基于形态学4子带分解金字塔的图像融合

提出了一种基于数学形态学滤波的多分辨力图像融合。这种融合方法使用了形态学开闭运算构造了低通与高通滤波器,将原始图像分解为4子带图像金字塔和4子带方向衬比度图像金字塔。然后利用方向衬比度和区域标准差进行图像融合得到融合的4子带图像金字塔,最后应用子带图像重构得到融合图像。融合实验表明,该方法优于传统的形态学金字塔图像融合,衬比度金字塔图像融合和小波分解图像融合。     

基于变分模态分解和对称相关的目标舰船线谱检测

线谱检测是水下目标识别中的一个重要研究方向。针对舰船辐射噪声线谱信号检测与提取的需求,该文改进提出了一种基于变分模态分解和对称相关的降噪处理方法,研究了与目标线谱信号不相关的加性高斯噪声消除办法。假设舰船辐射噪声除线谱成分外均为高斯噪声,对舰船辐射噪声中线谱成分进行检测。理论推导、仿真计算与实验数据处理结果均表明,该文提出的方法能较好地检测加性高斯噪声背景下的线谱成分,较传统的相关方法更为有效。     

利用分频带空间谱和波束域的输出直流跳变与起伏比值融合检测未知线谱目标

目标辐射噪声中高强度稳定线谱可以用来提高常规宽带能量积分的检测性能。理论分析了已知线谱检测优于宽带能量积分检测的谱级比条件。给出了线谱频带可检测条件下,线谱谱级与最小可检测信噪比关系。分析分频带空间谱和波束域的输出直流跳变与起伏比值特征。在此基础上提出了一种构造频率、方位滤波矩阵的方法。该矩阵作用类似频带方位滤波器,通过对线谱频带目标方位的信号放大,与其他频带判决结果融合,来提高常规宽带能量积分的性能。最后给出该算法适用条件和性能分析。数据仿真和海试数据处理结果可知,该算法在多干扰源存在下对弱线谱目标提取能力强,且不需多帧统计,在检测效果上更接近于理想的窄带线谱检测方法。      

基于多标签共享子空间学习和内核脊回归的空谱分类算法

针对高光谱图像维度高、地物间非线性可分造成的分类精度低等问题,提出一种基于多标签共享子空间和内核脊回归的空谱分类算法.该算法利用内核脊回归将地物相近像素在线性空间的不可分特征映射到高维空间中,实现分类特性在高维空间下的有效分离,以提高地物相近特性的区分精度;同时将高维样本数据映射到低维共享子空间中,在低维环境下以多类标为指导,引入低秩矩阵建立类别标签与共享空间的预测关系,挖掘多标签间的共同特性,提高融合利用多类别间的共同属性提高高光谱图像的分类精度;最后利用奇异值分解迭代法求解目标函数,一定程度上加速参数求解.在Indian Pines和Pavia University两组高光谱数据集上进行仿真实验,实验结果表明,与其他同类算法相比,在低样本比例下,本文算法在总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数等评价指标上至少提高4.76%、4.24%和5.19%,与非内核化的算法相比,本文算法在基本不增加运行时间的情况下总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数至少提高2.92%、2.8%和3.48%.     

基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法

针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明:该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.     

基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法

针对红外弱小多目标的检测和跟踪难题,提出一种基于多特征融合的复杂背景下弱小多目标检测和跟踪算法.融合红外弱小运动目标的灰度特征、梯度特征、运动特征等多个典型特性,进行复杂背景下弱小多目标的检测和跟踪.实验证明：该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小多目标图像序列能得到较理想的结果,算法检测概率高、检测速度快、具有较强鲁棒性.     

基于矢量线阵的目标低频线谱提取方法

主动声呐系统常采用线性调频信号探测水下目标。利用分数阶傅里叶变换处理线性调频回波时,可在低信噪比和强混响背景下获得目标参数的有效估计。主动声呐系统常通过增大发射信号的时间带宽积来提升系统的距离分辨力和速度分辨力,但却带来了计算复杂度的显著增加,尤其是奈奎斯特采样下基于分数阶傅里叶变换的回波处理方法,导致数据处理时间难以满足功耗和体积受限的无人水下航行器平台的实时性要求。针对此问题,该文提出分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法,通过对线性调频信号时频特性直线在分数阶域的投影进行修正,使利用分数阶傅里叶变换方法处理带通采样的回波数据时,可获得正确的目标参数估计。计算机仿真数据和无人水下航行器湖试数据处理结果验证了分数阶傅里叶变换的带通采样实现方法的正确性,数据处理时间能够满足无人水下航行器平台处理的实时性要求。     

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。     

一种基于边缘的曲波变换图像融合方法

提出了一种新的图像融合方法。采用Canny边缘检测方法,并结合曲波变换算法,确定图像边缘位置。针对曲波分解的不同频率域,对高频信息依据其是否为边缘点采用不同的融合策略,对低频信息利用平均法进行融合,最后进行重构得到融合结果。对该方法得到的实验结果进行主客观评价和对比表明,提出的算法在抑制噪声的同时,能有效地突出边缘细节,具有更好的视觉效果。     

