基于小波多尺度积的目标识别

光学相关探测就是利用光学相关的方法,从混乱的图像中找出需要的目标,达到识别的目的.把小波变换应用于光电混含联合变换相关器,突破了传统的傅里叶变换的局限性,实现了对探测目标不同区域、不同尺度的分析.为了充分利用小波不同尺度的特性,采用小波多尺度积的方法提取出目标图像的边缘,兼顾了图像的细节与轮廓特征,将目标图像不同层次的轮廓信息和细节信息相结合,解决了复杂背景下目标图像的识别问题.光学实验结果表明,该方法有效增强了复杂背景目标的相关点强度,成功实现了目标的探测,具有良好的应用前景.     

基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法

给出了一种基于Gabor小波纹理特征的目标识别新方法．主要是利用Gabor小波设计了一种多通道小波滤波器。对图像目标直接进行小波变换，用Gabor小波变换系数的模的平均值和其标准方差来表示抽取的图像目标的特征，把获得的小波特征归一化后输入到改进的BP神经网络分类器进行分类识别．最后。进行了一系列的仿真实验，结果表明，这种特征提取方法能有效提取图像目标纹理特征，并且对噪音和形状的变化具有鲁棒性．在应用于目标识别时，神经网络的训练时间减少到lOmin，识别率达到94％．     

一种复杂背景下红外小目标检测算法

为了解决复杂背景下小目标的识别,提高检测速度的问题,提出了一种改进的中值滤波方法.用其进行背景抑制,保护了图像细节,提高了处理的实时性.在分析小目标图像特点的基础上,提出了采用击中击不中变换对图像进行分割,达到探测目标的目的.仿真结果验证了该算法是一种实时有效,且易于实现的目标探测方法.     

基于极坐标变换去除计算机层析图像环形伪影

探测器像元响应的不一致、光源能不稳定等因素使得计算机层析(CT)图像中含有较多的环形伪影,严重降低了图像质量,影响了图像的三维重建和量化分析,为此提出了基于极坐标变换与傅里叶变换后低通滤波的算法去除环形伪影。通过极坐标变换将直角坐标下的环形伪影转化为极坐标下的线性伪影,然后对线性伪影图像进行傅里叶变换获得频谱图像,进而设计二维低通滤波器进行滤波处理,最后通过傅里叶逆变换与坐标逆变换获得校正后的图像。利用Matlab软件,编写程序对算法进行验证,结果表明,该算法能够有效地去除环形伪影,使图像内部细节清晰可见,并且保护了图像边缘信息,提高了图像的信噪比;另外,使用该方法处理100张切片图像只需3.5min,可满足批量处理的需求。     

非探针近场光学显微镜的成像实现

介绍一种非探针近场光学显微镜，并对它的图像实现过程及处理方法进行了讨论。该装置以阿达玛变换成像理论为基础，用纳米多孔编码板代替光纤探针获得了较高的光学信噪比。成像研究表明，该装置可对近场衰逝波分量进行有效探测并能实现超衍射极限成像，为近场光学探测研究提供了一种新的思路。     

基于多小波变换的红外目标探测与识别

针对光电联合变换相关器目标识别的实际应用,对待测红外目标图片进行多小波变换,并利用模极大值法提取其边缘.通过获取更多的轮廓信息,从而提高对目标的识别能力.计算机模拟了常用于红外目标处理的多小波GHM和SA4,实验结果表明:基于GHM多小波提取的边缘能获取大量的图像轮廓信息,其识别结果明显优于SA4多小波.将目标原图的光学相关探测结果与基于GHM多小波提取的边缘图像光学相关探测结果进行比较发现,经多小波预处理后的边缘图像能有效增强相关峰强度.     

基于针孔目标物的调制传递函数测试

为了有效测试物镜或光学系统的调制传递函数，采用CCD自动扫描针孔像，并分析系统及环境对目标像的影响因素；系统通过连续采集多幅目标物图像进行平均后，再减去当时的背景图像进行图像处理，选取包含目标物所有信息的合适积分区域，然后通过子午和弧矢方向的积分得到一维的线扩散函数，再经数据处理后由离散傅里叶变换求模得到较可靠的调制传递函数。结果表明：该方法能够快速测量出被测物镜的调制传递函数。     

环形子孔径拼接干涉检测非球面的建模与实验

为实现球面波干涉检测非球面镜片,得到非球面镜片的完整面形信息,提出了基于标记的Givens变换,实现环形子孔径的精确定位和消旋转的处理.利用求解目标函数最小值的方法精确求解拟合波面以对子孔径数据进行处理,建立了全局优化拼接数学模型.对外径150 mm,内径100 mm的抛物面镜片进行三孔径拼接检测实验,均方根值为0.053 λ.对比补偿器法得到的全口径干涉检测结果均方根值△Wrms=0.052 λ,相对误差为1.92%.实验结果表明,该方法稳定可靠,降低了传统的环形子孔径拼接干涉检测方法中对导轨的高精度要求.     

