像聚焦程度和图像对比度之间的关系,推导出图像聚焦程度和图像幅度和值之间的联系,根据此联系可以快速准确地确定方位向真实调频斜率,论文给出了该算法的实现流程。与传统的子孔径相关算法相比,该算法由于不存在部分孔径效应,所以具有计算量小、收敛好、估计精度高的特点;与图像对比度最优估计法相比,该文算法收敛速度快,运算量少,易于硬件实现,有助于提高实时成像处理器的性能。对RADARSAT-1数据自聚焦,实验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于图像最大对比度的联合ISAR方位定标和相位自聚焦算法

针对特显点选取易受噪声影响这一问题,该文提出一种基于全局图像最大对比度的逆合成孔径雷达(ISAR)方位定标算法,并在实现方位定标的同时完成距离空变相位补偿自聚焦。该方法以图像对比度作为代价函数,利用BFGS算法实现代价函数的最大化高效求解,获得目标信号的距离空变调频率,进而计算目标有效转动角速度,实现方位定标和距离空变相位自聚焦。仿真和实测数据实验对比验证了该算法的有效性和稳健性。     

基于对比度最优准则的自聚焦优化算法研究

对比度最优自聚焦算法是一种基于图像幅度的自聚焦方法.本文将对比度最优自聚焦算法等效为一个求解局部最优解的优化模型.结合实际SAR(Synthetic Aperture Radar)系统的特征采用了两种解决此优化问题的算法:黄金分割和Fibonacci级数法,和传统方法相比,这两种优化方法明显提高了对比度最优自聚焦算法的运算效率.     

一种补偿低中频接收机I/Q不平衡的方法

针对载机非理想运动导致合成孔径雷达(SAR)反投影成像(BP)结果散焦的问题。首先分析了聚束模式下BP算法成像的相位误差模型,接着根据 BP 算法层析成像的特点,以及基于对比度最优化准则推导了图像对比度与相位误差之间的关系,然后提出了两种适用于BP成像算法的自聚焦算法流程,并分析比较了这两种流程的运算量和适用场合,以及该自聚焦算法总体性能,最后通过处理实测数据、比较图像结果和分析实验耗时,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于低成本INS的SAR运动补偿算法

围绕机载合成孔径雷达（SAR）的运动补偿问题,对机载SAR运动的相位误差作了分析。一方面详细分析了一种基于惯导数据的视线方向位移误差的补偿方法,采用了低精度低成本的INS,对这部分的原理及实现进行了深入的建模分析和推导,并给出仿真结果;另一方面采用了一种新的基于图像对比度的自聚焦算法,在自聚焦过程中为了提高寻优速度,通过不断取速度中值的方法使图像块对比度快速达到最大值,此时估计得到的多普勒参数使图像的整体聚焦效果最佳。最后结合距离多普勒（RD）成像算法,经过试验证实了改进的图像对比度算法是一种简单、高效的运动补偿算法。     

基于改进RDM的SAR自聚焦算法

反射率偏移法(RDM)是合成孔径雷达(SAR)自聚焦的经典算法,当场景对比度较低时,RDM自聚焦效果变差。该文提出了一种RDM的改进方法,该方法利用多普勒调频率与距离的函数关系,自适应地修正低对比度区域对多普勒调频率估计的影响,保证良好的自聚焦效果。实际SAR数据实验证明了该方法的有效性。     

对比度最优算法在UWB SAR运动补偿中的应用

对比度最优自聚焦(COA)算法是一种计算量相对较小的自聚焦算法,在高波段及L波段SAR中得到了成功应用。但对于工作在P波段的超宽带SAR(UWB SAR),由于杂波噪声干扰严重,给COA算法的应用带来了较大的困难。文中针对UWB SAR这一特点,提出了一种有效减小杂波对对比度干扰的方法,通过改造对比度评价函数、选择信噪比较强的方位线、对方位压缩后的图像低通滤波、并剔除偏差较大的估计值等方法,有效地提高了COA算法在UWB SAR中的性能。实际UWB SAR数据的补偿结果表明了该方法的有效性。     

利用对比度最大化实现SAP图像自聚焦

以对比度作为衡量图像聚焦程度的标准，研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法从图像域出发，通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型，从而改变聚上至图像对比度最大，完成相位误差的校正。对比度最大化算法的突出优点是无须在图像域分离出强点目标，因而特别适用于无任何明显特征的图像。仿真及实测数据处理结果证明了该方法的可行性。     

运用小波图像融合技术增强痕迹偏振图像

针对单幅痕迹偏振图像存在的灰度反差微弱、痕迹特征残缺等缺陷,提出运用小波图像融合技术对多幅痕迹偏振图像进行融合处理,以增强痕迹图像视觉效果的策略。结合痕迹物证检验工作的需要,对低频子带图像采取基于区域窗口的梯度平方和较大法,而高频子带图像采取基于区域窗口的系数绝对值极大法,并将此方案应用于衣物上的轮胎痕迹偏振图像的增强处理。实验结果表明,经过融合处理后的轮胎痕迹偏振图像无论在主观视觉效果,还是在客观评价数据上都获得了期望的增强效果,满足痕迹物证司法鉴定的技术要求。     

