Adaptive depth truncation filter for MVC based compressed depth image

In multiview video plus depth (MVD) format, virtual views are generated from decoded texture videos with corresponding decoded depth images through depth image based rendering (DIBR). 3DV-ATM is a reference model for the H.264/AVC based multiview video coding (MVC) and aims at achieving high coding efficiency for 3D video in MVD format. Depth images are first downsampled then coded by 3DV-ATM. However, sharp object boundary characteristic of depth images does not well match with the transform coding based nature of H.264/AVC in 3DV-ATM. Depth boundaries are often blurred with ringing artifacts in the decoded depth images that result in noticeable artifacts in synthesized virtual views. This paper presents a low complexity adaptive depth truncation filter to recover the sharp object boundaries of the depth images using adaptive block repositioning and expansion for increasing the depth values refinement accuracy. This new approach is very efficient and can avoid false depth boundary refinement when block boundaries lie around the depth edge regions and ensure sufficient information within the processing block for depth layers classification. Experimental results demonstrate that the sharp depth edges can be recovered using the proposed filter and boundary artifacts in the synthesized views can be removed. The proposed method can provide improvement up to 3.25 dB in the depth map enhancement and bitrate reduction of 3.06% in the synthesized views.     

反射式离轴数字全息再现像中的噪声抑制

为了抑制反射式离轴数字全息再现像中的零级像和散斑噪声对再现像的影响,利用高斯核函数在空域对数字全息图进行低通滤波,再用原数字全息图减去滤波后的低频信息来抑制零级像,采用非局部均值滤波来抑制散斑噪声。实验结果表明空域高斯核函数处理法能有效地抑制零级像,非局部均值滤波可以抑制散斑噪声但对部分细节的保持能力不强,改进后的非局部均值滤波在抑制散斑噪声的同时能很好地保护细节信息,提高了离轴数字全息再现像的质量。     

星敏感器高阶畸变的观星标定模型

由于恒星具有很高的姿态精度,使得观星标定成为星敏感器相机参数标定中不可缺少的一种方法.针对高阶非线性畸变情况下的星敏感器相机参数标定问题进行研究,基于星间距的不变性建立了一个两步标定模型.设计了一个紧致的递归均值滤波器来进行参数估计,该滤波器可以在不显著增加计算量的情况下提高参数估计的精度.实验结果表明,相比已有方法,所提出的方法能够实现更高精度的星敏感器相机标定.     

基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法

针对边缘检测过程中阈值难确定和提取干扰边缘较多的问题,提出了一种基于多级滤波的感兴趣边缘检测算法。该算法分为四个步骤:首先对图像进行平滑滤波;之后计算水平方向和垂直方向的梯度幅值图像和梯度方向图像;然后根据梯度方向图像对梯度幅值图像进行噪声边缘滤波,并对梯度幅值图像进行非最大值抑制;最后对滤波后的梯度幅值图像进行分割,对得到的边缘映射图进行边缘跟踪,获取所有的边缘段及其特征,并滤除不满足特征约束的边缘,得到感兴趣的边缘。试验结果表明本文算法有很好的适用性。     

基于可调F-P滤波器的线性波长扫描窄线宽光纤激光器

研制了一种基于可调F-P滤波器的线性波长扫描窄线宽光纤激光器。该激光器采用环形腔结构,以高增益掺Er3+光纤(Er30-4/125)作为增益介质,以保偏掺Er3+光纤(EDF08-PM)作为可饱和吸收体抑制跳模,同时结合F-P滤波器选频,获得了单频窄线宽的激光输出。通过线性调节F-P滤波器的驱动电压,实现了对激光器波长的线性扫描。在两只975nm单模激光器的双向泵浦下,实验中测得激光器阈值为15mW,最大输出功率为24.3mW,3dB线宽约为5.2kHz。当F-P滤波器在6.1~10.2V的线性电压驱动下,激光器波长的线性扫描范围为1 542.404~1 558.836nm。     

一种基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配过程中的低纹理和视差不连续的问题,提出了一种基于图像分割的立体匹配算法。首先采用Mean-Shift算法对彩色图像进行图像分割,并认为分割区域块内的像素视差是平滑的,然后采用较大窗口匹配方法,提取左右彩色图像相似像素点作为种子点,根据区域内的平滑约束条件,利用小窗口匹配方法将种子点向周围区域扩散,最终得到稠密视差图。实验结果表明该算法相比传统的自适应匹配算法,视差不连续区域匹配误差降低10%左右。     

基于NSCT-Gabor特征和脉冲耦合神经网络的SAR图像分割

针对SAR图像目标的精确分割问题,利用非下采样轮廓波变换(NSCT)和Gabor滤波器分别提取图像特征,然后采用脉冲耦合神经网络(PCNN)对目标区域进行增强,提出了一种分割算法。分别对图像进行NSCT分解和Gabor滤波,对NSCT域的高、低频子带系数构造一个特征图,对Gabor滤波的不同尺度构造对应的特征图,对所获取的各个特征图用PCNN进行目标增强,最后对增强的特征图进行合理合并与分割。利用MSTAR SAR数据库中各种干扰强度下的图像进行了实验,结果表明,相比于模糊C均值、马尔可夫随机场等常见的分割算法,所提出的算法分割结果更为准确,同时受噪声干扰更小。     

利用北斗反射信号探测目标的初步实验

通过实测海杂波数据,研究了海杂波的统计特性,实测数据拟合结果表明,弱海杂波的概率密度分布函数服从瑞利分布;强海杂波概率密度分布呈现较强的非高斯特性,该试验实测数据拟合结果为对数正态分布,因此强海杂波背景下小目标检测,常规恒虚警检测器性能受到限制。同时采用了常规单元平均恒虚警与自适应匹配滤波两种方法进行目标检测,通过结果对比可以得出,对于强杂波背景下小目标,自适应匹配滤波的方法能检测出更多的目标点迹,检测性能较常规单元平均恒虚警好。     

基于软件无线电的中短波接收机设计

目前广播系统正由模拟体制向数字化体制过渡,数字版权管理（DRM,Digital Radio Mondiale）系统就是针对30 MHz以下频段的数字广播标准。作为软件无线电的核心技术之一,数字接收机技术得到了越来越普遍的应用。介绍了一种基于软件无线电的中短波接收机的硬件系统结构,这种软件无线电接收机结构可以同时解码音频和数据流,兼容目前的模拟调幅广播和数字调幅广播标准。重点讨论了电调滤波器的设计,最后使用EDA软件进行仿真,并给出了仿真结果。