基于特征点的整数小波目标跟踪方法的研究

基于提升方法的整数小波变换的诸多优点,以Harr整数小波变换为例,提出了动态目标跟踪算法。对标准图像进行整数Harr小波变换,并将提升项取整,对提升项的参数用一定数量训练图像进行学习。选取在训练参数平方和为最小意义上的、使整数小波变换后的图像高频部分具有较大值的点作为特征点。对包含有目标的参考图像进行整数小波变换,选择高频分量具有较大值的点,利用训练过的提升项参数使目标和基准图像配准。由于算法采用整数小波变换,使提取具有较好的鲁棒性,从而实现目标发生旋转、平移及尺度变化等的跟踪过程。仿真实验表明,该方法能对动态运动目标进行跟踪。     

数学形态学在红外多弱小目标提取中的应用

应用了高帽和低帽变换对图像进行对比度增强、采用基于流域变换的粘连目标分割的方法把图像中粘连目标分割开来，进而采用了自适应的阈值把图像二值化.通过这一系列的处理后，从红外图像中提取出了弱小目标信息.这种方法在红外弱小目标的判别中对目标的提取效果较佳，也给后续处理提供了方便.     

最大后验方法在图像复原中的应用

从统计学的角度讨论了图像复原的方法，然后根据图像的协方差矩阵的傅立叶变换对应于功率谱，从空间域变换到频域，从而使计算简化，易于计算机编程实现。     

小波变换在CCD图像边缘检测中的应用

对于CCD图像的非稳定高斯噪声,传统的Fourier变换法无法消除噪声,而小波变换在时域和频域同时具有优良的局部化特征,而且对高频采用逐渐精细的时域或空城步长可以聚焦到分析对象的任意细节,从而克服了传统Fourier变换固定步长等缺点,因此,小波变换法可消除这种噪声.本文在分析CCD图像噪声的基础上,利用小波变换和直方图分割方法对目标图像进行了降噪和边缘检测.试验证明此法行之有效.     

Extension of the angular spectrum method to calculate pressure from a spherically curved acoustic source

The angular spectrum method is an accurate and computationally efficient method for modeling acoustic wave propagation. The use of the typical 2D fast Fourier transform algorithm makes this a fast technique but it requires that the source pressure (or velocity) be specified on a plane. Here the angular spectrum method is extended to calculate pressure from a spherical transducer-as used extensively in applications such as magnetic resonance-guided focused ultrasound surgery-to a plane. The approach, called the Ring-Bessel technique, decomposes the curved source into circular rings of increasing radii, each ring a different distance from the intermediate plane, and calculates the angular spectrum of each ring using a Fourier series. Each angular spectrum is then propagated to the intermediate plane where all the propagated angular spectra are summed to obtain the pressure on the plane; subsequent plane-to-plane propagation can be achieved using the traditional angular spectrum method. Since the Ring-Bessel calculations are carried out in the frequency domain, it reduces calculation times by a factor of approximately 24 compared to the Rayleigh-Sommerfeld method and about 82 compared to the Field II technique, while maintaining accuracies of better than 96% as judged by those methods for cases of both solid and phased-array transducers.     

