基于多标签层次聚类的GPR 图像双曲波提取方法

探地雷达(GPR)图像双曲波提取是分析地下目标位置和结构的重要方法,但在真 实环境中,由于噪声和杂波的干扰,使得提取出的双曲波存在结构不完整、碎片化和形状异 常等问题,不利于数据分析和三维建模等后续操作。为此,提出了一种基于多标签层次聚类 的双曲波提取方法(MHCE)。首先通过信息熵评价像素邻域的稳定性,构造了基于信息熵的 距离度量来进行层次聚类;然后利用聚类后的邻接空间进行多标签聚类以降低杂波和噪声对 双曲波提取的影响;最后结合多标签聚类结果的拟合形状和纹理方向提取双曲波。实验表明, 该方法对于真实GPR 图像双曲波具有较好的鲁棒性,能够获得规范化的双曲波形状和位置 参数。     

融合注意力机制与改进SSD算法的SAR舰船目标检测方法

针对单次多盒检测算法(SSD)对复杂背景下合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标的检测容易出现误检或漏检情况,提出一种基于融合注意力机制与改进的SSD算法的目标检测方法。首先在SSD算法上引入ResNet网络并进行改进,以提供丰富的语义信息和细节信息,提高算法的鲁棒性;其次融合通道和空间注意力增强对舰船目标的辨认能力,抑制海杂波等干扰信息;同时改进损失函数来解决舰船密集分布时的漏检问题,提高网络训练效果。数据集上的实验表明,该方法平均准确率(mAP)为87.6%,比SSD算法提高了4.2个百分点,目标的漏检和误检明显减少。相比SSD算法,该算法对复杂背景下的舰船目标有较好的辨别能力和鲁棒性,抗干扰能力有所提升。     

基于无锚框关键点算法的工件表面缺陷检测

针对工件表面图像中划痕缺陷尺寸比例异常、尺度变换大、背景纹理复杂等问题,提出一种基于无锚框关键点的工件表面缺陷检测算法AFKPDD。为提高尺寸比例异常的细长划痕的检测精度,采用基于RepPoints Head的检测模块,更好拟合缺陷形态并提取有效特征。为改善尺度变换和背景复杂问题,使用可变形卷积多尺度网络提取图像特征。为提高模型泛化能力,设计随机遮挡数据增强方法和多任务学习策略。自建铝制工件内壁数据集,AFKPDD算法在该数据集上AP达到88.9%,优于其它主流目标检测算法。在公开钢材表面数据集上验证了模型的泛化能力和在划痕检测上的应用价值。     

基于纹理方向性的非下采样剪切波水印算法

为解决水印算法中不可见性与鲁棒性不可兼顾最优的问题,提出一种新的非下采样剪切波数字水印算法。对图像使用剪切波变换,变换后选取最强纹理方向性的子带作为水印的嵌入位置,利用奇异值分解实现水印的嵌入。实验结果表明,该算法结构相似性达到0.99以上,含水印图像在经过不同形式的攻击后,水印能够较好地被提取出来,且归一化相关系数平均值达到0.98,具有较好的鲁棒性。     

联合形态滤波和MRF模型的红外小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于自适应形态滤波和Markov随机场(MRF)模型的小目标检测算法。设计基于图像局部熵优化的自适应形态滤波器,采用该滤波器进行背景杂波抑制和目标增强,利用MRF理论描述图像像素间关系,构造新的势函数和能量函数,建立目标检测识别模型,通过模型计算自动识别出红外图像中的小目标。理论分析和实验结果表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制背景杂波,成功检测出红外小目标。     

加权FCM原型空间特征提取的高光谱图像分类

在原型空间特征提取方法的基础上提出一种基于加权原型空间特征提取的方法用于高光谱图像数据分类。通过加权模糊[C]均值算法对每个特征施加不同的权重,从而保证提取后的特征含有较高的信息量。实验结果表明,与PSFE相比,w-PSFE对数据集大小的稳定性更高,同时在提取少量的特征用于高光谱图像数据分类时分类精度更高。     

基于NSCT和支持向量机的SAR图像识别

针对传统的合成孔径雷达图像（SAR）识别算法识别精度低,用时长等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）和支持向量机（SVM）的SAR图像识别算法。首先通过非下采样轮廓波变换将目标图像分解成不同的尺度,然后得到目标图像的低频分量和高频分量;接着在高频分量中提取方向梯度直方图特征（HOG）,在低频分量中利用局部二值化算法（Local Binary Pattern,LBP）提取纹理特征;然后将提取的梯度方向直方图特征和局部二值化特征空间连结,并使用支持向量机（SVM）作为分类器;最后对算法进行了测试。实验结果表明,该方法不仅能够有效地提高了SAR图像目标分类的精度,在MSTAR数据库上的准确率达到90.7%,而且对相干斑的影响具有较高的鲁棒性。     

