基于EMD方法的多尺度边缘提取

提出了一个基于EMD方法的多尺度边缘提取方法。利用EMD方法沿水平方向和垂直方向分别处理SAR图像,得到不同尺度的图像。计算不同尺度图像的梯度,得到不同尺度图像的边缘。根据一致性条件,从不同尺度图像的边缘提出SAR图像的边缘。利用这个方法处理了合成孔径雷达图像,成功地提取了图像的边缘信息。

一种稀疏度自适应的压缩感知信道估计算法

针对目前稀疏度自适应的压缩感知(compressed sensing,CS)信道估计算法计算量过大的问题,文章提出了基于关联度分析的稀疏度自适应归档正则化迭代硬阈值(sparsity adaptive archiving normalized iterative hard thresholding,SAANIHT)算法。ANIHT算法可以解决传统压缩感知理论计算量大、计算时间过长的问题,但需要预知信道的稀疏度。引入高斯核函数对一种稀疏度估计算法进行了改进,并与ANIHT算法结合,使其可以在盲稀疏情况下对信道进行估计。仿真结果表明,在同等稀疏度条件下,该算法比其他算法节约了计算时间,在低信噪比下性能更优,具有较好的重构性能与稳定性。