多目标ISAR成像研究综述

本文分析了多目标ISAR成像模型,并总结归纳了多目标ISAR成像技术,将其划分为多目标分离成像和多目标直接成像两种成像思路.针对多目标回波分离技术,系统介绍了目标粗成像在图像域分离目标算法进展、利用目标平动信息分离目标分别成像的算法进展.针对多目标直接成像,总结了多目标直接时频成像的各种算法进展.最后总结了全文并对多目标ISAR成像进行了展望.     

基于FRFT的机动目标ISAR成像算法

研究目标机动性不太剧烈、散射点子回波序列多普勒变化满足一阶近似条件下的机动目标ISAR实时成像问题.提出了一种新的基于分数阶傅里叶变换(FRFT)的机动目标ISAR距离一瞬时多普勒成像算法,用FRFT代替传统的快速傅里叶变换(FFT)实现目标的方位向分辨,利用目标运动的先验信息缩小算法的搜索范围,提高运算效率.实测数据处理结果表明该算法较好地解决了机动目标成像问题.与已有的机动目标成像算法相比,该算法在保证成像质量的前提下,大大减小了运算量,可用于机动目标实时成像.     

基于FDTD方法的雷达近场成像模拟

运用二维时域有限差分法(2D-FDTD)建立点目标雷达近场成像的全电磁场模拟模型.可以任意设定收发天线(阵)以及目标的位置,对2D点目标双/多站雷达成像进行了模拟.将在合成孔径雷达(SAR)成像算法中得到广泛应用的时域相干法(TDC)、后向投影法(BP)以及地震信号处理中的相移偏移法(PSM)应用于近场成像.对这几种成像算法进行了近场成像,对成像质量及计算量进行了比较和分析.成像结果表明,BP算法和PSM算法用于近场成像时效果是不同的,文中对效果不同的原因进行了分析.     

基于参数化时频分析的机动目标ISAR成像方法

对于机动目标,运动补偿后目标相对于雷达并不是标准的转台目标,目标的多普勒是时变的,此时传统的距离多普勒成像算法不能得到很好的成像效果.论文分析总结了几种针对非匀速转动的时频联合分析算法,提出了一种基于参数化时频分析--AGCD快速算法的ISAR成像算法,并且用机动目标的仿真数据进行了验证,验证结果表明了该算法具有精度高、速度快且无交叉项的优点,比传统的算法有较大的改进.     

二维匹配滤波实现多角度SAR成像

 多角度SAR图像能够更全面描述目标不同角度下的特征信息,对目标识别具有重要意义.实现多角度SAR成像需要解决两个问题,一是在多角度测量模式下,传统成像算法的远场条件不能满足,成像散焦严重;二是空间采样不连续使得基于傅里叶变换的成像算法产生很高的旁瓣.本文利用二维匹配滤波函数的聚焦功能实现多角度SAR成像.通过调整成像参考点位置构造二维匹配函数,然后将测量数据用匹配函数进行滤波.与传统SAR成像算法相比,本文提出的多角度SAR成像算法突破了空间采样必须均匀和连续的束缚,更具有普适性.实验结果表明本文算法不仅能够实现多角度SAR成像,提高成像分辨率,而且多角度SAR图像能够描述目标散射特征的空间变化.     

基于层析投影算法的空间旋转目标窄带雷达成像

窄带雷达受发射波形的带宽限制,距离向分辨率低,通常应用于目标检测、跟踪以及运动参数的提取.对于空间旋转类目标,窄带雷达通过对目标长时间照射,利用层析投影算法,可以实现目标散射点二维分辨.这种成像方法降低了对雷达宽带的限制,在成像体制上具有优势.本文首先阐述了基于层析投影算法的窄带雷达空间目标成像机理,推导得到窄带成像算法的分辨率,给出了散射点目标的成像试验结果,从理论和实验两方面验证了特征散射点较少的空间目标窄带成像的可行性.     

合成孔径雷达的Chirp Z成像算法研究

基于Chirp Z变换的合成孔径雷达成像算法是一种重要的频域类成像算法,文中对该算法进行了研究.首先给出时频域的算法表示,以及二维频域聚焦函数和新的相位补偿因子;其次推导了Chirp Z成像算法和常用Chirp Scaling成像算法在聚焦处理上的等效性,并对两种算法进行了比较分析.最后用点目标仿真和实际数据成像处理的结果验证了所述内容的有效性.     

