短波通信频率自优化技术分析研究

如何有效实现短波通信频率的优选,是推动短波通信技术发展和应用的关键。针对这一核心问题,分析介绍了一种新的频率优选方法——短波通信自优化技术,并阐述了其提出背景和技术特点。在系统梳理频率优选方法分类的基础上,对各类方法的优缺点、适用范围、相互关系进行分析讨论。对短波通信频率自优化技术发展中涉及的数据要素选取、频率数据重构等关键技术进行初步分析讨论,明确了频率自优化技术的地位和作用。     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

视频处理器中的一种新的彩色图像增强方法

LED显示屏显示图像之前,视频图像通常用视频处理器进行图像增强等操作。本文考虑到视频处理器在RGB彩色图像变换时可能产生的彩色失真情况,提出一种自适应的灰度变换算法,此算法将原始的RGB彩色图像和经过灰度变换后的RGB彩色图像转换到HSB彩色空间,然后将两者的色调与亮度分量进行重组,再对其饱和度进行补偿。这种方法的优点是既保证了原始彩色图像在进行灰度变换后的灰度细节,又能保证其彩色细节,同时提高了原始彩色图像的对比度。另外,此算法计算量小,利于硬件的实时实现。     

基于均匀离散曲波变换的多聚焦图像融合

利用均匀离散曲波变换（UDCT）多尺度、多方向、低冗余等特征,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先使用UDCT对源图像进行多频带分解;然后根据多聚焦图像的特点,对分解后的低频子带系数运用一种基于改进拉普拉斯和算子的方案进行融合,对高频方向子带系数运用基于局部能量的融合规则进行融合,并对融合系数做一致性检测;最后重建各子带系数得到融合图像。实验结果表明:所提方法可以有效地融合源图像中的方向信息和细节特征,同时抑制了融合图像中的伪Gibbs现象;与基于拉普拉斯金字塔分解、小波变换以及轮廓波变换的图像融合方法相比,该方法取得了更好的视觉效果和量化结果。     

微带印刷天线辐射与散射的全波分析方法

本文给出了一种分析微带印刷天线辐射与散射的数值方法。此方法将印刷天线按三角网格剖分，在导体表面建立积分方程，用全波离散镜像理论给出微带结构的空域格林函数的闭合表达式，未知电流用三角网格上的矢量电流基函数展开并用矩量法求解。与以往的矩形网格上基函数展开相比，此方法能更有效地逼近任意形状的微带结构，最后给出了几个数值结果     

基于奇异值分解的PCNN红外与可见光图像融合

为了提升红外与可见光图像融合精度,提出了一种基于局部区域奇异值分解的自适应PCNN红外与可见光图像融合算法。利用局部区域奇异值构造局部结构信息因子,作为PCNN对应神经元的链接强度。经过PCNN点火处理,获得源图像的点火映射图,通过比较选择算子,选择源图像中明显特征部分生成融合图像。采用多组红外与可见光图像进行融合实验,并对融合结果进行客观评价。实验结果表明本文提出的算法在主观和客观评价上均优于已有文献的一些典型融合算法,可获得更好的融合效果。     

地面场景红外图像特征分析

为了研究并掌握场景中目标的红外图像变化规律,提高自动目标识别系统的可靠性和稳定性,对实际采集得到的地面场景典型气象条件下一天24 h的长波红外图像进行分析,研究了不同地物类型对应的红外图像典型统计特征随时间和气象条件变化的规律.研究结果表明,图像各区域亮度的日时变化表现为近似余弦的变化规律,标准差和熵特征表现为单峰的变化规律,并且,各区域由于亮度变化不一致而存在对比度反转的现象.     

小波变换在红外图象处理中的应用

小波变换近年来在图象处理中的应用日益受到人们的关注。小波变换可能同时在时间（或空间）和频率域对信号进行分析，是多分辨率分析的有力工具。本文介绍了小波变换在红外图象处理中的应用，例如红外／可见光图象的配准与融合，红外图象增强，红外图像中的微弱目标探测等。     

数字图像复制粘贴篡改盲取证算法研究与实现

针对数字图像检测中一类常见的复制－粘贴图像篡改,提出了一种基于小波变换和奇异值分解的检测算法。该算法利用小波变换提取图像的低频分量,对低频分量分块提取奇异值特征,然后将特征矢量进行按行字典排序,并且配合图像块的偏移位置信息,进行图像复制伪造区域的检测和定位。实验表明该算法大大减小了特征向量的维数,从而提高了相似块的匹配检测效率。为了更方便快捷的检测图像是否被恶意篡改,设计了简单明了的系统检测界面,只需载入待检测的图像并输入相应的参数就能进行检测,最后将检测结果返回给界面,而且系统完成了篡改检测算法的DSP硬件实现,该算法将有利于推动数字图像取证技术的理论研究与应用推广的发展。     

一种基于多尺度拱高形状描述的图像检索方法

本文提出了一种多尺度拱高形状描述（MSAH ）．该方法用多尺度的拱高来度量形状轮廓线在其每一个点的弯曲程度,这里尺度是以该点为中点的弧段的长度．在每一个尺度级,为形状轮廓线构建一个一维的拱高函数,然后对其进行傅立叶变换,组合各尺度级的低阶的傅立叶变换系数,构成描述形状的特征向量．在形状匹配阶段,用两个形状的特征向量的 L1-距离来度量它们的形状相似性．该方法不仅能描述形状的全局特征,而且能描述形状的细节信息,因而在应用于图像检索中,具有高的检索精确率．MSAH形状描述子非常紧致,而且具有较低的计算复杂度,因而检索效率也很高．在用MPEG-7形状数据库和植物叶片形状数据库的检索实验中,其检索性能要优于近年来提出的基于变换域的形状描述方法和经典的形状上下文描述方法．