基于曲线拟合的干涉合成孔径雷达(InsAR)复图像自动配准算法

由于乘性噪声和相干斑的存在,干涉合成孔径雷达(InSAR) 复图像对的配准算法比传统的图像配准算法更困难。该文提出了一种基于B-样条曲线拟合和匹配的InSAR复图像对的自动配准算法,能够有效地配准InSAR复图像对。在利用最小二乘法建立配准参数后,应用两步法完成了亚像元级配准。实验结果表明,该算法具有较高的精度和稳健性。     

一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准方法

提出了一种针对多通道GMTI的SAR复图像精确配准算法。首先,系统分析了配准误差对干涉相位的影响,推导出了对应配准误差的干涉相位Cramer-Rao界,并利用Monte Carlo仿真数据对配准误差的影响进行了量化。在此基础上,通过对待配准图像进行二维精确插值处理,生成模板图像库和相应的相关系数库,以适合多通道GMTI的复图像的相位相关为准则,找出模板图像库和相关系数库中与参考图像具有最大相位相关值的图像作为配准图像,从而实现多通道SAR复图像之间的精确配准。对基于所提算法的实测三通道SAR复图像进行慢动目标检测实验,结果表明所提算法能够提供多通道GMTI所需要的配准精度,证明了该算法的有效性和实用性。      

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。     

基于相对熵的水下图像模糊增强与边缘检测算法

采用一种基于相对熵的水下图像模糊增强算法对深海结核分布丰度图像进行处理.该算法首先使用基于阈值选取的图像分割原理确定一个阈值参数,然后根据此阈值参数定义隶属函数,从而将图像转化为等效的图像模糊特征平面,通过在模糊平面上采用相对熵的算法对图像进行增强运算,最后实现对图像的边缘检测.仿真结果表明该算法是有效的.     

烟花算法在SAR图像属性散射中心参数估计中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）属性散射中心估计问题,提出基于烟花算法的方法。首先,在图像域对SAR图像中高能量区域进行分割解耦,获得单个独立散射中心在图像域的表现形式。在此基础上,以属性散射中心参数化模型为基础,构建优化问题,对分离出来的单个散射中心进行最优参数的搜索。在此阶段,引入烟花算法进行参数寻优。该算法具有强大的全局和局部搜索能力,在保证优化精度的条件下避免陷入局部最优,从而保证散射中心参数估计的可靠性。在原始图像中剔除求解后的单个散射中心,对残余图像进行高能量区域分割,序惯估计下一个散射中心的属性参数。最终,获取输入SAR图像上所有散射中心的参数集。实验中,首先基于MSTAR数据集中的SAR图像进行参数估计验证,通过参数估计结果与原始图像的对比以及基于估计参数集对原始图像进行重构,反映了提出算法的有效性。此外,实验还基于估计得到的属性参数进行SAR目标识别算法验证,通过与其他参数估计算法在相同条件下进行识别性能的对比,进一步体现了提出方法在属性散射中心参数估计上的性能优势。     

基于双树复小波变换的自适应图像融合方法

双树复小波具有平移不变性、方向选择性、有限冗余等特点,用于图像融合,优于传统的小波变换方法。本文提出一种基于双树复小波变换的自适应图像融合方法,源图像复小波分解后低频采用PCA,高频采用区域能量算法。通过对可见光和红外图像的融合实验,结果证明了双树复小波的优势和所用融合算法的有效性。     

气动退化图像的改进复原算法

针对气动光学效应引起的图像模糊退化导致复原处理困难的问题,提出了一种气动退化红外图像的改进复原算法。具体做法是:在假设退化图像的点扩散函数服从高斯分布的前提下,对图像进行带参数维纳滤波,在此过程中,使用图像清晰度评价函数作为复原效果的评价实现了算法中参数的最优化。通过多组仿真实验和算法的对比分析表明,算法较好地保持了图像细节,较好地恢复了图像质量,实时性较好。     

