浅地层探地雷达波速测量方法的研究

波速的测量在探地雷达的研究中一直是一个至关重要的课题,尤其是对地下目标进行定位和成像时;本文针对浅地层探地雷达接收信号的特征,抛弃传统的过零点检测和其他的边缘轮廓检测方法,提出用极值进行边缘轮廓检测的方法,从而对目标的提取更准确并且有较少的数据,减少了霍夫变换的计算量;通过对霍夫变换算法的分析,针对传统霍夫变换的缺点,提出了一种加FIR低通滤波器的改进霍夫变换;同时应用算法对实测数据进行了计算,证明所提算法比传统的霍夫变换方法有更高的测速准确度.     

距离-速度同步干扰环境下的目标检测

针对距离-速度同步干扰,首先基于多普勒滤波器组和恒虚警率(CFAR)检测技术得到目标检测决策,并结合目标检测决策建立雷达回波的速度-时间数据矩阵。随后分析了目标和干扰的特征差异,基于超快霍夫变换(VFHT)提取雷达回波的目标特征霍夫空间。最后根据该霍夫空间采用CFAR检测技术对目标检测,从而形成基于距离-速度同步干扰抑制的目标检测方法。与常规快速霍夫变换(FHT)相比,提出的VFHT具有更高的计算效率。同时,该方法由于在雷达数据处理层面进行目标检测,不需要改变雷达系统的信号处理结构,大大降低了雷达装备成本。理论仿真表明在同样的目标检测性能前提下,基于VHFT的目标检测算法所需的信噪比要求放宽了10 dB以上,为弱目标回波信号环境中的应用奠定了基础。     

综合利用通用霍夫变换与Snake算法对序列图像的分割

提出了一种综合算法对图像序列进行分割:首先根据上一帧图像物体形状信息用霍夫变换确定在当前帧中同一物体的大致轮廓、位置,再以此轮廓作为初始值,用Snake算法检测出物体的局部形变,对于序列的第一帧用手工勾出目标物体大致轮廓.由于通用霍夫变换抗噪声能力强,而Snake能准确地找出局部形变物体的边缘,综合两种算法的特点能精确地分割出复杂背景下特定的物体.     

基于聚类与霍夫变换的同型雷达多目标定位算法

传统测向交叉定位手段在定位航迹交错的同型雷达的多目标时，难以正确匹配单个目标的方位参数。针对该问题，提出了一种基于密度聚类与霍夫变换的同型雷达多目标定位及航迹筛选算法。首先，对侦获时间范围进行切片，利用时间切片内的功率与测向参数进行DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise)聚类，依据聚类中心的测向值进行初始定位；而后计算初始定位点到侦察站的距离，利用适用性改进的霍夫变换检测出侦获的功率参数与距离参数变量之间的隐藏线性关系；最后根据提取到的线性参数排除初定位中的虚警点，筛选出单个目标的定位轨迹。仿真结果表明，该算法在面对多达10个轨迹交错的非直线运动目标时仍能有效完成定位计算并筛选出各目标轨迹，保证定位误差和错选率不恶化。     

场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及系统研究

机场场道内钢筋的强反射回波会严重影响探地雷达的监测。本文提出了一种适用于机场场道钢筋加固区的探地雷达信息处理算法及流程并研制了探地雷达信息处理系统，实现了数据预处理、地下结构反演、目标检测与识别、脱空层厚度估计、目标成像、数据批处理及综合数据显示等模块。文中重点介绍了钢筋干扰下的灾害目标检测、识别与成像算法，利用Hyp-curvelet变换及WRELAX时延估计搜索局部峰值进行目标检测及钢筋抑制，结合Wigner时频分析及最小距离分类器进行目标识别，通过频域波数域的波场逆推进行目标成像，适用于钢筋加固区内道面下多层媒质的情况。仿真实例证明了本文方法及信息处理系统的有效性。      

类似虹膜轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术

合成孔径雷达(SAR)成像是跟踪探测机动目标的基础,传统的SAR雷达成像基础采用数据融合和图像配准的雷达成像方案,在获得具有相似测度的边缘轮廓特征时成像效果较好,当运动目标边缘为断裂的非相似度特征时,无法准确对快速运动目标成像.引入虹膜边缘轮廓曲线分割技术,提出一种基于虹膜边缘函数计算和区域灰度轮廓曲线分割的SAR雷达成像技术.构建合成孔径雷达回波模型,得到虹膜轮廓曲线分割的边缘函数的演化方程,实现SAR雷达准确成像.对4类高速飞行目标进行SAR成像仿真,结果表明采用该算法能避免因距离色散和多普勒时变出现的成像散焦,边缘轮廓特征能全面提取,成像分辨高.在雷达目标识别等领域具有较好的应用性.     

