一种基于哈达玛变换的子带分解/合成

本文在分析QMF子带分解/合成的基础上介绍一种基于哈达玛变换的子带分照/合成器,它不存在通常的边界失真,最后给出了算法比较.

论广义矢量合成公式及Lorentz变换

本文用复变函数论的映射方法证明了一个普遍意义的矢量性物理量的合成公式 ,并证明了一个易于判定的充要条件 .利用这个广义矢量合成公式 ,在更宽的条件下 ,导出了一般速度合成公式与Lorentz(变换 ) ,并与其他文章比较 。

Lorentz变换的四元数表示

本文研究Lorentz变换的四元数表示.在四元数矩阵表示及其乘法有条件交换性的基础上,导出了Lorentz变换的矩阵表示和四元数表示之间的关系;讨论了正常Lorentz变换分解和两个纯Lorentz变换的合成问题.

基于希尔伯特-黄变换的合成孔径雷达内波参数提取新方法

基于希尔伯特-黄变换,发展了合成孔径雷达内波参数提取的新方法,解决了传统的傅里叶变换不能提取非线性内波群各个孤立子波信息的问题。利用该方法对巴士海峡附近的一幅ERS-1 SAR内波图像进行了内波参数提取。希尔伯特-黄变换对内波剖面数据进行了尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量。该方法具有自适应性。结果表明,该方法获取的内波平均波长与傅里叶变换和小波分析具有较好的一致性,提取得到的反映各个孤立子波信息的波形比小波分析的要清晰,提高了数据的质量。通过提取的内波信号,利用极值序列计算了剖面线前后段平均波长大小,消除了谱分析当中的180°模糊问题。计算了明暗点的间隔,反演得到各个孤立子波的半振幅宽度。利用CTD数据获得的跃层深度,反演前导波振幅,与验证算例结果在量级上一致。

一种消除边界失真的子带分解/合成方法

分析了子带编码系统的子带分解／合成原理和产生边界失真的原因；介绍一种利用哈达玛变换作子带分解／合成器的方法，该方法能完全消除边界失真。

一种自适应选择酉变换的PolSAR三分量分解方法

基于模型的目标分解方法是全极化合成孔径雷达图像解译的重要方法,可以得到目标的散射机制信息,是进行目标分类、目标识别的基础。三分量分解方法是一种基于模型的目标分解方法,具有实施简单、物理意义明确的优点。基于崔一等提出完全利用极化信息的模型分解方法,文章对剩余矩阵进行自适应选择的酉变换,达到剩余矩阵更加匹配面散射模型和二面角散射模型的目的。首先,对自相关矩阵进行非负特征分解得到体散射分量,得到剩余矩阵;然后,对剩余矩阵进行自适应酉变换,以使交叉极化散射分量最小,更加匹配面散射和二面角散射模型;最后,通过实验验证所提出的三分量模型分解方法在极化散射机制解译方面的有效性和优越性。

基于小波包分解的SAR图像斑点噪声抑制

论述利用小波包分解技术和软门限理论对合成孔径雷达(SAR)图像斑点噪声(speckle)进行抑制与滤除.首先对SAR图像进行小波包分解,选取最优基,加大小波系数之间的差距;然后应用Donoho的软门限(softthreshold)理论,针对SAR图像斑点噪声的特点,在小波包变换域内选取合适的门限进行滤波;最后,通过小波包重构技术获得去除斑点噪声的SAR图像.实验证明,该方法能有效抑制SAR图像中的斑点噪声.

基于Contourlet域K-L变换的SAR图像相干斑抑制

针对SAR图像相干斑噪声去除问题,提出了一种基于多尺度分解的Contourlet域K-L变换的SAR图像去噪的新方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用K-L变换进行能量保持即提出信号的主要特征,用重构图像来进行去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征及边缘特征,且信噪比也较高。

相对论质点的一般速度合成公式

导了一般 Lorentz变换 ,由此导出了相对论质点的一般速度合成公式 。

有限长小波变换中边缘效应的一种消除方案

小波变换在图像的多分辨分解应用中的一个关键技术是克服有限长小波变换中的边缘效应。提出了一种解决有限长小波变换中边缘效应的方案，并在理论上证明了本方案能彻底消除边缘效应。