图像畸变校正算法在测量中的应用

工业用镜头对物体进行取像时,物体会产生畸变失真。畸变对物体参数的后续测量产生影响,所以必须对畸变图像进行校正。本文通过对已有图像畸变校正算法的介绍比较,采用了一种不拘泥于具体镜头,适用性强的校正算法。此算法首先根据畸变图像产生的原理对径向畸变建立模型,算法第一步使用亚像素边缘算法对失真图像定位边缘、提取边缘点;第二部用最小二乘法对提取的边缘点进行线性拟合,得到所有点与标准点的总平方和;第三步使用LM算法对第二步得到的总平方和进行优化参数处理,得到最优参数;第四步将最优参数带入反校正模型,最终还原图像。还原后的图像与标准图像相比,校正结果的精度可以达到1个像素的最大误差。     

基于自适应加权方法的复值SAR图像的频域压缩改进算法

该文提出了一种基于自适应加权方法的复值SAR图像的频域压缩改进算法。该算法在原有频域压缩算法的基础上采用了自适应的加权方法,在低压缩比(20:1)的情况下能够很好地保留原始数据图像的特征,是一种有效的复值SAR图像的压缩算法。复值空域相关系数指标评估,以及原始数据、重建数据的幅度图对比和两幅数据图像之间的相关系数图都验证了算法的有效性。     

一种非均匀行采集的智能车路径识别算法

提出了一种非均匀行采集的路径识别算法.在图像采集中,采用非均匀行采集实现了图像畸变矫正;在图像处理中,根据摄像头采集时序,时图像进行横向滤波、阈值分割、边缘检测、纵向滤波和导航参数提取等.该算法合理安排程序流程,提高了图像处理和车体控制的实时性.实验结果表明,此方法能够有效降低噪声干扰和图像畸变对参数提取的影响,提取出精确的引导线导航参数.     

一种基于广义多尺度分形参数的小目标检测方法

复杂场景中小目标的检测是一个难点。本文从分数布朗随机场模型的描述出发，提出并构造了一种广义多尺度分形参数，用于描述图像的纹理信息。它可以作为区分分形集合与非分形集合的一种有效的测度。进一步，基于广义多尺度分形参数，本文提出了一种具有抗噪性能的稳健的目标提取算法，并用于海上小目标的提取。对于实际图像的实验结果表明，本算法具有极高的检测精度。本文的思想对于一般复杂自然场景中小目标的检测具有重要的借鉴意义     

基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像

针对复杂运动目标的逆合成孔径雷达(ISAR)成像中多普勒扩散导致的成像质量下降,该文在建立方位回波信号为立方相位信号(CPS)的基础上,提出一种基于改进型快速双线性参数估计的复杂运动目标ISAR成像方法。该方法通过利用双线性立方相位函数,非均匀快速傅里叶变换(NUFFT),基于Chirp-z的尺度变换以及快速傅里叶变换(FFT)等操作,能够快速实现CPS参数估计和复杂运动目标的ISAR成像。由于实现过程均采用NUFFT和FFT快速实现,该方法计算量小,并且双线性操作可以保证其具有较好的抗噪声性能和交叉项抑制性能。理论分析和仿真结果验证了该ISAR成像算法的有效性。     

A computationally efficient approach to the estimation of two- and three-dimensional hidden Markov models.

Statistical modeling methods are becoming indispensable in today's large-scale image analysis. In this paper, we explore a computationally efficient parameter estimation algorithm for two-dimensional (2-D) and three-dimensional (3-D) hidden Markov models (HMMs) and show applications to satellite image segmentation. The proposed parameter estimation algorithm is compared with the first proposed algorithm for 2-D HMMs based on variable state Viterbi. We also propose a 3-D HMM for volume image modeling and apply it to volume image segmentation using a large number of synthetic images with ground truth. Experiments have demonstrated the computational efficiency of the proposed parameter estimation technique for 2-D HMMs and a potential of 3-D HMM as a stochastic modeling tool for volume images.     

