3D图像数据库主观评估系统的建立

针对于3D图像质量评估方法不足,用于研究的主观数据库较少的现象。文中进行了以下工作:利用已有的EPFL数据库,从每一个场景从中选取主观评分最高的左右视图,并对左右视图进行同等程度的失真,失真类型包括:JPEG,JPEG2000,高斯白噪声,高斯模糊4种类型。每一个场景选取5组失真等级不同的图像,进行主观评分,最后用通用的PSNR验证了主观数据的真实有效性。     

用全光联合变换相关实现目标识别

本文提出了两种改善全光联合变换相关器性能的方法,其一是对输入面上的待识别图像和科像进行图像分割,以得到更高更尖锐的相关峰;其二是用多参考图像,产生一个标准的相关称,为确定待识别图像和参考图像相关程度提供判别依据,使进行目标识别更加简洁方便。通过实验证明了这些改善方法的可行性,并给出了实验结果。     

Direct parameter-extraction method for MOSFET noise model from microwave noise figure measurement

A new method for the determination of the four noise parameters of the metal oxide semiconductor field effect transistors (MOSFETs) based on the noise figure measurement system without microwave tuner is presented. The noise parameters are determined based on a set of analytical expressions of noise parameters by fitting the measured noise figure of the active device. These expressions are derived from an accurate small signal and noise equivalent circuit model, which takes into account the substrate parasitics, pad capacitances, and series inductances. On-wafer experimental verification is presented and a comparison with tuner based method is given. Good agreement is obtained between simulated and measured results for 0.5 × 5 × 16 μm, 0.35 × 5 × 16 μm and 0.18 × 5 × 16 μm (gate length × number of gate fingers × unit gate width) MOSFETs.     

基于奇异值分解的Speckle噪声滤波算法研究

Speckle噪声的复杂性和真值图像的不可知性增加了消噪算法设计的难度,传统算法在设计时借助污染像素估计灰度真值,同时忽略了位置信息对灰度估计的影响。本文借助奇异值分解和曲面拟合进行了消噪算法的研究与设计,首先在局部窗口进行奇异值分解,并对酉矩阵采用中值滤波进行消噪,其次引入参数修正奇异值以替代传统的阈值处理方法,最后在局部区域利用灰度曲面拟合技术重构消噪图像。实验表明,与传统的均值滤波、中值滤波相比,本文算法能获得较为满意的消噪结果,具有较高的峰值信噪比和边缘保留指数。     

马尔可夫随机场在SAR图像处理中的应用

马尔可夫随机场（MRF）可以很好地描述空间连续性，选择适当的邻域系统，能对图像的结构特征建模。利用以能量函数表示的联合概率分布，可以使用优化算法进行参数估计。高斯MRF能够准确、简洁地表示图像的纹理，而且具有线性特性，计算方便。本文回顾了在SAR图像处理中使用的MRF模型，详细说明了其中2种在图像复原及分割中的应用。     

SiP协调设计和PI解析(6)

概述了SiP(系统封装)协调设计和PI解析:(1)协调工程(下);(2)电源供给电路;(3)SSD噪声;(4)旁路电容。     

基于虚拟曝光图像的立体高动态范围图像合成算法

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。     

多编队目标先后出现时的无先验信息跟踪方法

针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测,结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次,在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上,利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后,在状态估计优化过程中,结合编队目标的特点,加入相似度判别技术,利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度,剔除没有相似分量的高斯分量,进一步优化估计结果。仿真结果表明,该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标,具有较好的跟踪性能。

     

Research on performance influence of direct-path signal for DVB-S based passive radar

Passive radar detects moving targets by Cross Ambiguity Function (CAF), which is based on the cross correlation process of the direct-path signal in reference channel and echo signal in receive channel. Thus, the performance of direct-path signal is important to system performance for this type of radar. While the Signal to Noise Ratio (SNR) of direct-path signal is low, it will deteriorate the detection performance. In this paper, how SNR of direct-path signal induces degradation on the SNR of CAF, and how the integration gain affects by integration time are analyzed, both with theoretical analysis and numerical simulation, which are valuable for the R&D of passive radar.