基于特征匹配的水下目标检测与识别

针对水下特殊环境的目标检测与识别,提出一种基于霍夫变换与几何特征相结合的特征匹配算法。通过对Canny边缘检测和迭代阈值分割的有机融合,实现了对图像的后处理式联合分割,有效地减小了光照不均等噪声干扰对目标提取的影响。通过霍夫变换直线匹配和几何特征匹配算法对规则的几何目标进行识别,具有较好的抗旋转和抗缩放性能。实验结果表明了该算法的准确性和稳定性。     

改进边缘检测算法在医学图像处理中的应用

图像边缘检测在医学中有很重要的应用,针对此提出了一种新的边缘检测方法,首先采用canny算子对图像进行边缘检测,然后对检测后的图像轮廓跟踪。实验表明,与传统的边缘检测算法相比,这种算法能更好地提取图像中目标物体的边缘,减少检测边缘断裂现象,具有很好的应用价值。     

一种抑制脉冲噪声的边缘检测算法

提出了一种针对脉冲噪声图像的边缘检测算法,算法借鉴了中值滤波的思想,并采用十字型卷积模板计算图像梯度。首先,对参与图像中梯度计算的像素点进行阈值判断,如果是噪声点,该点像素值用3x3窗口中值滤波结果值替代,然后参与梯度计算,如果不是噪声点则直接参与梯度计算;其次对梯度图像进行细化和二值化以提取边缘图像。实验证明,本文算法对脉冲噪声污染图像边缘检测效果良好,较好地抑制了脉冲噪声的影响,而且提取的图像边缘较细,轮廓清晰。和传统的边缘检测算法及基于小波模变换的边缘检测算法相比,算法在抑噪能力上和边缘提取效果上均比较优秀。     

基于改进霍夫变换的前磁图纸接箍倾斜检测技术

为提高前磁接箍识别的便捷性和可靠性,提出了一种基于改进霍夫变换的前磁图接箍主峰倾斜检测算法,该算法通过首先进行深度预处理,再利用改进的霍夫变换,克服了传统霍夫变换计算量偏大、速度慢的弱点；实验结果表明,对于各种前磁图纸,算法均具有较好的可靠性和准确性,具有较强的实用价值.     

基于NUFFT的机载探地雷达后向投影成像算法

由于后向投影算法可以精确补偿电磁波在介质表面发生的折射效应,因此它在机载探地雷达成像技术领域具有较强的工程实用价值。但传统后向投影成像算法存在计算量大难以实时实现的问题,针对上述问题,文中提出一种基于非均匀快速傅里叶变换(NUFFT)技术的机载探地雷达快速后向投影成像算法。通过对基于时域有限差分法产生的仿真数据进行处理,验证了所提成像算法的有效性和快速运算能力。     

基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法

分析椭圆目标在成像平面上的特点,提出一种基于改进轮廓提取的Hough变换椭圆检测方法,可以有效地在图像中提取出椭圆的轮廓。对边缘检测后的图像进行边缘点分类,去除交叉点和孤立点,保存端点;根据端点,提取图像中的非封闭轮廓,再扫描图像,提取剩余的封闭轮廓;针对随机Hough变换,根据每条轮廓的长度判断该轮廓需要采样计算的次数,在每个循环的内部,设定阈值来判断每组椭圆参数的统计值,用以跳出循环。实验结果表明,与普通随机Hough变换相比,该算法的内存占用量与计算量大大减少。     

基于颜色与线段的图像轮廓提取算法

传统二维图像轮廓识别算法通常是在图像中找到边缘,根据设定的条件将边缘像素组合起来形成轮廓。针对边缘检测算法通常需要对不同的图像设定不同的阈值,对不同类型的图像很难找出统一的阈值的问题,文中提出了一种同时利用图像中颜色与线段信息的彩色图像轮廓提取算法,算法采用自顶向下的颜色空间融合和自底向上的线段检测的方法,在初步获取边缘信息之后,综合利用检测结果生成目标的轮廓。算法的优点在于不需要进行阈值调整,实验表明:该方法可以有效地提取彩色图像中的目标轮廓。     