一种改进的基于小波变换的相干斑去噪方法

对于合成孔径雷达(SAR)图像中含有的相干斑噪声的抑制一直是SAR图像处理的热点和难点。相干斑噪声的存在对SAR图像的后续相关的图像处理,例如图像的分割、图像的特征提取以及目标的分类与识别有很大影响。提出了一种基于平稳小波变换的相干斑去噪方法,通过平稳小波变换对图像进行小波分解,对于子图像的高频区域进行阈值分割和双边滤波,利用平稳小波更好的冗余性和平稳不变性更好地去除了SAR图像的相干斑噪声。实验结果表明,这种改进的去噪方法对SAR图像的相干斑噪声抑制有很好的效果,并且尽可能地保留了图像的边缘和纹理细节。

从伽利略速度变换角度理解相对运动中速度的合成与分解

从伽利略速度变换关系出发,明确了相对运动中速度的矢量运算具有一定的确定性.通过例题说明了伽利略速度变换解决相对运动问题时更快捷,思路更清晰.

例谈参考系变换在分析相对运动问题中的运用

在高中物理问题中,探讨两个物体做相对运动的关系属于较难的问题,即便是物体所做的运动是匀速直线运动。但是,如果将其中一个物体选做参考系来分析另一个物体的运动,则可以产生一些巧妙的运用。本文以两个竞赛问题的过程分析来对参考系变换的方法进行一定的展示与说明。

声学多普勒流速剖面仪设计中的一个首要问题:如何选层

实际使用中,声学多普勒流速剖面仪(ADCP)常常处于倾斜状态。为了ADCP能用于各种场合,设计时必须解决一个首要问题:如何判断四个波束上同一水层对应的回波。通过坐标变换推导了该判断公式,该公式利用ADCP的姿态角确定不同回波的到达时间。在此基础上通过矢量分解推导了流速的解算公式,该公式利用四个波束中测得的相应的速度值和ADCP的姿态角确定流速。根据该方法设计的ADCP既可用于竖直布放也可用于非竖直布放,具有更大的适用范围。

一种高性能SAR图像边缘点特征匹配方法

针对合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像特征匹配中特征提取的不稳定性和相似度优化搜索的复杂性问题,提出了一种精确高效稳健的SAR图像边缘点集匹配方法.首先,分析了仿射变换模型在遥感图像匹配中的适应性,并对仿射变换模型进行了参数分解;其次,提出了基于方向模板的SAR图像边缘检测算子,并利用SAR图像边缘的梯度和方向特征,建立了基于像素迁移的多源SAR边缘点集相似性匹配准则,以及图像匹配的联合相似度–联合特征均方和(Square summation joint feature,SSJF);然后,利用改进的遗传算法(Genetic algorithm,GA)来进行相似度的全局极值优化搜索,获取变换模型参数和边缘点集的对应关系;最后,从理论上分析了本文方法的性能,并利用多幅SAR图像的匹配实验以及与原有方法的对比分析,对本文方法的性能进行了验证.

基于Contourlet域主成分分析的SAR图像去噪

相干斑噪声是合成孔径雷达图像所固有的,并且严重降低了图像的可编译性,影响了后续图像分割,特征提取,目标分类和识别等工作。因此,SAR图像的相干斑去除问题一直是SAR图像应用研究的重要问题之一。针对SAR图像噪声去除问题,提出了一种基于Contourlet多尺度分解域主成分分析的SAR图像去噪新方法,并且简要归纳了已有的SAR图像去噪方法。方法首先对源图像进行Contourlet分解,在不同频段的子带图像中,利用主成分分析方法进行能量保持,用重构图像来进行子带去噪,最后通过Contourlet逆变换得到去噪之后的图像。在SAR图像上的实验结果表明,方法不仅较好地保持了图像的纹理和细节特征,且信噪比也较高。

一种SAR成像快速算法及其并行实现

提出了一种新的实时合成孔径雷达成像快速算法,减少了合成孔径雷达成像中压缩处理的运算量.对任意长度的序列采用了填零 分解快速傅里叶变换方法,并优化了补零参数和分解方式,使得压缩处理算法的运算量最小化.此算法在并行多处理器上实现了合成孔径雷达实时成像,提高了成像处理速度,减少了成像迟延.

离散理想滤波器组合系统及其应用(英文)

作者考察变换域滤波器组合系统之一 ,离散理想滤波器组合及其在信号处理中的应用。变换域滤波器组合是子带分割及小波分解与合成的新发展。迭代匹配理想滤波器组合 (IM IFB)结构简单 ,应用方便 ,有快速算法 ,可实现理想频带分割 。

“人船模型”问题的多种方法解析

对“人船模型”问题从参照系变换、相对运动、运动的合成与分解等不同的角度给出多种解法．