面向图像复原的广义岭估计模式法波前重构

为了提高自适应光学图像的复原效果,提出了一种面向图像复原的广义岭估计Zernike模式波前重构算法。首先,按照用时间换精度的思路,把广义岭估计引入自适应光学波前重构算法中。改善最小二乘估计的奇异性,抑制波前测量误差的放大。然后,引入迭代计算提高方程的解算精度,进一步提高点扩散函数(PSF)重建质量。最后,利用广义岭估计重建的PSF对降质图像进行复原实验验证PSF的重建质量。实验结果证明,广义岭估计PSF的复原效果比最小二乘估计PSF高约15%,更接近成像系统的光学衍射极,同时复原计算迭代次数也减少了35%。新算法重构的PSF在图像复原中有更好的图像重建效果。     

基于输出累积量的 ARMA(AR)系统的一致性阶次递推辩识(英文)

本文提出了一种根据系统输出的观测数据对ARMA（AR）系统进行盲识别的新算法。该模型由独立同分布非高斯随机序列驱动，其输出序列中含方差未知的加性高斯噪声。通过求解基于三阶累积量谱的代价函数，该算法以模型阶次递推形式同时辩识ARMA的系统阶次和估计出系统参数。文章给出了该算法一致收敛性的证明，并对两类不同阶次的最小及非最小相位ARMA系统的AR参数及阶次辩识进行了数字仿真，结果令人满意。     

一种新的近场源三维参数联合估计算法

本文研究近场源距离、频率和到达角(DOA)三维参数的联合估计问题，并提出一种计算有效的新算法。该算法利用特征值及相应的特征矢量估计信号参数，不需要谱峰搜索且各参数自动配对。此外，新算法使用四阶累积量，因此适用于任意的加性高斯噪声环境。计算机仿真证实了所提算法的有效性。     

利用拉东变换估计全景图像点扩散函数

针对全景图像点扩散函数(PSF)空间移变的特点, 提出一种利用拉东(Radon)变换估计全景图像局部区域的PSF算法。算法首先分析全景成像 原理和PSF拉东变换与图像中模糊直线响应的关系; 然后利用有效的采样方法得到孤立的采样边缘,并通过求导得到图像边缘的直线响应;最后 利用采样信息 复原出PSF并结合Lucy-Richardson(L-R)算法对图像进行复原。同时采用迭代最优 化的估计算法解决 由于采样边缘较少导致PSF估计的不准确问题。实验表明,本文算法可以有效地估 计出全景图像不同区域的PSF,有很好的工程使用价值。     

多参考点三步搜索法快速稳像算法

针对数字稳像（DIS）算法的实时实现，提出了基于三步搜索（TSS）法和投影算法（PA）的快速DIS算法，并在TSS法的每一步保留多个参考点以提高稳像精度使其更接近于全搜索块匹配法（FS-BM）。仿真实验表明，该算法具有较高的运动估计精度及更快的运算速度，可用于较复杂运动估计模型的实时处理。     

一种基于非参数密度估计和马尔可夫上下文的SAR图像分割算法

在研究传统的基于参数的合成孔径雷达(SAR)图像统计模型基础上,为了精确估计高分辨率SAR图像的统计分布,该文提出了一种结合基于核函数的非参数估计和马尔可夫上下文的SAR图像分割算法。该算法首先采用基于核函数的非参数方法估计SAR图像的统计分布,然后将此统计量作为图像分割的似然函数,利用马尔可夫上下文约束进行SAR图像分割。该文通过软件仿真对新算法和基于参数的统计模型的算法的效果进行了比较。研究发现,基于核函数的非参数估计方法仅仅依赖实际数据,在无法准确获取分布函数解析式的情况下往往具有更好的效果。实验证明,基于核函数的非参数估计方法对高分辨率SAR图像中较为复杂的场景如城区的提取取得了更为满意的结果。     

基于ε等级约束差分进化的多径估计算法

本文针对基于扩展Kalman滤波（EKF）的多径估计算法需要对非线性观测方程进行线性化.对初值比较敏感,造成估计性能下降的问题,提出了基于智能优化的多径估计算法.该算法将估计误差的二阶矩作为目标函数,将瞬时误差作为约束条件,同时考虑多径参数的先验信息,实现了将多径估计问题转化为具有约束条件的优化问题.然后,利用一种智能优化算法来解决该优化问题.本文采用了ε等级约束差分进化（εCRDE）算法来解决有约束条件的优化问题,并对该算法进行改进,使改进后的εCRDE算法可以实现多径参数的迭代估计.仿真结果表明,与EKF算法相比,在单一多径和2路多径情况下,基于改进εCRDE的多径估计算法都具有更好的估计性能.     

