二阶Radon-Fourier变换与遗传算法结合的快速相参积累算法

针对匀加速运动的高速目标,可以用二阶Radon-Fourier变换(Second-order Radon-Fourier Transform,SRFT)完成对回波信号的相参积累。SRFT算法的原理是通过“速度-加速度”联合搜索来实现目标的运动参数估计,其计算量较大,不满足实时检测的需求。针对这个问题,提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的快速实现方法。首先对运动参数集进行编码,设置初始群体;然后通过遗传算法对群体更新迭代,使其能够自发快速地逼近全局最优解,减少不必要的搜索路径;最终快速实现待检测目标的相参积累。仿真结果表明,在保证检测性能的前提下,算法计算量得到有效改善,运算次数减少大约一个量级。

基于雷达脉冲重复间隔设计的Radon-Fourier变换盲速旁瓣抑制

盲速旁瓣可能增加长时间相干积累方法 Radon-Fourier变换(RFT)的虚警概率并影响检测性能。为此,该文提出一种基于脉冲重复间隔(PRI)设计的盲速旁瓣抑制方法。利用不同PRI盲速旁瓣位置及速度分辨率的关系,给出了PRI具体设计方法。然后,联合处理两个相邻相参处理间隔(CPI)的RFT输出结果,在不降低RFT积累性能的情况下实现盲速旁瓣(BSSL)的抑制。最后,数值实验结果验证了该文所提方法的有效性。

基于宽带时空Radon-Fourier变换的高速微弱目标检测方法

宽带数字阵列雷达(DAR)中跨距离单元走动(ARU)、匹配滤波器失配以及孔径渡越问题降低了高速微弱目标的检测性能。为此,该文给出一种宽带时空Radon-Fourier变换(WST-RFT)相参积累方法。该方法基于DAR 3维回波模型给出了宽带匹配滤波器系统响应函数,并通过联合搜索目标3维参数空间,同时解决ARU、匹配滤波器失配和孔径渡越问题。给出了基于WST-RFT检测器的最优性证明。针对WST-RFT 3维参数空间遍历搜索运算量大的问题,该文进一步给出了基于Chirp-Z变换(CZT)的WST-RFT快速算法。最后,数值实验结果验证了该文所提方法的有效性。

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变目标识别算法

由于正交矩对噪声鲁棒性强、重建效果好,因此被广泛应用于目标识别与分类中,但是正交矩本质上缺乏尺度变换不变性,而且必要的图像二值化与规一化过程会引入重采样与重量化误差。为此,在研究现有正交矩的基础上,提出了一种基于Radon变换和解析Fourier-Mellin变换的尺度与旋转不变的目标识别算法。该算法首先直接对目标灰度图像进行Radon变换,然后对Radon变换结果进行进一步解析,通过Fourier-Mellin变换将原图像的旋转变化转化为相位变化,将原图像的尺度变化转化为幅度变化;最后,通过定义一旋转与尺度不变函数,同时利用不变函数的4种特征,再应用k-近邻法实现分类。理论与实验结果表明,由于避免了正交矩方法存在的重采样与重量化误差,该算法的分类精度高于基于正交矩的分类方法,而且对白噪声的鲁棒性也显著高于基于正交矩的识别与分类方法。

基于Radon和Fourier-Mellin变换的电缆终端红外图像识别

在运行过程中,电缆瓷套式终端的线夹、应力锥和尾管部位可能存在异常发热现象.为了对各部位异常发热的红外图像进行有效识别,文中引入Radon与Fourier-Mellin变换对红外图像进行特征提取.该方法首先对原图像进行Radon变换,再进行解析Fourier-Mellin变换;然后定义与原图像的旋转及与尺度变换无关的不变函数,基于不变函数提取Radon与Fourier-Mellin变换后图像的4种特征.将提取特征向量输入到BP神经网络进行图像识别,结果表明,基于Radon与Fourier-Mellin变换的几何变换不变特征提取方法能够有效反映红外图像特征,具有良好的识别效果,且该方法对噪声具有较强的鲁棒性.

