利用灰度和纹理特征的SAR图像分类研究

多类别多特征量情况下的合成孔径雷达(SAR)图像的目标分类是一个难以解决的问题。从灰度和纹理模型出发,提出了综合利用灰度和纹理特征的目标分类方法。均值和方差是灰度模型中重要的特征统计量,而能量、熵、对比度、局部相似性和相关性是纹理模型中重要的特征统计量。灰度和纹理特征能确切地描述SAR图像中的目标。通过构造特征向量,定义向量之间的距离,并按照最小距离方法进行目标分类。以一定大小的窗口读入样本,提高了算法的运行速度和抗噪能力。理论上,窗口越大,特征向量值越接近真实值。窗口越小,边缘的分类精度越高。实验表明该方法较好地处理了多类别多特征量情况下的SAR图像分类问题,分类结果是有效的,这为SAR图像目标分类提供了一条简单可行的途径。

混合遗传算法及与标准遗传算法对比研究

文章详尽地阐述了1996年Pham和Jin提出的一种运用改进繁殖机制的遗传模型,称为混合遗传算法(HGA,HybridGeneticAlgorithm),并对HGA和GA(GeneticAlgorithm)的效能进行了对比性分析。理论与实验结果表明混合遗传算法收敛性明显快于标准遗传算法。

小波变换中的信号边界延拓方法研究

研究了小波变换中的离散信号边界延拓问题,由离散小波变换后信号长度的变化引出信号边界处理问题,给出了各种边界延拓方法及其数学表达式。利用正弦信号分析各种边界延拓方法对信号进行小波变换产生的不同结果和对信号极值检测的影响,给出了相应仿真实验和重要结论。

SAR图像自动目标识别系统研究与设计

研究了SAR图像自动目标识别系统。通过分析国际上先进的SAR自动目标识别系统的组成、算法实现、流程设计和所得到的结果,设计出SAR自动目标识别系统结构和识别流程图。系统结构主要由SAR图像特性库、特征库和模型库组成。识别流程在系统结构的基础上,分为检测、辨识和分类三步。最后给出了SAR图像自动目标识别系统的主要评价原则。

合成孔径雷达图像特征关键度分析与分类算法研究

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标分类问题,从灰度和纹理特征分析出发,提出了一种SAR图像分类特征量的关键性度量指标。利用关键系数的概念定义了关键特征量、次关键特征量、非关键特征量和关键度。从灰度模型和纹理模型的特征统计量中选择关键度高的特征量,如灰度模型中的均值和方差、纹理模型中的角二阶矩、对比度、均匀性和相关性。针对SAR图像分类往往是多类别、多特征的情况,通过构造特征向量,定义向量距离,按照最小距离方法进行目标分类。为了提高计算速度和更好地描述特征量,引入了窗口方法。仿真和计算结果表明该方法行之有效。

SAR辐射定标精度设计与分析

合成孔径雷达(SAR)辐射定标是一项关联图像像素值和地物后向散射系数的重要工作。文中在分析SAR系统的误差源和辐射定标原理的基础上,研究了无源辐射定标和有源辐射定标的精度设计原理。以机载SAR、Pi-SAR定标结果为例,结合雷达散射计的测试结果,分析了相同条件相似地物的后向散射系数的差异及相应的原因。理论分析和数据比较表明了辐射定标精度设计和比较的合理性,为定标精度和结果分析提供了理论支持和技术途径。

利用点目标进行SAR辐射定标的方法研究

SAR辐射定标是一项关联图像像素值和地物后向散射系数的重要工作。由于角反射器具有稳定、大的散射截面积和在较宽的角度范围内散射截面积变化较小,因而成为重要的点目标定标器。研究利用已知散射截面积的三面体角反射器来计算不同地物的后向散射系数、系统定标常数和系统总的传递函数的方法,并通过大量实测SAR数据进行了定标实验。理论分析和实验结果表明,利用点目标进行SAR辐射定标具有简单、实用、精度较高的优点。

利用高斯混合模型实现概率密度函数逼近

针对图像的概率分布密度函数的不确定,利用有限高斯混合模型逼近图像的概率分布密度函数。理论上证明了有限高斯混合模型可以以任意精度正逼近实数上的非负黎曼可积函数,特别可以逼近任意的概率分布密度函数。实例表明有限高斯混合模型逼近已知分布密度函数或未知分布密度函数时,具有逼近精度高等优点,为函数逼近提供了理论和技术支持。

图象压缩技术的现状与发展

文章对图像压缩技术的发展的前沿状况作了简要的论述,特别就目前国际上正在研究的压缩思想和方法作了介绍,并对图像和视频压缩的热点问题作了初步的探讨。

基于图像质量因子的图像融合客观评价方法

针对图像融合技术中的效果评价问题,提出了一种基于图像质量因子的图像融合客观评价方法。该方法利用熵加权和均方根图像融合质量因子对融合图像与源图像间的相关性、亮度失真和对比度失真进行综合评价,因而在不同融合方法和不同源图像的条件下,可获得标准的评估统计量。采用加权平均、拉普拉斯塔形分解及基于小波变换的图像融合法为例,通过对多传感器图像进行融合评价实验,证明了该方法的有效性和鲁棒性。