一种基于梯度方向直方图的直线轮廓提取新方法

直线轮廓检测是计算机视觉领域中的一个基本问题。在靶场光测图像分析中,通过提取导弹、火箭等目标的直线轮廓,可以得到目标的三维姿态参量。提出了一种基于梯度方向直方图的直线轮廓提取新方法。梯度方向直方图被定义为具有相同梯度方向的图像点的梯度幅值之和。利用梯度方向直方图可以很方便地确定图像上边缘方向,根据此方向可在图像上搜索直线边缘的位置。由于同时利用了梯度的幅值和方向信息,所以该方法能自动地提取直线边缘而无需阈值。通过在实际图像中提取直线边缘,证明了该方法的有效性。     

一种基于新型间歇混沌振子的舰船线谱检测方法

为了实现低信噪比下未知频率的舰船辐射线谱的检测,对常规型间歇混沌振子列检测方法进行了改进,提出了一种基于适应步长型间歇混沌振子的信号检测方法.该方法可以只用一个Duffing振子,通过设定一组能够覆盖待测信号所在频段的求解步长序列,实现对未知频率、具有任意初相位的微弱周期信号的搜索检测.为进一步提高系统的弱信号检测性能,分析了Holmes型Duffing方程在不同频率内置策动力下对弱信号灵敏度的差异.综合理论分析和仿真研究结果给出了Duffing振子在内置策动力角频率为0.4 rad/s时对弱信号检测性能最佳,并据此对所采用的Duffing振子进行了优化;仿真结果表明,改进后的Duffing振子的弱信号检测性能提高了12 dB.最后将此方法应用于一组含有舰船辐射线谱的实船数据,结果表明此方法可以实现低信噪比下的未知频率微弱线谱检测.     

Eigenvalue spectrum analysis for temporal signals of Kerr optical frequency combs based on nonlinear Fourier transform

Based on the nonlinear Schr?dinger equation(NLSE) with damping, detuning, and driving terms describing the evolution of signals in a Kerr microresonator, we apply periodic nonlinear Fourier transform(NFT) to the study of signals during the generation of the Kerr optical frequency combs(OFCs). We find that the signals in different states, including the Turing pattern, the chaos, the single soliton state, and the multi-solitons state, can be distinguished according to different distributions of the eigenvalue spectrum. Specially, the eigenvalue spectrum of the single soliton pulse is composed of a pair of conjugate symmetric discrete eigenvalues and the quasi-continuous eigenvalue spectrum with eye-like structure.Moreover, we have successfully demonstrated that the number of discrete eigenvalue pairs in the eigenvalue spectrum corresponds to the number of solitons formed in a round-trip time inside the Kerr microresonator. This work shows that some characteristics of the time-domain signal can be well reflected in the nonlinear domain.     

海面波浪谱对深海低频环境噪声的影响

提出了一种适用于深海低频环境噪声的波浪谱,通过声压谱和波浪谱的理论关系,分析了深海低频噪声在百赫兹以下的谱特征,解释了不同频段噪声谱的主要产生机理。将深海传播条件下海面波浪谱与海面风速相结合,利用波浪发声理论得到一种低频海洋环境噪声理论表示方法。仿真结果表明,波浪谱决定着辐射噪声谱的强度和斜率,本模型得到的理论噪声谱可以对低频海洋环境噪声进行预报。2016年的深海实验观测数据分析显示,统计的环境噪声谱级在1 Hz至100 Hz频段范围内大于70 dB,并且噪声谱在低频段呈倒“N”型,在3⁴ Hz处为噪声谱的谷值,噪声级为70 dB,在50 Hz处为噪声谱的峰值,噪声级为92 dB,通过理论计算和实验对比,相关系数为0.95,理论结果和实验测量对比结果符合较好。     

基于DEMON线谱的轴频提取方法研究

目标的螺旋桨不同则轴频不相同。轴频是目标的特征之一,可以应用于目标识别当中。本文提出一种改进的高频噪声解调分析(DEMON)方法,能够得到具有明显线谱的DEMON谱;提出最大公约数算法,并给出提取轴频的具体步骤。海试数据实验结果验证了本文所提方法及算法的有效性和可行性。     

火控雷达动态目标探测跟踪建模仿真

火控雷达目标探测跟踪是现代与未来防空作战的首要任务,也是火控系统的关键环节。针对火控雷达连续、自动、快速跟踪目标的特点,首先分析了火控雷达系统闭环连续探测跟踪工作流程,然后利用信号级建模方法,在信号层面上进行了雷达回波信号生成、信号处理与跟踪控制的一体化建模,并给出了各模块模型,最后完成动态火控雷达闭环目标距离、方位角与高低角三维探测跟踪测量过程仿真与分析。仿真结果不仅验证了建模方法与模型逼真有效,也对以后火控雷达跟踪性能评估、数据处理等仿真研究有着一定的参考价值。     

A novel evaluation metric based on visual perception for moving target detection algorithm

Traditional performance evaluation index for moving target detection algorithm, whose each index’s emphasis is different when it is used to evaluate the performance of the moving target detection algorithm, is inconvenient for people to make an evaluation of the performance of algorithm comprehensively and objectively. Particularly, when the detection results of different algorithms have the same number of the foreground point and the background point, the algorithm’s each traditional index is the same, and we can’t use the traditional index to compare the performance of the moving target detection algorithms, which is the disadvantage of traditional evaluation index that takes pixel as a unit when calculating the index. To solve this problem, combining with the feature of human’s visual perception system, this paper presents a new evaluation index-Visual Fluctuation (VF) based on the principle of image block to evaluate the performance of moving target detection algorithm. Experiments showed that the new evaluation index based on the visual perception makes up for the deficiency of traditional one, and the calculation results are not only in accordance with visual perception of human, but also evaluate the performance of the moving target detection algorithm more objectively.