一种稀疏表示的二维DOA降维估计新算法

提出了一种基于空间锥角降维的二维DOA稀疏分解估计新方法,解决了利用稀疏表示方法进行二维DOA估计时计算复杂度大的问题.根据L阵列的结构特性,引入空间锥角表示信号的二维DOA信息,构造空间锥角冗余字典,通过稀疏正则化求解实现空间锥角的估计,然后利用求解得到功率实现L阵列中两个子阵之间的空间锥角配对,从而达到对多来波的二维DOA估计的目的,其避免了方位角和俯仰角组合而造成冗余字典庞大的问题,极大地减少了稀疏分解的计算量.仿真和实测数据结果均验证了该方法的有效性和优越性,为进一步的工程应用奠定了基础.     

GaAsMESFET准二维动态大信号模型

本文运用电荷控制分析方法,提出了GaAs MESFET以电荷源为基本组成元件的大信号非线性动态模型.该模型在解决了电荷不守恒问题以及DC与RF电流不一致性问题的同时,结合器件的温度特性与自升温效应,实现了GaAs MESFET的准二维大信号动态分析.     

基于矩阵束的二维谐波恢复

本文在研究了二维谐波信号相关矩阵后,提出了一种称之为"矩阵束的二维谐波恢复(MP2D)"算法,该算法既不需要求解二维特征多项式的根,也不需要在二维频率空间搜索谱峰,算法具有高效性。仿真实验表明,该算法在白噪声条件下对二维谐波频率估计具有高的精度和强的抗干扰能力。     

一种基于二维Logistic混沌映射的数字图像加密算法

混沌系统以其类噪声,对初值及参数极为敏感,系统的复杂性等特性在信息安全领域得到了广泛的关注和研究。本文提出了一种利用二维Logistic混沌映射进行数字图像加密的算法,在对于混沌实数序列的处理上提出了新的改进方法,实验证明该算法具有运算简单,安全性较高的特点     

基于MRF模型的多模态图像配准技术研究

在医学图像处理领域中,医学图像配准技术极其重要,其价值体现在临床医学中对图像处理技术的应用。在解决多模态图像配准的相关问题时,基于互信息方法的应用最广泛,但在某些特定的应用中该方法受到的约束仍然较多。针对这一情况,提出一种新的医学图像配准算法,模态变换的引入作为此研究算法的基础,之后新的马尔可夫能量函数则根据两幅通过模态变换后的图像矩阵以及原配准图像得以构建。同时,为了优化能量函数引入了一种改进的梯度下降算法,从而得到配准结果。最后,运用不同的医学图像进行配准实验来验证该算法,通过实验证明该配准算法具有良好的有效性及抗噪性能。     

二维压缩感知多投影矩阵特征融合的SAR目标识别方法

针对合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）目标识别问题,提出联合多层次二维压缩感知投影特征的方法。采用二维压缩感知投影作为基础特征提取算法,具有不依赖训练样本、效率高等显著优势。构建多个二维压缩感知投影矩阵提取原始SAR图像的多层次特征。不同投影矩阵获得的特征具有差异性,从不同方面描述SAR图像的灰度分布特性;同时,这些特征源自相同的输入图像,因此也具有一定的内在关联性。采用联合稀疏表示对提取的多个特征矢量进行表征分析,在内在关联性约束下考察不同特征的独立鉴别能力,从而提升每一类特征的稀疏表示精度。最终,根据求解的稀疏表示系数,分别在各个训练类别上对测试样本的多类特征进行重构,获得重构误差。根据最小误差的准则,判定测试样本所属目标类别。通过综合运用多层次二维压缩感知特征提取和联合稀疏表示分类,提高SAR目标识别的整体性能。利用MSTAR数据集中的多类目标SAR图像对方法进行测试验证,结果反映其在标准操作条件（standard operating condition,SOC）和扩展操作条件（extended operating condition,EOC）均可保持可靠的识别性能。     

一种低复杂度二维隐Markov模型及其在图像分割中的应用

该文提出了一种通用的低复杂度二维隐Markov模型,推导了前向算法和后向算法的递归形式。文中没有使用前人为了降低时间复杂度而提出的相邻图像块间条件独立性假设,使提出的模型更加通用,并且可以根据需要调节水平和竖直两个方向信息的权重,具有更高的灵活性。将该模型应用于图像分割,实验结果证明了模型的有效性。     

