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1.
分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善. 相似文献
2.
应用小波包变换的斑点噪声抑制方法 总被引：1，自引：1，他引：0
根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的分布,提出应用小波包变换(WPT)消除合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声的新方法.根据在正交小波基上的最优分解,通过叠加代价函数,对分解得到的小波包树中除近似子空间以外每个叶节点子空间以自适应的方式进行处理.通过每一叶节点以及整个图像的噪声的估计方差变化计算叶节点阈值.实验结果表明,该方法能有效地减少斑点噪声,同时保存边缘细节. 相似文献
3.
一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法. 算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵. 通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测. 该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性. 实验结果证明了该算法的有效性. 相似文献
4.
对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法. 相似文献
5.
纪启国 《安徽职业技术学院学报》2008,7(1):20-24
文章提出一种基于小波变换的像素级图像融合方法,即首先对源图像利用Mallat算法做小波分解,然后由区域能量法实现小波系数的选择。实验选取曼谷西北部的多波段图像进行融合,统计特性评价结果表明了该算法的有效性。 相似文献
6.
应用小波变换和改进的几何归一化方法,提出一种强鲁棒图像零水印算法. 该算法首先利用一种改进的几何归一化方法将原始图像化为标准图像,然后对标准图像利用Haar小波进行多级小波分解,最后根据高层的中高频小波系数的正负极性构造零水印. 对算法性能进行测试的结果表明,算法对噪声、滤波、有损压缩等常规信号处理具有强鲁棒性,对旋转、缩放、平移、剪切等几何攻击也具有较好的鲁棒性. 相似文献
7.
《苏州市职业大学学报》2014,(1):1-1
主持人语：本人应邀为《苏州市职业大学学报》科技重大项目栏的主持人,希望借助该平台,向学术同仁介绍本人主持的国家自然科学基金资助项目所取得的研究成果,以期让研究者了解本项目进展及研究的意义.2009年,以本人为项目负责人,以苏品刚副教授和周昌雄教授为主要课题成员,与东南大学毫米波国家重点实验室合作,组建了科研团队,成功申报了1项国家自然基金项目“非负稀疏编码算法及其在毫米波焦平面成像图像处理中的应用研究（No.60970058）”,这一项目主要在毫米波（MMW）焦平面成像系统成像机制研究的基础上,进一步利用软件方法对MMW成像数据进行后续处理,从而得到更高分辨率的MMW图像.主要在基于人眼初级视觉系统主视皮层V1区神经元的非负稀疏编码（NNSC）模型的研究基础上,结合已成熟的图像处理方法,提出了基于稀疏特征的毫米波图像处理方法.该项目主要的研究工作包括以下五个方面：①毫米波成像系统中关键硬件-毫米波成像接收机混频器及成像天线的研制;②建模了一类具有视觉反馈机制的NNSC神经网络模型并实现了该模型的稀疏优化学习;③基于量子信息理论、Retinex理论以及二维经验模式分解、偏微分方程、凸集投影、神经网络非线性滤波特性等算法,提出了一些适用于MMW图像的处理算法;④利用NNSC特征基和最大似然估计法,提出了基于NNSC收缩技术的毫米波图像消噪和恢复方法;⑤结合NNSC算法、图像稀疏表示及超分辨率图像恢复等算法,提出了一类基于组合变换的MMW图像级联消噪和恢复方法. 相似文献
8.
基于奇异值分解（SVD）的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法，但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时，该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不可靠。根据线性相位的单调变化特性，提出一种改进的相位解缠算法，通过比较相邻相位差和趋势斜率的一致性判断是否进行校正，从而得到真实相位值。针对真实光学图像的实验表明，该方法可以有效地对积分法所得到的结果进行校正，进而提高匹配精度。 相似文献
9.
为提高高速公路收费道口自动车型识别系统(Vehicle Recognition System,VRS)的识别准确率,针对基于三维成像的VRS中的车轮检测,提出一种优化算法,以精确检测出车轮的位置和大小.利用激光雷达检测到有疑似车轮的目标通过扫描平面时,控制摄像头抓拍图像;对抓拍到的图像进行灰度化、图像增强、边缘提取、背景分离等处理;利用霍夫变换进行车轮边缘拟合,检测图像中是否含有车轮,若有,可同时得到车轮的位置和大小;在MATLAB中实现该算法.结果表明,该车轮检测算法能够快速、精确地检测出车轮,效果良好. 相似文献
10.