穿墙雷达中的一种多层墙体强度补偿方法

在穿墙雷达建筑布局成像中,由墙体对电磁波信号的衰减而引起多层墙体成像强度的非均匀现象,这为建筑布局的重构带来极大的不便。对此提出一种基于霍夫变换门限检测的多层墙体衰减补偿方法。首先,对实测数据采用后向投影成像算法,并用基于主成份分析和模糊逻辑图像增强方法处理,形成原始图像。其次,基于霍夫变换直线检测原理完成固定门限值的选取,并依此判决和划分目标墙体区域和非目标杂波区域。再次,根据门限判决后的数据连通域的特性,获得目标墙体连通域的强度补偿率并完成多层墙体衰减补偿。实测数据的处理验证了基于霍夫变换门限检测的多层墙体成像强度衰减补偿方法的有效性。     

穿墙雷达中的一种多层墙体强度补偿方法

在穿墙雷达建筑布局成像中,由墙体对电磁波信号的衰减而引起多层墙体成像强度的非均匀现象,这为建筑布局的重构带来极大的不便。对此提出一种基于霍夫变换门限检测的多层墙体衰减补偿方法。首先,对实测数据采用后向投影成像算法,并用基于主成份分析和模糊逻辑图像增强方法处理,形成原始图像。其次,基于霍夫变换直线检测原理完成固定门限值的选取,并依此判决和划分目标墙体区域和非目标杂波区域。再次,根据门限判决后的数据连通域的特性,获得目标墙体连通域的强度补偿率并完成多层墙体衰减补偿。实测数据的处理验证了基于霍夫变换门限检测的多层墙体成像强度衰减补偿方法的有效性。     

脉冲探地雷达的快速BP算法

基于脉冲探地雷达的后向投影（back-projection,BP）成像算法在处理大宗数据时由于运算量大而使得计算效率较低。文中在传统BP算法的基础上提出了一种快速后向投影（fast back-projection,FBP）成像算法,并以单个点目标和多个点目标的成像为例,将该算法应用于脉冲探地雷达的成像,其计算效率较传统的BP算法有显著提高,而且理论推导和仿真结果均表明,FBP算法的成像质量与传统BP算法相近,从而得出了FBP算法的优越性。     

基于核ICA的探地雷达地杂波抑制

地雷及未爆武器给许多国家带来了巨大的经济和社会问题。近年来超宽带探地雷达被广泛用于浅层埋藏的塑性地雷的检测,其中滤除雷达回波信号中的地杂波是完成目标检测、成像与识别的关键。文中通过利用核ICA算法进行研究,给出了一种可以针对多目标数据区域且自动选取独立分量的探地雷达地杂波抑制方法,基于实测数据的实验结果表明了该方法的有效性。     

基于主动轮廓模型的红外图像轮廓提取算法

针对主动轮廓模型存在的对初始轮廓位置敏感、凹性目标轮廓无法正确收敛等问题,本文将自适应边缘检测和主动轮廓模型相融合,提出一种改进的红外图像目标轮廓自动提取算法。首先,采用最大类间方差法计算红外图像边缘检测算法的自适应阈值,获取目标初次边缘,降低对初始轮廓位置的敏感性;对初次边缘分别进行横向与纵向填充,填充图像相与运算,对得到目标区域提取二次边缘,将其作为主动轮廓模型的初始轮廓,保证目标凹陷区域轮廓的有效收敛。最后,通过仿真分析验证了该方法能够实现红外目标轮廓的精确自动收敛。     

基于霍夫变换椭圆检测的两种改进算法

针对一维参数空间霍夫变换椭圆检测算法不能检测长轴端点缺损的椭圆这一缺陷,提出了两种改进算法.两种改进算法都是先确定椭圆中心,采用分步计算参数的方法,以降低霍夫变换参数空间的维数,从而降低算法整体的时间复杂度.改进算法1可以看成是一维霍夫变换椭圆检测的一个补充算法,它通过改为最后对长轴进行一维累积,来解决长轴端点缺损的问题.改进算法2则是在椭圆中心确定后,利用椭圆的对称性,计算出其倾斜角,再进一步确定其他参数.实验表明,两种改进算法都能在较复杂的图中较快较准确地检测出残缺椭圆.     

基于鱼群的边缘检测改进算子

为了在对鱼群进行边缘检测时获取相对封闭的曲线,提高鱼群目标的检测效率和精准度。在比较分析了常用的Roberts边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Canny边缘检测算法的基础上,选取检测效果较好的Canny算法。但Canny算法会误将图像中一些真实的高频边缘平滑掉,造成检测的边缘缺失,针对这点对该算子进行改进。将Canny边缘检测算法与霍夫变换相结合的改进算子,能更好的获取鱼群的封闭边缘。