基于Toeplitz矩阵重构的相干信源二维DOA估计算法

针对空间相干信源的二维DOA估计问题,提出一种基于Toeplitz矩阵重构的新算法。采用垂直放置的L形阵列,通过对重构的Toeplitz矩阵进行特征分解,得到对应的噪声子空间,并用MUSIC算法进行有限次一维搜索,先后估计出俯仰角和相应的方位角。与空间平滑处理算法相比,不减少阵元的有效孔径,具有更强解相干能力,估计性能也优于后者。最后计算机仿真结果证实了算法的有效性和可行性。     

二维几种常见阵型阵列的阻塞矩阵构建

针对二维不同阵型,研究其二维阻塞矩阵的建立方法。阻塞矩阵因其常用于抑制干扰以及在GSC阵列中阻塞期望信号,因而在阵列信号处理中得到广泛应用。常用的是二项式对消方法,该方法简单有效且具有运算量小的特点。目前,通过二项式对消来构造阻塞矩阵的方法主要集中在一维线阵,涉及二维以及其它阵型的较少。为此,文中将基于二维具有代表性的阵型做了研究,并推导出具有凡导向矢量首项为1的阵型阻塞矩阵构造方法--一字阶梯累积法。仿真验证了该方法的简单有效。     

星载合成孔径雷达并行二维成像处理的实现

星载合成孔径雷达是一个二维成像雷达系统,其记录的雷达原始数据是二维不可分离的。所以,把雷达原始数据处理成聚焦的雷达图像是一个二维的成像处理过程。二维数字信号处理对计算系统的性能要求较高,需要很大的内存空间和很高的计算速度,传统的计算机难以胜任。本文基于大规模并行计算机平台,分析了星载合成孔径雷达的二维成像算法,设计了二维快速傅里叶变换的并行新算法,有效地实现了星载合成孔径雷达原始数据的并行成像处理。     

基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的脑白质图像分割

脑白质病变诊断是医学研究和病理分析的重要方面。颅脑核磁共振图像的白质分割在诊断中起着非常重要的作用,其分割的准确性直接影响后续的分析和诊断研究。本文提出了一种基于局部Walsh变换和非负矩阵分解的大脑核磁共振图像白质分割算法。算法首先对颅脑图像进行局部Walsh变换,选择鉴别性能好的特征得到特征矩阵,然后对其进行非负矩阵分解并得到白质的分割结果。实验表明,本方法计算简单,精度比较高,可以得到比较理想的分割结果。     

视觉测量中基于单应性矩阵的平面靶标图像特征提取

针对平面圆特征靶标和平面方格特征靶标图像,研究一种基于映射矩阵实现特征提取的新方法。根据靶标图像上至少4个角点位置的特征图像坐标及其对应的三维空间坐标建立靶标平面与像平面的单应性关系矩阵,结合已知的特征点空间坐标得到与已知空间坐标特征点相对应像面上特征点的粗略图像坐标,进而通过最小二乘椭圆拟合（圆特征靶标）或角点提取算...     

缺失投影数据的估计研究

在CT图像重建中,由于CT设备本身的结构和重建算法的局限性以及病人自主或者非自主的运动破坏了投影数据的一致性和完整性。当投影数据采集或投影角度不完全时,通常采用代数重建算法(ART)及其改进算法进行重建。但由于ART算法运行速度较慢,耗时较多。本文从恢复缺失的投影角度出发,通过比较不同的插值方法,采用双线性插值法对不完全角度下的或缺失的投影数据进行估计,得到了一定的成效,并对其投影图像进行恢复,从而缩短了运行时间。     

一种新的融合小波变换与低秩矩阵恢复的图像去噪算法

针对小波阈值图像去噪会引入量化噪声和阈值选取不当会损失图像本身有用信息的问题,提出一种新的融合小波变换与低秩矩阵恢复(Low Rank Matrtix Recovery,LRMR)的图像去噪算法.不同于传统的单一阈值的去噪算法,所提出的算法在单一阈值上结合了低秩矩阵恢复算法,这样不仅能进一步消除噪声,同时还能修复被噪声损坏的数据,而且更能适应各种不同的噪声环境.首先,选取固定阈值对图像矩阵进行小波去噪处理.其次,采用增广拉格朗日乘子算法最小化矩阵核范数.最后,将矩阵分解为低秩逼近矩阵和稀疏误差矩阵.实验结果表明,算法获得了较高的峰值信噪比,在不同噪声环境下有较高的鲁棒性.     