空间自旋运动目标的ISAR成像研究

逆合成孔径雷达(ISAR)是空间目标探测的重要途径.文中对空间自旋运动目标的ISAR成像进行讨论.根据目标自旋运动规律,建立和分析了ISAR回波信号模型,重点分析自旋目标的成像机理,研究了自旋对目标ISAR成像的影响.基于ISAR成像的原理,建立了计算目标ISAR投影像的方法.仿真实验验证了ISAR投影像计算方法的有效性和自旋对ISAR成像影响分析的正确性.该投影像算法也适用于空中目标成像的讨论.     

基于超宽带雷达传感器的穿透成像

超宽带技术自从被提出以后,就得到了极大地发展.超宽带雷达是一种基于UWB的技术的短距离目标探测雷达,能够实现对目标的高分辨率测量.但是超宽带雷达的回波色散严重,许多基于频域的成像方法不再适用,常用时域后向投影算法进行成像.本文首先分析了存在障碍物时电磁波传播模型,针对时域后向投影算法计算量大的缺点提出快速成像算法.最终,利用超宽带雷达传感器搭建的冲激雷达系统对目标进行了实测,通过实测结果检验了快速算法的可行性和有效性.     

基于天线布阵的MIMO雷达成像研究

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)雷达是一种新体制雷达,具有潜在的对空中目标实时成像能力.论文首先建立了MIMO雷达观测信号模型,结合等效相位中心近似,以MIMO雷达对空中目标成像为目的提出一种天线布阵方式.基于这种布阵方式,推导出适用于MIMO雷达的修正距离偏移成像算法.最后对布阵方式的合理性和成像算法的有效性进行了成像仿真验证.     

Content-based image retrieval using block-constrained fractalcoding and nona-tree decomposition

Fractal coding has been proved useful for image compression. In fractal coding, an image is represented by a number of self-transformations (fractal code) by which an approximation of the original image can be reconstructed. The authors present a block-constrained fractal coding scheme and a nona-tree decomposition based matching strategy for content-based image retrieval. In the coding scheme, an image is partitioned into non-overlapped blocks with a size close to that of a query iconic image. The fractal code is generated for each block independently. In the similarity measure of the fractal code, an improved nona-tree decomposition scheme is adopted to avoid matching the fractal code globally in order to reduce computational complexity. The experimental results show that the authors' coding scheme and matching strategy are useful for image retrieval, and compare favourably with two other methods tested in terms of storage usage and computing time     

一种快速分形图像编码算法

目前,分形图像编码技术最主要的缺点仍然是编码时间太长.因此,如何提高分形图像编码速度成为当前分形图像编码技术的研究热点.本文从分形图像编码通用公式推导出一个不等式,利用此不等式,可以预先排除大量不可能与值域块匹配的定义域块,从而减少值域块与定义域块的匹配计算,以此达到缩短编码时间的目的.实验结果表明,在解码图像质量基本不变情况下,本文的方法所使用的编码时间比Fisher方案所需的编码时间减少了很多.     

基于分形编码的图像相似匹配研究

本文以自适应四叉树分割的分形图像编码为基础，研究了极坐极表达下分形码之间的匹配，并在此基础上提出了图像间分形码峰值信噪比的概念和算法，以达到量化图像间相似性的目的，实验证明，这种基于自适应分形编码的图像相似性匹配方法 人的主观判断非常接近，非常适合于用来构建和管理大图像数据库。     

基于图像活动性的序列图像分形编码方法

介绍了分形的概念以及分形压缩的主要思想;阐述了传统的分形图像压缩编码的基本原理与实现方法;提出了一种基于图像活动性序列图像分形编码方法。该方法首先由相邻帧之间的预测差值来判断当前编码块的活动性,然后根据图像的活动性,对不同特性的块采用不同的分形编码策略,最后对编码后得到的迭代函数系统（IFS）码进行可变长度编码（VLC）,以获得更高的压缩比。     