任意方向匀速直线运动模糊的点扩展函数估计

在运动图像复原中,建立图像退化模型的关键是找到准确的点扩展函数(PSF)。提出了一种基于单幅图像的、改进的任意方向匀速直线运动模糊PSF的估计方法。利用基于图像频谱亮线灰度特征的方向鉴别方法鉴别模糊图像的模糊方向,利用微分自相关的方法对模糊图像的模糊尺寸进行计算,通过计算模糊图像沿二维直线运动方向不同距离的重叠度,来计算得到相应的PSF。通过开展仿真分析和成像实验,演示了PSF估计和图像复原过程。通过采用图像质量评价函数,将图像复原结果与现有算法进行对比,验证了所提出方法的有效性。     

色噪声环境下MIMO雷达角度估计算法

针对色噪声环境下的MIMO雷达目标角度估计问题,提出一种基于四阶累积量切片的角度估计算法。算法利用MIMO雷达的接收数据计算出四阶累积量,构造出累积量切片矩阵,通过特征分解,结合ESPRIT算法实现了雷达目标的角度估计。同时进行了低复杂度改进,去掉了冗余信息,保留了MIMO雷达阵元扩展能力和目标分辨力,具有自动抑制加性高斯噪声和任意高斯色噪声的能力。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

基于输出累积量的ARMA（AR0系统的一致性阶次递推辩识

本文提出了一种根据系统输出的观测数据对ＡＲＭＡ（ＡＲ）系统进行盲识别的新算法。该模型由独立同分布非高斯随机序列驱动，其输出序列中含方差未知的加性高斯噪声。通过求解基于三阶累积量谱的代价函数。该算法以模型阶次递推形式同时辩识ＡＲＭＡ的系统阶次和估计出系统能数。     

基于高斯型点扩展函数的红外图像热源复原

为了复原红外图像的热源,采用高斯点扩展函数的方法来增强热源的清晰度和对比度。首先,确定热源图像的高斯点扩展函数,建立其退化模型;然后,采用维纳滤波的方法复原红外图像中的热源,对复原图像通过YIQ变换来复原其温度场彩色信息;最后,通过边缘锐度和标准差评价分析热源复原的质量,并与盲复原算法对比。结果表明,边缘锐度边缘锐度和标准差分别提高了0.502%和0.124%。基于高斯型点扩展函数的方法对红外图像的热源复原具有明显的效果。     

Efficient generalized cross-validation with applications toparametric image restoration and resolution enhancement

In many image restoration/resolution enhancement applications, the blurring process, i.e., point spread function (PSF) of the imaging system, is not known or is known only to within a set of parameters. We estimate these PSF parameters for this ill-posed class of inverse problem from raw data, along with the regularization parameters required to stabilize the solution, using the generalized cross-validation method (GCV). We propose efficient approximation techniques based on the Lanczos algorithm and Gauss quadrature theory, reducing the computational complexity of the GCV. Data-driven PSF and regularization parameter estimation experiments with synthetic and real image sequences are presented to demonstrate the effectiveness and robustness of our method.     

拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波算法研究及其硬件实现

该文针对粒子滤波计算量大,难以在工程中应用的问题,用拟蒙特卡罗采样(QMC)代替蒙特卡罗采样(MC),减少了运算量。分析并给出了拟蒙特卡罗-高斯粒子滤波(QMC-GPF)算法的并行结构。在该并行结构的基础上,研究了基于FPGA的QMC-GPF的设计与实现。在实现过程中选取2作基数来产生Faure序列,将乘法运算、求模运算简化为便于在FPGA中实现的按位异或运算;采用查找表实现指数函数等复杂函数的计算,充分利用了FPGA中大量的Block RAM资源;给出了Cholesky分解矩阵各元素的并行计算结构。以红外图像弱小目标跟踪实验为例,验证了本设计的有效性和实时性。     