基于变换基阵的三维SDCT表示方法

对三维SDCT(sub-matrices discrete cosine transform)表示方法进行了研究。首先,定义了4种新的三维矩阵运算方法;其次,在构建了变换基阵的基础上,详细描述了三维SDCT的运算原理;最后,对三维SDCT算法特性进行了分析。通过理论分析表明,三维SDCT运算方法使三维DCT的表达简洁,理解容易,计算便捷。     

基于Shearlet变换的红外与可见光图像融合

针对传统Shearlet变换融合方法在图像的奇异处 易产生伪吉布斯现象并且融合数据量 较大的缺点,本文结合 压缩感知(CS)理论提出一种基于改进Shearlet变换的红外与可见光图像融合方法。首先通过 非下采样金字塔滤波器组对待 融合红外与可见光图像分别进行分解,得到与原图像同等大小的高频信息图和低频信息图; 对于低频信息图,采用 能够恰当表征红外与可见光比例权值的局部区域信息熵进行融合;对于高频信息图,通过Sh earlet变换中水平、垂直和 对角剪切滤波器组进行滤波,继而将滤波后的系数分别采用简单且易物理实现的托普利茨矩 阵进行观测并权值融合, 然后通过分裂Bergman迭代获得融合后的高频Shearlet系数;最后经滤波器重构得到融合后 的图像。实验结果表明该算法有效地解决了吉布斯现象问题,融合图像对比度较高,并相对 于传统的融合方法减少了传输和融合的数据量,并且将融合时间缩短到50s以内,提高了融合效率。     

The discrete fractional Fourier transform based on the DFT matrix

We introduce a new discrete fractional Fourier transform (DFrFT) based on only the DFT matrix and its powers. Eigenvectors of the DFT matrix are obtained in a simple-yet-elegant and straightforward manner. We show that this DFrFT definition based on the eigentransforms of the DFT matrix mimics the properties of continuous fractional Fourier transform (FrFT) by approximating the samples of the continuous FrFT. By appropriately combining existing commuting matrices we obtain a new commuting matrix which performs better. We show the validity of the proposed algorithms by computer simulations comparing DFrFT points and continuous FrFT samples for various signals.     

多层平面单应性的丢包事件检测

为及时发现潜在的安全威胁事件,基于多摄像机视图建立多层平面单应性模型,提出一种拥塞环境多视图行人丢包检测方法。提出了行人丢包事件模型,实现了行人跟踪与启发式丢包事件自动检测,并实现丢包事件检测的自动告警。采用真实公众环境的数据集进行测试,结果表明,本文方法有效解决了行人遮挡问题,丢包事件的自动检测鲁棒性较好。     

基于曲波变换的遥感图像融合研究

以SAR与可见光图像、多光谱与全色图像为研究对象,提出了一种基于曲波变换的遥感图像融合方法.首先将图像进行曲波变换,然后在不同的频率域利用融合规则融合曲波系数,最后通过重构得到融合图像.采用均方误差、偏差指数等指标对融合效果进行了客观评价,并与基于小波变换的融合进行了比较.实验结果表明,该方法在保留原始图像重要信息、抑制噪声能力方面均优于小波变换方法.     

利用平面间单应关系的指示位置判别方法

在基于计算机视觉技术的非接触式人机交互系统中,为了快速推断使用者指示的目标位置,提出一种无需显式求解摄像机参数的指示位置判别方法.利用目标平面上的已知点及其对应的摄像机成像点,求解目标平面和摄像机像平面间的单应矩阵,将目标平面卜相交于指示点的两条直线与像平面上的对应直线联系起来,从而通过检测图像中的特定直线推断指示点的...