海杂波后向散射系数经验模型研究

为改善海洋环境雷达的检测性能,基于海杂波后向散射特性,对GIT,TSC,NRL三种典型海杂波后向散射系数经验模型进行仿真,并与实测数据进行对比,以均方差检验法作为拟合优度评价标准,分析了三种模型的拟合特点,给出了三种模型的适用性,结果表明,改进的NRL模型与实测数据拟合得最好,TSC模型次之,GIT模型拟合效果最差,其适用性随海况、擦地角、极化方式的变化而呈现出不同特点。     

尺度空间检测边缘特征的进化分析

多尺度分析中的一个重要问题是检测特征的尺度空间进化规律。本文以２－Ｄ高斯函数作为核函数,明确给出了解点图像的尺度空间检测边缘是一个由角边界的斜率和分析尺度共同决定的椭圆,以此为基础,讨论了尺度因子对相邻角点检测边缘的同化效应,给出了角最小分辨率与分析尺度的关系不等式。本文的结果对多尺度分析具有普遍性参考意义。     

基于文氏改进谱的二维粗糙海面模型及其电磁散射研究

基于文氏改进功率谱和Donelan方向分布的实验结论,结合经典的Monte Carlo法提出了一种适用于不同水深、不同风浪成长阶段的二维粗糙海面模型.在经典的双尺度法计算海面后向散射的基础上,结合小斜率近似法的仿真结果,对电磁散射计算方法进行改进.通过与典型海杂波均值散射系数GIT模型的拟合结果进行对比,验证了文氏改进谱在中国近海海面模拟的适应性与改进后电磁散射计算方法的有效性.     

尺度空间检测边缘特征的进化分析

多尺度分析中的一个重要问题是检测特征的尺度空间进化规律。本文以2-D高斯函数作为核函数,明确给出了角点图像的尺度空间检测边缘是一个由角边界的斜率和分析尺度共同决定的椭圆。以此为基础,讨论了尺度因子对相邻角点检测边缘的同化效应,给出了角最小分辨率与分析尺度的关系不等式。本文的结果对多尺度分析具有普遍性参考意义。     

基于LPC的语音谱分析

介绍了自回归模型、线性预测编码原理及其参数算法。对实际语音信号进行线性预测编码分析实验,重点讨论了实际语音信号线性预测时自回归模型参数求取及模型阶数确定,MATLAB仿真绘出了功率谱图。分析实验残差,研究表明线性预测编码分析对短数据的频谱分辨率效果明显。     

基于分形维与缝隙参数的海杂波目标检测

针对分数布朗运动模型在不同尺度上粗糙度相同的缺陷,提出一种将高阶分形特征作为分形维数补充的目标检测算法。该方法将Hurst指数和缝隙特征相结合,分析比较了海杂波和目标的特性。在此基础上,对IPIX雷达实测数据进行实验分析。结果表明,对海杂波背景下的小目标检测,提出的算法比仅基于分形维数的检测算法性能更优。     

基于不同隐马尔科夫模型的图像识别方法

为了更详细地研究隐马尔科夫模型在图像识别中的应用,以指纹识别为例,纵向总结了几种基于隐马尔科夫模型的指纹图像识别算法,包括一维隐马尔科夫模型、伪二维隐马尔科夫模型、二维模型及一维模型组。分别从时间复杂度、识别精确度等方面总结出这四种隐马尔科夫模型在图像识别时的优缺点,得出不同待识别图像适合使用的识别模型的结论。     

基于探测过程建模的探地雷达多目标识别

在探地雷达探测过程中,天线相对目标的远近变化反映在面向深度的一维时域信号(A-scan)所组成的序列的变化过程中,由此提出一种针对变化过程建模的目标识别方法。在特征提取环节,提出将时频分析与图像纹理分析相结合,首先计算A-scan信号的二维时频联合分布图像,再利用特定的图像纹理描述算子构造特征向量。识别过程根据目标与天线间距离的变化,采用无跨越单向连续隐马尔可夫模型(HMM)对序列的变化过程建模。实验表明这种基于变化过程的HMM方法比无序地利用单条A-scan特征的支持向量机方法具有更好的效果。     

基于多小波的浮游植物细胞图像边缘检测方法

海洋浮游植物对海洋生态环境和海洋生物资源的影响巨大.对海洋浮游植物细胞准确快速地识别和分类是研究海洋浮游植物的重要内容.作为实现自动细胞分类和识别的基础,浮游植物细胞图像边缘检测的研究具有重要的意义,文中提出了基于多小波的模极大值进行边缘提取的方法,通过对多小波模极大值方法原理的分析,给出了选择多小波的标准.实验证明,文中提出的方法可以有效地检测出藻类细胞的边缘.     

基于内禀性结构模式的图像分割

模拟人眼具有对观察目标尺度自适应能力的图像分析是一个非常有意义和具有挑战性的研究课题。本文提出一种新的图像分解方法，它能够根据图像的内禀性模式将图像分期为一系列分层次细节图像和基本结构，图像分割应当是依赖于图像结构模式的，因此利用这些分层次细节分解图像自然而又容易的完成了图像分割和重构原始图像。