针对纹理图像压缩提出了一种改进的SPIHT算法. 算法对一阶小波变换产生的LL、HL、LH、HH 4个子带系数分别进行小波再分解,之后对上述4个子带利用SPIHT算法进行联合编码;子带之间的量化比特分配嵌入在编码过程之中,因此可实现4个子带编码比特的自动精确分配. 编码过程充分利用了小波系数的高频分量信息,可有效保持图像中的纹理细节. 最后通过对纹理图像的压缩实验,证实了改进算法的有效性. 相似文献
11.
为准确地对柴油机进行状态监测和故障诊断,运用基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的Hilbert变换,对船用低速柴油机缸盖振动加速度信号进行分析.改变柴油机的转矩和转速,测量各工况下缸盖的振动信号,并对其进行分析;将柴油机的6个缸分为3组,分别采用3种不同性能的气缸油,让柴油机在额定工况下连续运转,测取活塞环与气缸套在不同间隙时的缸盖振动信号.结果表明,当转矩和转速同时增大时,振动加速度信号特征频带变化不大,但能量相应增加;当转矩和转速保持不变,活塞环与气缸套间隙增大时,振动加速度信号特征频带发生改变,并且能量增大.与快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)法及功率密度谱法的对比表明,基于EMD的Hilbert变换可以有效处理缸盖的振动信号,并可以运用到气缸套磨损故障的诊断中. 相似文献
12.
基于EMD和HHT的轧机扭振瞬态冲击信号时频分析研究 总被引：1，自引：0，他引：1
戴桂平 《苏州市职业大学学报》2009,20(1):37-40
为解决轧机扭振非平稳瞬态冲击信号的瞬态时频分析难题,提出了基于EMD和川bert—Huang变换的瞬态振动信号时频分析方法．利用EMD分解提取信号的固有模态函数OMF）,再结合Hilbert变换,求解瞬时频率,进而得到信号的Hilbert—Huang时频谱及边际谱,从而提取扭振信号瞬态特征．通过仿真实验验证了该方法的可靠性,通过轧机在咬钢抛钢时实测瞬态信号的分析,表明了该方法的可行性． 相似文献
13.
为研究通过脑机接口(Brain-Computer Interface,BCI)处理非线性、非稳定性信号问题,针对基于脑磁信号(magnetoencephalography,MEG)的BCI,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Hilbert变换的MEG特征提取和分类方法.该方法首先对MEG数据进行预处理;其次用EMD和Hilbert变换方法提取特征向量;然后用主成分分析法对提取到的特征向量进行降维处理;最后把处理过的特征向量作为支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的一个输入向量实现MEG的分类.使用该方法对第4届国际BCI竞赛提供的MEG数据进行分类,实验结果表明可以获得较高的分类准确率. 相似文献
14.
针对船用往复式二级空压机振动信号非线性、非平稳性问题，利用振动信号辨识故障，综合集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和支持向量机（support vector machine, SVM）的信号处理优势，提出一种将EEMD能量熵和奇异值熵与SVM融合的船用空压机故障诊断方法。模拟正常状态和4种故障状态进行故障诊断实验。采集的振动信号用小波降噪法进行处理。为模拟船用空压机实际工作环境，在EEMD处理过程中加入加性高斯白噪声（信噪比7.5 dB）。以相关性为评价指标选取各状态下本征模态函数（intrinsic mode function, IMF），并以每个IMF的能量熵和奇异值熵作为特征值，采用SVM分类器识别故障。实验表明：与基于经验模态分解（empirical mode decomposition, EMD）和SVM等故障诊断方法相比，该方法能更有效地识别故障。该方法在实船应用中获得较好的诊断效果，可为现代船舶智能故障诊断研究提供参考。 相似文献
15.
基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率，被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分，在迭代过程中，每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此，当数据量较大或图像中像元较多时，FastICA的计算量很大，此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸，因此如何将FastICA直接应用于遥感数据，是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念，将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算，避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷，因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明，该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。 相似文献
16.
分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题,提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合,处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK）,实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比,基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声,提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。 相似文献
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许开宇 《上海海事大学学报》2000,21(3)
原始的数字图像需要大量的存储空间 ,而直接对其进行压缩编码效果并不理想。小波变换是一种新的数学工具 ,用其进行图像变换 ,不会增加数据量。实验证明 ,经过小波变换处理过的图像 ,数据更有规律 ,再进行压缩编码效果会更好。本文就这个问题进行了实验 ,并给出了实验数据 ,供大家参考 相似文献