SAR图像舰船尾迹检测及其真假判别方法

针对常规Radon变换域中尾迹峰值检测的不确定性问题,提出了一种基于特征空间决策的尾迹检测算法.该算法首先门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;然后对这些相应的局部峰值的"截面"进行连续小波变换峰值匹配,再根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策.对仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹.     

逆RADON变换的一种新算法

本文基于微分算子d/dx与Hibert变换的具有紧支集正交小波基表示，给出了利用小波变换快速计算逆Radon变换的方法并与传统的卷积法计算Hibert变换进行了比较。     

一种SAR海洋图像舰船尾迹检测与判别方法

本文针对常规Radon变换域中尾迹峰值检测的不确定性问题,提出了一种基于特征空间决策的尾迹检测算法。该算法首先门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;然后对这些相应的局部峰值的“截面”进行连续小波变换峰值匹配,再根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。对仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹。     

基于二分查找的Radon变换直线检测改进算法

针对传统的Radon变换直线检测算法运行时间长、占用存储空间大的问题,提出了一种基于二分查找的Radon变换直线检测改进算法。在Radon变换直线检测算法的基础上,增加了对图像中待检测直线最小夹角的约束条件,使用区间划分结合二分查找的方法对Radon变换直线检测算法进行改进,并通过待检测直线在Radon空间中的位置参数确定出待检测直线在原始空间的直线方程。实验结果表明,相比于Radon变换直线检测算法,所提出的改进算法在保证抗噪声干扰能力不受影响的前提下,有效减少了高检测精度要求下图像直线检测算法的运行时间和占用的存储空间,提高了直线检测的实时性。     

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测算法

复制粘贴（Copy-Move）是一种极为常见的图像篡改方式。为了快速有效地检测图像经过旋转、缩放等操作后的篡改图像,本文提出了一种基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测方法。文章首先对图像进行分块,之后将图像块进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,并提取计算变换结果后的矩特征值,最后计算矩特征值的相关性。本文算法不需要对灰度图像进行二值化与归一化处理,而是直接从图形的Radon变换与Fourier-Mellin变换的结果中提取不变特征,理论分析与实验结果表明,本文提出算法的检测结果优于基于正交矩的检测方法,而且对均值为0的白噪声的鲁棒性显著高于基于正交矩的检测方法。      

Radon变换的计算机模拟

从数学上,严格论述了Radon变换的概念和数学意义。将Radon变换的数学坐标系统直接建立在物理场上,不仅将抽象的数学模型直观化,而且使Radon变换的物理意义简单明了。用三峰函数模拟了三维物体的切片,计算了该模拟平面场全方向180°范围内、角度间隔为1°的全部投影,从而给出了Ra-don变换应用于光学层析(OCT)的方法。     

一种从SAR海洋图像中检测舰船航迹的算法

分析了合成孔径雷达 (SAR)图像中舰船航迹的特性和斑点噪声模型及其局部统计特性 ,在此基础上 ,提出了一种结合小波多分辨率分析、自适应阈值选择、边缘检测算子和Radon变换进行斑点噪声抑制和航迹检测的算法。数据处理的结果表明 ,该方法较直接对SAR图像应用Radon变换更有效、准确地检测到SAR图像中的舰船航迹     

基于Radon变换的倾斜彩色图像自动矫正方法

在图像处理系统中,通过采集设备获得的图像如彩色扫描文档不可避免地会出现倾斜现象,虽然文档图像处理技术已经取得很多进展,但是,对于倾斜图像的矫正还存在困难.本文根据图像的结构特征 ,给出了基于Canny边缘检测和Radon变换相结合的算法,根据Radon变换取得的倾斜角度进行图像的倾斜矫正.实验表明,算法对彩色图像进行自动矫正是准确、高效的.     

基于改进的局部化Radon变换线特征检测

传统的Radon变换是建立在图像域到参数域的变换,需要将建立在欧式几何坐标空间的图像转换到具有极化坐标特性的参数域中,变换过程复杂。提出的改进的局域化Radon变换将变换建立在与图像统一坐标系统中,图像的Radon变换参数直接反映了原始图像的相应特征。在此基础上建立的局域化Radon变换概念清晰,同时在对线段的恢复方法简便,试验证明了本方法的有效性。     

工程数学

01 77.6 01030014荃千小波变换的Radon变换反演/防冻方(安徽大学).安徽大学学报(自然科学版)一2 000,24(4)一24一33采用小波取样定理和共扼正交小波变换两种方法进行了Radon变换的反演计算,并对不光滑函数的反演计算进行了深入讨论.理论和实例证明,基于小波变换的Radon变换反演算法便于计算湘胜高精度重构原信号.图n表2参6(木)汉水利电力大学).华中师范大学学报(自然科学版)一以)()(),34(3)一260一263设g和f分别是定义在图G的顶点集合V(G)上的整数值函数且对旬洲、x任V(G)有列x)全2.该文证明了:若G是一个(m,十。‘一1,。,f一。:十l)一图…     

一种改进的SAR图像舰船尾迹检测算法

Radon变换被广泛用于合成孔径雷达SAR图像上舰船尾迹的检测.由于舰船尾迹在SAR图像上呈现线性特征,并对应于Radon变换域中亮或暗的峰值点,因此通过检测变换域中的峰值点可以确定舰船尾迹.提出了一种新的基于Radon变换的SAR图像舰船尾迹检测算法IADA(Improved Automatic Detection Algorithm).考虑到海杂波的影响,IADA算法主要利用局部自适应检测算法来搜索变换域峰值点;另外还采用方向梯度算法来搜寻被检测到尾迹的起点.在真实SAR图像上的检测结果证明了该算法的有效性和准确性.     