基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法研究

针对遥感图像在频率域中的表征,提出了一种基于光谱空间变换的遥感图像目标探测方法。该方法首先利用傅里叶变换,将遥感图像从空域转变到频率域;然后利用频谱能量楔状采样和谐波叠置等手段,将不同频谱能量所表征的目标特征信息分解到不同的高、低频段中,由此获取对应目标特征在频率域中的探测标志;最后结合在频谱能量上具有方向和频带选择性的匹配Gabor滤波器,实现了居民楼地物目标的有效探测。试验结果表明,文章所提出的方法能够较好地探测遥感图像的目标信息,并且具有特定方向上目标检测的能力。     

分数傅里叶变换啁啾滤波

针对常规傅里叶变换所不能解决的啁啾噪声滤除问题，利用Wigner分布函数分析分数傅里叶变换的空域和频域特性，提出在分数傅里叶变换域进行啁啾滤波的方法。并将该方法应用到图像处理中，对分数傅里叶变换滤除一维和二维图像的啁啾噪声进行了计算机仿真，获得了满意的效果，结果表明该方法在图像处理中的有效性。     

基于高速公路裂纹局部线性特征内容的脊波变换域算法研究

利用频域中傅里叶变换投影定理,提出一种新的离散脊波实现算法,应用于高速公路局部线性裂纹的检测取得较好效果。详细阐述了离散脊波的实现步骤以及对标准图像进行脊波变换的模拟结果,并提出拉东(Radon)变换重建原图像的基本条件。上述定理应用于复杂背景下的路面检测,结合直方图均衡化算法消除背景噪声;选用基于样本估计的阈值方法对脊波分解的各层系数进行处理去除随机噪声。选用不同的重构系数进行计算,得到脊波变换后重构图像的信噪比优于二维小波变换(低频大于20dB)以及二维小波变换加魏纳滤波变换(平均大于3dB)。通过图像的二值化处理提取局部线性裂纹,其分辨力极限达到2mm精度。     

水下物体激光圆偏振成象实验及与线偏振成象的比较

采用波长532nm激光作光源,面阵CCD作探测器,利用圆偏振技术进行水下物体成象实验研究,对实验结果进行了分析并与线偏振成象技术进行了比较。结果表明无论是采用圆偏振技术还是线偏振技术都可提高水下物体成象的衬比（度）和成象距离;水体较清时圆偏振成象清晰度远远大于线偏振成象清晰度;当水体较混时,圆偏振成象清晰度大大下降和线偏振成象效果相接近。     

逆向傅里叶衍射定理快速预报水下目标三维声散射指向分布

提出逆向运用傅里叶衍射定理预报水下弱散射目标三维声散射指向分布的快速计算方法。依据目标形状、周围介质的密度和声速构建三维声场图像模型,建立散射远场积分结果与图像频域幅值的关系式,提取频域中半径为水中波数k;的球型表面上的幅值,获得精细化的宽带、全方位散射声压指向特性。数值计算表明:将傅里叶衍射定理逆向运用于解决声学正问题,适用于分层的、不均匀的、非规则及多体弱散射目标散射声场的求解。通过插值提取频域样本获得远场声压的方法,避免了有限元法(3D-FEM)所必须的大规模的网格划分和迭代运算,可以有效地减少计算成本并拓展散射频率响应的带宽。在水池中完成两种具有不同声学参数和形状目标指向性测试实验,得到散射声压指向性幅度函数与理论预报相一致。      

Fresnel diffraction method with object wave rotation for numerical reconstruction of digital hologram on tilted plane

We present a new method for numerically reconstructing holography image on tilted planes within the Fresnel domain. The method is based on the Fresnel diffraction algorithm and object wave rotation transform. By suitable rotation the object wave on recording plane and once fast Fourier transformation this method can be implemented. The proposed method can render the real image of the hologram not only on parallel plane but also on the tilted. Experimental results are presented to demonstrate the method for a single axis rotation.     

Superresolution ultrasound imaging using back-projected reconstruction

An ultrasound technique for imaging objects significantly smaller than the source wavelength is investigated. Signals from a focused beam are recorded over an image plane in the acoustic farfield and backprojected in the wave-vector domain to the focal plane. A superresolution image recovery method is then used to analyze the Fourier spatial frequency spectrum of the signal in an attempt to deduce the location and size of objects in this plane. The physical foundation for the method is rooted in the fact that high spatial frequencies introduced by the object in fact affect the lower (nonevanescent) spatial frequencies of the overall signal. The technique achieves this by using a priori measurements of the ultrasound focus in water, which gives full spectral information about the image source. A guess is then made regarding the size and location of the object that distorted the field, and this is convolved with the a priori measurement, thus creating a candidate image. A large number of candidates are generated and the one whose spectrum best matches the uncorrected image is accepted. The method is demonstrated using 0.34- and 0.60-mm wires with a focused 1.05-MHz ultrasound signal and then a human hair (approximately 0.03 mm) with a 4.7-MHz signal.