备件保障能力评估模型研究

备件保障在武器装备作战中具有重要地位。筹措率、缺货数和适用率是备件保障能力评估的三个主要指标,在此基础上建立了战时备件保障能力评估的数学模型。实例表明评估模型符合备件保障的实际情况,模型运行的结果合理、可信,部分解决了部队战时或机动时备件保障评估的问题,为确定合理的备件存储策略,提高武器装备的战备完好性和作战能力提供了决策的依据。

SAR图像处理的最新研究与应用

系统地阐述了SAR图像的特点、研究难点、处理过程、国内外最新研究方法及应用。结合国内外SAR图像最新研究动态对SAR图像消噪、纹理分割、线性特征的提取、多目标的识别、分数维方法的应用等几个热点问题作了论述。具体地论述了利用SAR图像进行目标探测与识别、目标变化评估;在民用上利用SAR图像进行矿藏资源的探测、洪涝灾害的趋势分析,并介绍了SAR信号处理算法在医学等领域取得的显著成绩。

SAR图像压缩技术的发展与现状

从分析SAR图像数据特征对压缩编码的影响入手,归纳了SAR图像压缩必须考虑的实际情况,总结了SAR图像压缩发展至今的几种典型技术并讨论了它们的压缩效能。理论和实验证明:预测编码、矢量量化,变换编码和一些特定技术各有优缺点,其中自适应余弦变换编码 (ADCT)在现阶段最适于SAR图像压缩,自适应小波变换编码(ADWT)将随着小波理论的完善而成为最有发展前途的一种SAR图像压缩技术。

子母弹对复杂形状目标毁伤效果的计算机仿真

该文以图象代数基础 ,根据实际应用定义了一种图象求差运算 ,并将其与Monte—Carlo方法有机的结合起来 ,采用数字图象处理技术对不规则或复杂形状目标毁伤效果进行了讨论 ,特别是就子母弹战斗部对目标毁伤效果计算的复杂问题进行了仿真。实验结果表明该方法建模技术简洁、直观 ,模型通用性好 。

基于整数到整数小波变换的图像编解码器设计

为设计具有低运算复杂度和渐进传输特性的图像编解码系统,采用对图像进行整数到整数小波变换,变换后的系数采用空间方向树结构进行了重新组织。整数到整数小波变换的优点使编码器的运算量有较大幅度降低,空间方向树结构使编码器获得了嵌入式码流。试验表明,该系统可在一定程度上满足图像信息在存储。

基于小波分析和Oracle8i的图像数据库系统设计

采用了小波分析以及小波零树编码技术来提取图像特征,在Oracle8i支持图像数据库查询的基础上,综合使用传统的数据库检索技术和初步走向应用的基于内容的查询技术,实验证明这种方法丰富了传统的关系型数据库的功能,并具有良好的检索性能。

基于统计与结构信息的SAR图像水上目标检测

设计了基于图像分析理论，根据SAR图像特点形成水上目标轮廓的检测算法。该算法的实现分为3步：(1)基于数理统计的目标检测方法，形成目标区域；(2)用加权统计滤波算子和去除孤立点算法消除噪声，规范需要检测的水上目标；(3)提取目标轮廓。系统在不同的SAR图像上，取得了良好的检测结果。

快速小波图像编解码系统的设计

从小波滤波器的多相位矩阵出发,利用因子分解方法实现了小波变换由传统卷积模式转变到提升体制,进而在此基础上实现了整数小波变换,并利用零树编码算法对变换后的系数进行了重新组织。通过综合研究它们各自的特点,设计了同时具有高效压缩性和嵌入式码流特性的图像编解码系统,试验表明该系统可以更好地满足图像信息在存储、网络浏览以及传输方面的需求。

一个SAR目标边缘自动检测与定位算法

在SAR目标边缘提取的基础上,为了获取目标边缘详细信息并对目标准确定位,该文针对线性目标设计了目标重心提取算法,对环状目标设计了轮廓线追踪算法,并给出了对目标范围、中心点标识、目标横向、纵向“直径”等的计算方法。这些算法在不同图像上取得了良好的检测结果。

基于MIMO原理的雷达组网技术研究

随着现代武器装备的不断发展，单部雷达已经难以满足作战需求。基于MIMO（多入多出）原理，提出发展MIMO雷达组网，给出组网结构，分析包括天线阵列与波形设计、多基信号精确同步检测等关键技术。最后，简要分析了MIMO雷达组网的优点。