基于滤波反投影算法的自旋式综合孔径辐射计分辨率与灵敏度分析

针对自旋式稀疏阵列综合孔径微波辐射计近似于极坐标的采样方式下成像算法复杂、系统参数估计困难等问题,该文提出一种基于滤波反投影算法的系统参数估计方法。该方法通过对极坐标下狄拉克采样梳子函数进行1维傅里叶-汉克尔变换得到系统的点扩散函数,并根据点扩散函数主副瓣分解,重点分析了径向与角度方向采样间隔对无混叠视场范围的影响以及主瓣宽度对应的分辨率。该文同时利用滤波反投影算法推导了自旋式稀疏阵列辐射灵敏度的估计方法。数值仿真与实测点源响应函数的一致性表明了该模型的精确性。     

Hierarchical Bayesian image restoration from partially known blurs

We examine the restoration problem when the point-spread function (PSF) of the degradation system is partially known. For this problem, the PSF is assumed to be the sum of a known deterministic and an unknown random component. This problem has been examined before; however, in most previous works the problem of estimating the parameters that define the restoration filters was not addressed. In this paper, two iterative algorithms that simultaneously restore the image and estimate the parameters of the restoration filter are proposed using evidence analysis (EA) within the hierarchical Bayesian framework. We show that the restoration step of the first of these algorithms is in effect almost identical to the regularized constrained total least-squares (RCTLS) filter, while the restoration step of the second is identical to the linear minimum mean square-error (LMMSE) filter for this problem. Therefore, in this paper we provide a solution to the parameter estimation problem of the RCTLS filter. We further provide an alternative approach to the expectation-maximization (EM) framework to derive a parameter estimation algorithm for the LMMSE filter. These iterative algorithms are derived in the discrete Fourier transform (DFT) domain; therefore, they are computationally efficient even for large images. Numerical experiments are presented that test and compare the proposed algorithms.     

基于遗传算法的K-means初始化EM算法及聚类应用

混合高斯模型能够有效地拟合概率密度函数,常用的混合高斯概率密度模型参数估计方法是EM迭代算法,这种算法的缺点是估计精度过分依赖于初始值,而且不能估计模型阶数。基于遗传算法的K-means初始化EM算法可以同时估计模型阶数和参数。试验结果表明,该算法具有更好的聚类效果。     

用于光流计算的一种神经网络算法

本文给出了一种利用神经网络计算光流场的新算法。整个计算过程分为三个阶段:神经网络模型参数的估计,轮廓边界垂直速度分量的动态测量以及光流场的计算。通过网络能量函数和运动的约束误差函数的比较对网络参数进行估计。用一个动态算法迭代运行非线性光流场计算方法以使神经网络能量函数达到最小,同时也对垂直速度分量进行动态估计。由模拟试验结果讨论了影响神经网络收敛性能的若干因素。     

球坐标系中水下目标跟踪的研究

研究了球坐标系中的目标跟踪,提出了一种基于球坐标系的水下目标运动模型,指出了机动目标运动模型中均值和方差的取值,在此基础上,导出了基于球坐标系的自适应卡尔曼滤波跟踪算法,给出了Monte Carlo仿真实验的结果。结果表明:在球坐标系中,该模型对水下目标的径向距离、方位角、俯仰角及其速度和加速度具有良好的跟踪性能,无须进行目标的机动检测,跟踪算法所需计算量小。     

航天时间延迟积分CCD相机振动模糊图像的恢复

提出了一种对航天时间延时积分(TDI)电荷耦合器件(CCD)相机振动移变降质图像进行恢复的方法。首先介绍了TDI-CCD的工作原理及其对振动的敏感性,建立了TDI-CCD振动降质的点扩散函数(PSF)模型,指出振动对TDI-CCD相机的降质过程是空间移变的;然后提出了基于快速CCD的振动检测方法,在振动检测技术中,利用了一种改进的灰度投影算法计算振动参量;最后提出对降质图像进行逐行恢复的方法,并对模糊图像进行了恢复。分别对匀速直线运动和正弦振动进行了实验。用峰值信噪比(PSNR)作为评价标准,对恢复图像进行了评价。结果表明,匀速直线运动模糊图像的PSNR为33.98dB,恢复后其PSNR为41.14dB;正弦振动模糊图像的PSNR为39.68dB,恢复后其PSNR为45.12dB。