基于高斯拟合的自适应多阈值分割算法*

提出一种新的基于邻域平均直方图的快速高斯拟合函数参数估计的算法,对形态滤波后的邻域平均直方图进行峰谷检出,对各峰区数据单独进行截断数据统计分析确定拟合参数,较好地避免了多峰交叠所带来的干扰,从而实现了复杂图像的自适应多阈值分割。实验表明,该算法能有效提高拟合精度和分割的鲁棒性。     

基于高斯拟合的自适应多阈值分割算法

提出一种新的基于邻域平均直方图的快速高斯拟合函数参数估计的算法,对形态滤波后的邻域平均直方图进行峰谷检出,对各峰区数据单独进行截断数据统计分析确定拟合参数,较好地避免了多峰交叠所带来的干扰,从而实现了复杂图像的自适应多阈值分割。实验表明,该算法能有效提高拟合精度和分割的鲁棒性。     

脊波域的图像数字水印算法研究

提出一种将混沌置乱加密后的水印信息嵌入到图像脊波变换域的算法。将图像分块后进行有限脊波变换,选择出图像纹理块的脊波域最大能量方向上的系数嵌入水印,水印提取只需要记录嵌入位置序列即可。实验结果表明,算法对噪声、压缩、不规则剪切、对比度等攻击有较强的鲁棒性。     

Robust ionospheric clutter mitigation method for high frequency surface wave radar

This paper analyzes the characteristics of ionospheric clutter, which has proven to be the greatest impediment in high frequency surface wave radar （HFSWR）. Ionospheric clutter influences most range bins, all Doppler bins and beams, and exhibits a high directivity. A robust adaptive side-lobe cancellation algorithm based on orthogonal auxiliary beams, which use the difference beams to estimate the ionospheric clutter information, is introduced to suppress the ionospheric clutter. Training data was selected by excluding the sea clutter and probable target unit; and diagonal loading was added to enhance the robustness of the algorithm. Experimental results demonstrate that the algorithm is able to suppress the ionospheric clutter whilst preserving the desired characteristics of the target echoes and is suitable for practical implementation.     

基于掩膜的光谱二阶导数法目标提取

提出一种简单实用的目标提取方法:基于掩膜的光谱二阶导数法.它是在掩膜的基础上对目标光谱和像元光谱进行二阶导数编码后计算两条光谱曲线的相似度,然后,根据相似度与识别误差来判别像元的归属,从而达到识别目标的目的.试验结果证明,由于综合使用了光谱强度和光谱波形特征,相对光谱二阶导数法而言,最高精度的平均值提高了34%,平均精度的平均值提高了43%,同时,目标提取试验结果也表明它是一种有效的目标提取算法.     

基于深度特征与局部约束掩膜的相关滤波跟踪算法

为提升相关滤波算法在目标遮挡、快速运动以及背景杂乱等情况下跟踪结果的精确度和鲁棒性,提出了一种基于深度特征与局部约束掩膜(Local constrained mask, LCM)的相关滤波跟踪算法。在鉴别性相关滤波跟踪算法的基础上,利用学习得到的二值矩阵作为LCM对滤波器的能量分布进行裁剪,对模板边缘与测试图像之间产生的响应值进行抑制,实现扩大目标搜索区域的同时降低边界效应对跟踪结果的影响;将深度特征引入到特征提取过程中,通过对目标样本进行旋转、翻折和高斯模糊等处理,扩充训练样本数量,使模板学习到更为丰富的目标信息。与主流算法进行对比实验,验证了本文算法在处理目标遮挡、背景嘈杂以及光照变化等干扰时的鲁棒性。     

阵列声波井下信号采集与处理系统设计

针对阵列声波测井中声波全波列信号的特点,设计了一种满足实际生产作业要求的井下信号采集与处理系统。该系统以80C186为控制核心,主要实现与地面系统的通信和整个井下系统的控制;采用多片TMS320VC5416构成多通道实时信号处理电路,用于实现数字滤波、波形叠加、首波到时提取等处理。同时,阐述了基于短窗-长窗能量比算法的首波提取技术及其实现。     