基于结构与分解的红外光强与偏振图像融合

在一些特定环境下,红外传感器无法探测到目标时,需要将偏振技术与红外技术相融合。为了获得更清楚的融合图像,采用一种基于多尺度结构分解的图像融合方法实现红外光强与偏振图像融合。该算法提出将红外图像与偏振图分解成3个独立部分：平均强度、信号强度和信号结构。其中平均强度部分,采用一种反正切的权重函数进行融合,信号强度采用最大值的融合原则,而信号结构采用一种基于信号强度幂函数的加权平均方进行融合,最后重构得到融合图像。为了更快进行融合、降低计算的复杂度,将分解过程通过均值滤波代替,再通过上采样与下采样得到最终的融合图像。为了得到更好的融合图像,通过不同融合参数实验对比,选择较优的融合参数。最后实验表明使用所提出的反正切权重函数与融合参数设置,在与传统的多尺度算法的比较中,4项评价指标取得优势,且主观上保留更多的纹理细节、提升对比度以及抑制伪影。     

双曝光散斑照相全场条纹的对比度函数

本文用随机光场自相关函数传递的方法对双曝光散斑图在全场分析光路中形成的像面光强进行了严格计算,得出了条纹对比度与滤波孔的形状和位移之间的函数关系,并以方孔和圆孔滤波为例,从实验上证明了理论结果的正确性。     

基于PUCS与DTCWT的红外与弱可见光图像融合

针对红外与弱可见光图像传统融合算法在结果图像中目标不突出、整体对比度降低、边缘及纹理细节不清晰、缺失等问题,本文提出一种基于感知一致性空间（Perception Unified Color Space,PUCS）和双树复小波变换（Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT）的融合算法。首先,将红外与弱可见光图像的亮度分量由RGB空间分别转至感知一致性空间得到新的亮度分量以备后续变换处理;接着,将源图像利用DTCWT进行多尺度分解,分别获取各自的低频分量与高频分量;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于区域能量自适应加权的规则对低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带分量进行融合;最后,对融合后的高、低频子带分量进行DTCWT逆变换重构图像,再将其转回至RGB空间以得到最终结果。在不同场景下将本文算法与3种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,本文算法不但在主观视觉上具有显著的目标特征、清晰的背景纹理及边缘细节、整体对比度适宜,而且在8项客观评价指标上也取得了较好的效果。     

PSO Based Sum Rate Optimization for MU-MIMO Linear Precoder with Imperfect CSI

It is well known that if the perfect CSI is available at the BS, achieving the maximum sum throughput is equivalent to minimizing the product of mean square error matrix determinants (PDetMSE). Due to the presence of background noise in the estimated signal, the channel estimation errors are unavoidable. Hence, in this paper, it is assumed that the imperfect CSI is available at the BS and the channel estimation error variance is known at the transmitter. It is shown that maximizing the achievable sum rate is not exactly equal to minimizing the PDetMSE if the channel estimation error variance is included in the system design. Particle Swarm Optimization algorithm is used here to solve the sum rate maximization problem under the imperfect CSI. The simulation results compare the proposed system, which considers the channel estimation error variance as an integral part of the system design, with an existing system which assumes the perfect CSI at the transmitter side.     

一种矢量编码器的VLSI结构

我们提出了一种基于最小绝对值误差测试（ＭＭＡＥ）矢量编码器的ＶＬＳＩ结构，这一结构采用了误差测度的值不等式判据、预排序的码书和最近邻搜索算法，并采用二分搜索方法和特殊的误差测度计算及比较结构，大大降低了系统的实现规模，同时采用并行流水线等设计技术，可以获得每８个时钟周期编码一个矢量的处理速度。整个系统采用硬件描述语言ＶＨＤＬ和Ｓｙｎｏｐｓｙｓ系统中进行了设计验证和综合。     

高功率激光近场空域计算方法

为了使目前高功率激光近场空域的对比度和调制度评价更加科学化,在数值计算中采用图像分割灰度门限法,对CCD采集的原始近场图像进行信噪分割.用最大类间方差作为判断噪声阈值的主要依据,由噪声区域最大概率灰度值得到本底灰度,然后根据强度是否大于Iavg(1 5σ)值来判断是否存在奇异点.奇异点位置灰度值经8-邻域图像平滑处理得到.通过应用大量近场测量数据分析对比了调制度的两种计算方法,结果表明两种计算方法处理结果是一致的,并规范地给出了高功率激光近场空域评价计算方法.     

基于HSV空间的红外偏振图像改进融合算法

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合,并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法,利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正,计算融合权重,进行偏振图像融合,增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证,改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%,对比度最高提升1384%;较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%,对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。     

基于最小线性均方估计的小波去噪算法

提出一种新的基于最小线性估计正交小波图像去噪算法。该算法把降噪过程直接看作是一个小波系数的加权和,而不是为小波系数假设一个统计模型。在此,基于最小线性均方估计构造去噪函数,然后最小化均方误差,得到一组估计参数,从而得到线性去噪函数,实现对非线性去噪算法的改进,其最大的好处就是不用先验知识;最后通过使用该去噪算法对一定噪声级数的标准图像进行处理,并与目前去噪效果最好的BLS-GSM方法进行了比较。结果表明了该方法的有效性。