Object-based stereo video compression using fractals and shape-adaptive DCT

Based on the classical fractal video compression method, an improved object-based stereo video compression scheme with Shape-Adaptive DCT is proposed in this paper. Firstly, we use more effective macroblock partition scheme instead of classical quadtree partition scheme; thus reducing the block searching strategy. The stereo fractal video coding is proposed which matches the macroblock with two reference frames in left and right view results in increasing compression ratio and reducing bit rate when transmitting compressed stereo data. The stereo codec combines the Motion Compensation Prediction (MCP) and Disparity Compensation Prediction (DCP). Fractal coding is adopted and each object is encoded independently by a prior video segmentation alpha plane, which is defined exactly as in MPEG-4. The testing results with the nature monocular and stereo video sequences provide promising performances at low bit rate coding. We believe it will be a powerful and efficient technique for the object-based monocular and stereo video sequences coding.     

序列图像的分形编码

分形方法作为一种新兴的图像编码方法,有着压缩比高等独特的优点。但由于它也有着致命的缺点,即编码速度速度很慢,目前对于序列图像的分形编码的研究方兴未艾。文章介绍了两类主要的序列图像分形编码方法,并对其进行了展望。     

基于矢量量化的层次分形编码方法

文中提出了一种新的分形图像压缩方法,该方法将矢量量化的概念应用于分形块编码中,对图像的平缓区进行矢量量化的线性组合编码,对图像的丰富细节区用分形编码,并且在分形编码时,采取了层次处理。实验表明,与基本的分形块编码方法相比,本文提出的矢量量化层次分形编码方法在保证一定的重建图像质量下,使图像的压缩比有了明显的提高,并且大大提高了编码和解码速度。     

FRACTAL BLOCK CODING IN RESIDUE DOMAIN

A new block-based fractal image coding algorithm called Fractal Block Coding in Residue Domain (FBCRD) is proposed. In basic Fractal Block Coding (FBC) algorithm, each block (called range block) is encoded by an affine mapping from a domain block within the same image to itself. The decoder uses the parameters of these mappings to synthesize the reconstructed image through an iterative procedure. FBCRD is a modification of basic FBC. In FBCRD, range blocks and domain blocks are all residue blocks subtracted from their block means and both the parameters of affine mappings and block means are coded. This modification leads to fewer iterations at the decoder. An optimized decoding strategy is also introduced which reduces total decoding time by more than half of that of basic FBC. This improvement is favorable for real time implementation of fractal image compression. Supported in Part by the Defence Preresearch Foundation, the National Science Foundation of Guangdong Prooince and the National “Chinbing” Project     

基于分形理论的图象编码改进算法

基于分形理论的图象编码算法可以获得比经典图象编码算法高得多的压缩比，是很有潜力的一种算法。基本的分形图象编码技术虽然有许多优点，但其细码时间长，匹配复杂，从实用考虑，还须从多方面进行改进以提高性能。本文给出一种自适应的改进算法，利用混合编码将块截短编码（BTC）与分形编码技术相结合，同时采用三级分决技术和块分类技术，使压缩比可在20～256之间随图象特点而取值，此算法在信噪比（PSNR）方面亦有所提高。     

Image coding by block prediction of multiresolution subimages

The redundancy of the multiresolution representation has been clearly demonstrated in the case of fractal images, but it has not been fully recognized and exploited for general images. Fractal block coders have exploited the self-similarity among blocks in images. We devise an image coder in which the causal similarity among blocks of different subbands in a multiresolution decomposition of the image is exploited. In a pyramid subband decomposition, the image is decomposed into a set of subbands that are localized in scale, orientation, and space. The proposed coding scheme consists of predicting blocks in one subimage from blocks in lower resolution subbands with the same orientation. Although our prediction maps are of the same kind of those used in fractal block coders, which are based on an iterative mapping scheme, our coding technique does not impose any contractivity constraint on the block maps. This makes the decoding procedure very simple and allows a direct evaluation of the mean squared error (MSE) between the original and the reconstructed image at coding time. More importantly, we show that the subband pyramid acts as an automatic block classifier, thus making the block search simpler and the block matching more effective. These advantages are confirmed by the experimental results, which show that the performance of our scheme is superior for both visual quality and MSE to that obtainable with standard fractal block coders and also to that of other popular image coders such as JPEG.