图像处理的一种有限脊波自适应方法

有限脊波变换方法是脊波变换的一种数字化实现方法,其核心是有限Radon变换的实现.本文针对有限Radon变换中每一斜率投影的排序问题,利用Besov空间光滑模理论,在时域构造了一种光滑性判别函数,以判别函数值最小的序作为最优序,从而给出了一种新的自适应排序算法.用该算法对图像进行压缩和去噪,得到了很好的效果.     

Fast curve estimation using preconditioned generalized Radontransform

A new algorithm for fast curve parameter estimation based on the generalized Radon transform is proposed. The algorithm works on binary images, obtained, e.g., by edge filtering or deconvolution. The fundamental idea of the suggested algorithm is the use of a precondition map to reduce the computational cost of the generalized Radon transform. The precondition map is composed of irregular regions in the parameter domain, which contain peaks that represent curves in the image. To generate the precondition map, a fast mapping procedure named image point mapping is developed. As the image point mapping scheme maps image points into the corresponding parameter values in the parameter domain, it is possible to improve computational efficiency by recognizing image points with value zero. Initially, the suggested algorithm estimates the precondition map and subsequently applies the generalized Radon transform within the regions specified by the precondition map. The required parameter domain sampling and the resulting blurring are also investigated. The suggested algorithm is successfully applied to the identification of hyperbolas in seismic images, and two numerical examples are given.     

基于视频的投弃式温深仪速度测量技术研究

投弃式温深仪(XBT)的下降速率公式对XBT所测量的海水温度剖面有很大影响,通过分析视频测量系统所拍摄的XBT探头下落过程中的序列图像可计算其下落过程中的位姿参数并改进其下降速率公式.为测量XBT探头的下落速度,提出了一种基于积分投影和Radon变换的速度测量新方法.该方法无需复杂的图像处理算法及测量数据后处理算法,只需计算各帧图像的水平积分投影合成时间堆栈图像,根据时间堆栈图像的物理意义来确定目标运动轨迹的时空关系.通过对时间堆栈图像做Radon变换处理检测直线边缘特征,计算出目标的运动速度.实验表明,该方法简单、可靠,在图像质量较差的情况下仍能有效地计算出目标的运动速度.     

基于随机Radon变换的DRPE加密系统

对于使用随机相位模板(RPM)作为密钥的双随机相位编码(DRPE)加密系统,唯密文攻击算法(COA)是一种有效的攻击算法。为了提高DRPE加密系统抵抗COA算法攻击的能力,提出了一种基于随机Radon变换的JTC加密系统。该系统对待加密图像进行随机Radon变换,再使用JTC加密系统对其加、解密。除了DRPE加密系统中的RPM密钥之外,Radon变换参数亦被用作恢复原始图像的密钥。仿真结果表明,相比于仅使用RPM密钥的DRPE加密系统,基于随机Radon变换的DRPE加密系统可以有效抵抗COA算法攻击,提高加密系统的安全性。     

Radon-Wigner变换改进算法在多目标分辨及参数估计中的应用

提出了一种改进的Radon—Wigner变换方法应用于多目标分辨与参数估计。文中首先分析了基于Radon—Wigner变换的参数估计原理,针对WVD平面上的优化搜索问题,提出了变尺度两级搜索算法,以相对较小的计算量,提高了参数估计的精度。对于多分量信号的分辨,应用频域信号分离技术,有效抑制了强信号对弱信号的影响。仿真结果表明：上述方法减小了算法的计算量,提高了多目标分辨性能。     

Radon变换在低信噪比图像中的线段检测

Radon变换在数学理论上有重要价值,并可用于图像直线特征的提取,但是在检测线段时,Radon变换无法提供线段的端点以及长度信息,低信噪比时检测难度加大。探讨了Radon变换在低信噪比图像特征检测的适用性,分析了Radon变换的优势与不足,并从信息融合的角度出发,提出了Radon变换补充的应用策略,对低信噪比的机场跑道图像进行了验证,显示出较好的检测效果。     

Wavelet localization of the Radon transform

The authors develop an algorithm which significantly reduces radiation exposure in X-ray tomography, when a local region of the body is to be imaged. The algorithm uses the properties of wavelets to essentially localize the Radon transform. This algorithm differs from previous algorithms for doing local tomography because it recovers an approximation to the original image, not the image module the nullspace of the local tomography operator, or the Lambda transform of the image. This is possible because the authors do not truly invert the interior Radon transform, but rather sample the Radon transform sparsely away from the local region of interest. Much attention in the field has been directed towards localized tomography. The authors believe that this technique represents a significant contribution towards this effort     

基于Radon变换的线性调频信号参数提取

在电子侦察(ELINT)中对于线性调频信号的参数提取目前主要有Radon-Wigner变换,而这种算法要求运算量比较大,运算时间也比较长.文中从图像处理的角度,利用Radon变换的直线提取功能对信号的Wigner-Vill分布的时频图像进行参数提取,并且对原来的算法进行一定的改进.仿真结果证明这个算法具有实时性和精度高等特点.