红外弱小目标检测中的相邻背景预测算法研究

红外弱小目标检测的关键问题是背景预测,背景预测的好坏直接关系到红外目标的提取。考虑背景预测过程中,待预测像素仅仅和相邻像素相关,提出了一种相邻背景预测的算法,并针对背景起伏和平缓情况进行详细的分析。实验结果表明无论是在背景起伏较小的图像,还是在背景起伏较大的图像,该算法都具有良好的目标检测性能。     

基于改进Faster R-CNN的SAR船舶目标检测方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）船舶检测在海洋交通监控中发挥着重要作用,传统SAR目标检测算法一般利用目标与背景杂波之间的对比度差异进行检测,在近岸海域等复杂场景下检测效果较差。为了提高在复杂场景下的检测性能,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的船舶检测方法,在分析不同特征分辨率对检测性能影响的基础上,结合VGG的思想与扩张卷积设计一个适用于SAR船舶目标检测的特征提取网络,以提升对小型船舶目标的检测能力。另外,根据sentinel-1A数据集中目标尺寸分布选取小尺寸anchor,并通过去除冗余anchor,将检测速度提升了一倍。在sentinel-1A数据集上的实验证明本文提出的算法能够快速、有效地从复杂场景SAR图像中检测出船舶目标。     

基于主目标区域形状不变矩的图像匹配算法

基于不变矩图像匹配虽然克服了性能的不稳定性,在相对平移、旋转尺度变换的鲁棒性等方面具有一定的优势．但由于其计算公式复杂,匹配耗时长,实时性差。针对此提出了一种新的基于主目标区域的形状的图像匹配算法。此算法先取出待匹配图像的主目标区域,通过提取主目标区域的7个矩不变量图像特征,用图像特征向量的归一化欧氏距离表示图像的相似度,并用花朵等图像作为示例图像进行验证,实验证明该算法具有一定的优越性。     

基于超声导波SC-DTW的金属板微损检测方法

针对金属板材的质量控制与服役性能评估问题,在对金属板材微损伤进行超声导波检测的基础上,结合形状上下文(shape context, SC)与动态时间规整方法对其损伤劣化程度进行量化评估.该方法以无损Lamb波信号为基准,采用动态时间规划(dynamic time warping, DWT)算法对损伤信号进行相似匹配分析对比,确定基准信号与损伤信号的最佳匹配路径.引入SC的轮廓识别方法对Lamb波的局部波形信息进行统计分析,以波形形状距离代替传统欧氏距离匹配方法,解决DTW相似匹配中的病态对齐问题.最后,将无损Lamb波与损伤Lamb波信号间SC-DTW匹配距离作为损伤程度的量化指标,采用随机闭合裂纹的有限元仿真模型和铝板弯折实验对所提出方法进行验证,结果表明,基于Lamb波SC-DTW的损伤量化指数对铝板早期裂纹具有较高的敏感性和较好的量化表征能力.该方法无需对波包进行识别,也不必进行复杂的特征提取,具有简单高效和抗噪声能力强等优点,在金属板服役性能评估与质量控制中有较好的实用性和推广价值.     

基于深度置信网络的目标识别方法

针对合成孔径雷达图像预处理鲁棒性不足、特征提取及利用不充分等问题,提出了一种基于深度置信网络的合成孔径雷达(SAR)图像目标自动识别算法。首先提出一种基于双树复小波变换（DT-CWT）的非局部均值图像降斑算法,并结合目标方位角估计实现对原始数据鲁棒的预处理;最后,引入多层深度置信网络提取针对合成孔径雷达目标的深度抽象视觉信息作为特征并完成识别任务。采用3类运动与静止目标的获取与识别(MSTAR)实测数据进行的仿真实验结果表明,所提算法具有较高鲁棒性和识别率。     

基于波环粒子的实时水波仿真方法

为了降低水波模拟过程中的计算成本并提高其扩散现象的逼真度,提出一种基于波环粒子包的实时二维平面水波仿真方法。该方法采用波环粒子为基本计算单元,粒子内部继承“波包”的概念,使用多个频段水波叠加的方式再现水波视觉效果。在计算水波反射过程时,通过添加镜像波源的形式减少碰撞计算,避免复杂几何判定。为适应不同硬件的计算性能差异,该方法提供额外的计算精度参数,可针对不同硬件计算能力调节水波反射计算复杂度。实验结果表明,该方法可使用较少的粒子模拟出较为真实的水波运动,且避免了碰撞反射后水波断裂的问题。在相同硬件平台上的性能测试显示,所提波环仿真方法的渲染帧率比传统波包算法高出至少60%,在一些水波状态特别复杂的情况下可达到400%以上的加速效果。