基于整数变换的自适应图像可逆水印方法

为保证水印图像质量并提高嵌入水印数据量,该文提出一种基于整数变换的自适应图像可逆水印方法。该方法定义了一种新的一般化整数变换算法,对于任意像素点组成的图像块向量进行简单的整数变换后,将产生一定的冗余数据可用于嵌入水印数据。该方法进一步根据图像块向量自身方差大小自适应选择参数m值进行整数变换,在平滑图像块中嵌入更多数据,同时避免复杂图像块中引入较大失真,从而保证具有较高的嵌入容量和较好的水印图像质量。与同类算法对比的实验结果表明,该方法增大了最大数据嵌入容量,以Lena为宿主图像时有效载荷可达2.36 bpp。该文整数变换算法运算简单,通过自适应选择参数进行整数变换并嵌入数据可保证水印图像质量并实现较大的有效载荷。     

SAR图像幅度域增强的正则化方法

正则化方法通过增加先验信息约束,达到增强SAR图像特征的目的。在分析现有先验信息约束条件的基础上,提出SAR图像幅度域上的正则化增强方法,从理论上证明了SAR图像复数域上正则化方法和幅度域上正则化方法的等价性,进一步解释了正则化方法的相位保持特性,提高了计算效率。通过参数变换,结合先验信息,给出正则化参数的选取方法,该方法操作简单,能有效地抑制噪声,保护目标。最后利用仿真图像和MSTAR图像验证了该方法的有效性。     

基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法

针对传统局部匹配算法在斜面场景匹配中所表现出的阶梯效应,提出了一种基于最优斜面参数估计的局部立体匹配算法。该算法首先为每一个像素随机地分配一组斜面参数,然后以新的斜面参数所定义的支撑域下当前像素的匹配代价是否减小为准则,迭代地进行斜面参数的邻域传播-单点优化过程,并最终使得计算结果收敛到最优斜面,同时估计得到稠密的亚像素级视差。通过对典型斜面场景图像和Middlebury 标准测试图像对的匹配实验表明,文中算法在将对普通场景的匹配效果保持在当前先进水平的同时,对斜面场景的匹配消除了阶梯效应,且匹配率代表了局部匹配的先进水平。     

基于归一化图像的抗仿射变换攻击的水印算法

对于鲁棒的数字图像水印技术来说,仿射变换是最难对付的一种攻击。将水印嵌入到基于几何矩的归一化图像中是一种抵抗仿射攻击的方法,但由于原始图像的归一化图像和遭受了仿射攻击后的归一化图像在尺寸上不相同,这就使得嵌入和提取水印很难实现同步。本文提出了一种基于归一化图像的数字水印算法,选择归一化图像中的某个参数作为水印,嵌入水印的过程就是在原始图像的基础上叠加一个原始图像的非线性变换,使得其归一化图像的该参数处于预定的变化范围之中。实验证明此算法对于大多数StirMark攻击来说都是鲁棒的。     

基于RICE的遥感多光谱图像无损压缩算法

目前应用于遥感多光谱图像的无损压缩算法复杂度较高,不利于硬件实现.针对这一不足,这里根据遥感多光谱图像的成像特点,提出一种采用可逆的分量变换(RCT)对谱段信息重新分配,再利用优化的RICE算法对图像数据进行编码的无损压缩算法.实验表明,该算法所采用的分块计算k值、预测器预测和改进的熵编码器较原RICE熵编码器更适于硬件实现,且该算法复杂度低,执行效率高,更好地满足了星载图像无损压缩的要求.     

会议电视系统比特率控制方法的研究

会议电视系统中核心部分是比特率的控制方法，它对编码的图象质量产生直接影响。文中从缓冲器平滑波动数码流的原理入手，分析了缓冲器纯占有率控制算法及参数设置，并针对缓冲器纯占有率控制算法的编码图象质量不够理想的机理，研究了缓冲器占有率的视觉调整算法和基于比特分配的缓冲容量控制算法，并对三种算法进行了比较和论证。     

一种复杂地物目标近垂直后向散射系数反演方法

复杂地物目标的近垂直后向散射特征是影响雷达高度表回波波形的重要因素之一。对近垂直后向散射系数的获取主要采用基于参数模型的实测数据拟合方法,但一般只适用于地势平坦且介质相对单一的地海面目标。本文基于机载雷达高度表,针对复杂地物目标的距离-多普勒图像仿真实验数据和实测数据,利用距离-多普勒域和地球空间域的映射关系,提出一种后向散射系数的反演算法,并对得到的后向散射系数进行定量分析。实验验证了提出的反演算法具有一定的适用性和参考性。