彩色JPEG图像的隐写分析

图像隐写分析的目的是检测图像中隐藏信息的存在性．JPEG图像的广泛使用使其成为一种重要的隐写载体，因而针对JPEG图像的隐写分析受到研究者们的广泛关注．本文基于彩色图像YCbCr颜色空间DCT系数的统计分布模型，提出一种彩色JPEG图像的隐写分析算法．通过计算载体图像和掩密图像DCT系数统计分布之间的鉴别信息，评估常见DCT域隐写术对载体图像DCT系数统计分布的改变．以统计分布模型参数为特征向量，采用支持向量机实现对载体图像和掩密图像的有效分类．实验结果表明，本文算法具有较高的检测率，性能优于使用Faxid所提出的彩色QMF统计量的隐写分析算法．     

根据大气辐射特征进行目标探测的波段选择

介绍了通过大气光谱特征分析对大气层外目标进行探测的波段选择方法。在考虑目标本身辐射强度、背景大气的辐射强度、目标背景对比度、斜程大气透过率以及探测器的响应特性诸因素后进行波段选择。从而提高对目标的鉴别性能。选择中纬度夏季白天、无云城市气溶胶模式、春夏季气溶胶廓线以及背景平流层廓线和消光的大气条件，利用辐射传输计算软件MODTRAN计算了目标背景亮度、对比度以及透过率的典型光谱特征，并进行光谱特征分析，然后在其他大气模式下对所选波段进行了验证，从而选择出目标探测的最优波段。     

一种序列图像中运动点目标的检测方法

序列图像中运动点目标的检测按图像的成像系统不同,可分为红外图像中运动点目标的检测和可见光图像中运动点目标的检测,而现有检测算法多是针对前者。为寻找一种适用于两种类型图像的运动点目标的检测方法,以多云天空为研究背景,提出了一种新的运动点目标检测算法。采用高通滤波和形态学滤波相结合的方法进行背景抑制,基于检测前跟踪（TBD）的基本思想,根据相邻三帧进行目标分割,利用轨迹能量累积方法完成目标检测。理论分析和仿真结果表明,该算法简单易行．既适用于红外图像又适用于可见光图像的运动点目标,而且对目标的运动速度和方向无任何限制。     

强跟踪Unscented滤波器及其在无源跟踪中的应用

本文研究用递推算法实现只测量到达角和多普勒频移的无源双基地雷达的目标运动分析。基于Unscented卡尔曼滤波器和强跟踪滤波器,提出了一种新的强跟踪Unscented滤波器算法。新算法在无源双基地雷达目标跟踪的仿真实验中显示了高精度鲁棒滤波的性能。     

SAR图像舰船目标分割算法研究

针对SAR图像固有的乘性斑噪，把概率竞争网络用于SAR图像分割和水上目标检测，充分利用了图像像素间的空间邻接关系，提高了分割、检测的准确性和有效性，取得较好的结果。     

基于一维距离像的雷达目标识别方法研究

通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析,指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性,并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题,提出两种比较实用的解决方案。     

一种新的基于数值积分的粒子滤波算法

该文提出了一种新的用于非线性非高斯系统状态估计的粒子滤波算法。首先通过基于数值积分的差商滤波器产生重要密度函数,由于这些重要密度函数结合了最新的观测数据,这样采样得到的样本更接近于系统状态的真实后验概率,因此其性能优于标准的粒子滤波算法。最后给出了理论分析和仿真结果,验证了该算法的有效性。     

基于Fisher线性判别的多用户检测器

本文提出一种基于Fisher线性判别(FLD)的多用户检测器。该检测器将信道的时变特性隐含在学习算法得出的最优投影方向矢量中,因而适合各种信道环境,而不必知道噪声和干扰的类型;它需要训练序列,除了有用信号的扩频序列外,不需要其他用户的扩频序列;算法简单、实现复杂度低。本文对所提出的检测器性能进行了仿真实验,给出了FLD检测器与MMSE检测器和SVM检测器的性能比较。     

基于Radon-WVD变换的编队目标架次识别

针对常规低分辨雷达,研究了编队目标回波的多普勒频率变化特征,提出了采用Radon-WVD法,在时频域对编队目标的整体特性(调频率)进行快速准确的估计。该方法的估计结果不但不受WVD交叉项的影响,而且由于Radon变换的积累特性使得Radon-WVD变换法相对WVD有更好的抗噪声性能。仿真实验验证了该方法的有效性,成功地实现了多架编队飞机架次识别。     

基于信息准则的基因选取方法及其在肿瘤诊断中的应用

大规模基因表达谱为肿瘤诊断提供了更为可靠和细致的生物数据,但相关基因的选取是对这些数据进行分析的关键。本文从Kullback-Leiber判别信息的角度对于肿瘤相关基因的选取进行了研究。根据肿瘤相关基因和无关基因的表达水平值分布的特性,我们提出了一种基于信息准则的基因选取方法。进一步,我们将这种方法应用到肿瘤诊断上,并根据支持向量机(SVM)对相关基因表达谱数据进行训练建立肿瘤诊断模型。实验结果表明这种方法是有效的,依此所建立的诊断模型可使得在结肠癌数据集和白血病数据集上的诊断(预测)正确率分别高达94.4%和100%石。