宽带Radon-Fourier变换及基于CZT快速实现方法研究

宽带脉冲体制雷达中,脉冲尺度伸缩效应(PSE)和目标跨距离单元走动(ARU)问题会降低脉冲相参积累性能,进而降低微弱目标检测能力。为了解决PSE和ARU问题,文中给出一种宽带Radon-Fourier变换(WRFT)及其快速实现方法。首先设计了宽带匹配滤波器,然后通过联合搜索速度与距离参数空间,同时进行脉间相位补偿、宽带匹配滤波以及跨距离单元走动补偿,进而实现长时间脉冲相参积累。针对WRFT中参数空间遍历搜索带来大运算量问题,进一步给出了基于Chirp-Z变换(CZT)的快速实现方法。最后,数值实验验证了该方法的有效性。

基于随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换的相参积累

针对远程隐身目标微弱回波的低信噪比检测和多普勒模糊下的参数测量问题,该文采用随机脉冲重复间隔Radon-Fourier变换(RPRI-RFT)实现回波脉冲的长时间相参积累和盲速旁瓣(BSSL)抑制。通过分析PRI随机抖动量与多普勒模糊旁瓣均值、随机调制噪声谱方差的定量关系,表明增加积累脉冲数量可以降低调制噪声的影响,并针对脉冲数增加导致的回波跨距离单元的问题,提出RPRI-RFT实现回波脉冲的有效相参积累。理论分析和仿真结果表明,RPRI-RFT能够降低随机调制噪声,同时可以抑制盲速旁瓣,从而有效提高低重复频率雷达对远程、微弱高速多目标的检测和测量能力。

分级计算迭代在Radon-Ambiguity变换和分数阶Fourier变换对chirp信号检测及参数估计的应用

该文在分析Radon-Ambiguity变换(RAT)和分数阶Fourier变换对chirp信号的检测和参数估计的基础上,建立了多分量chirp信号检测和参数估计系统模型,提出了分级计算迭代方法,大大减少了计算量,提高了运算速度。

频域切变Radon-Fourier变换算法及其对微弱目标的检测

针对Radon-Fourier变换(RFT)在进行高速微弱目标检测过程中运算量大和实时处理问题,提出频域切变RFT(FSRFT)算法,其在不失积累增益和检测性能的情况下,简化处理过程并降低运算量,且所提方法适合于雷达跟踪过程中的滑窗处理和并行运算。仿真实验结果表明,理想情况下,FSRFT方法的相参积累检测性能接近理论值,并行处理运算量较现有快速方法降低一个数量级。

求解Radon变换改进Fourier算法的误差分析

本文将对求解Ｒａｄｏｎ变换的改进Ｆｏｕｒｉｅｒ算法进行误差分析，证明了在Ｌ２范数下改进Ｆｏｕｒｉｅｒ算法是收敛的且具有Ｏ（１／ｑ）敛阶，其中２ｑ为像素点矩陈阶数。

基于Radon和伪Fourier-Mellin变换的图像退化不变性识别方法

图像退化不变特征提取是图像识别中的关键技术,针对图像模糊、平移、拉伸和旋转退化等问题,本文提出了一种基于Radon和伪Fourier-Mellin变换的图像退化不变性识别方法。首先,介绍了相关的数学背景包括图像模糊的定义、Radon变换和伪Fourier-Mellin变换等;并讨论了基于Radon和伪Fourier-Mellin变换的图像组合退化不变特征,包括几何变换不变特征和模糊不变特征;最后,为验证所述方法的有效性,本文从图像不变性识别能力、计算复杂度两个方面进行了实验验证并与现有其他方法进行了比较。实验结果表明:本文所述的图像退化不变性识别方法在保证不增加计算复杂度的前提下,其识别能力和抗噪能力具有比较明显的优势。

双基地雷达Radon-Fourier变换弱目标积累检测

增加信号相参积累时间能够提高弱目标检测能力。双基地雷达长时间相参积累的关键是解决非线性相位回波的目标运动补偿问题。在波束影响可忽略的情况下,该文提出了双基地雷达距离-速度域Radon-Fourier变换(RFT)处理方法。该方法通过频域联合搜索双基地距离和速度参数空间,完成距离走动校正与脉冲积累。理论分析和仿真实验证明了其有效性。

基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测算法

复制粘贴(Copy-Move)是一种极为常见的图像篡改方式。为了快速有效地检测图像经过旋转、缩放等操作后的篡改图像,本文提出了一种基于Radon和解析Fourier-Mellin变换的篡改图像盲检测方法。文章首先对图像进行分块,之后将图像块进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,并提取计算变换结果后的矩特征值,最后计算矩特征值的相关性。本文算法不需要对灰度图像进行二值化与归一化处理,而是直接从图形的Radon变换与Fourier-Mellin变换的结果中提取不变特征,理论分析与实验结果表明,本文提出算法的检测结果优于基于正交矩的检测方法,而且对均值为0的白噪声的鲁棒性显著高于基于正交矩的检测方法。

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像中存在多普勒扩散现象,易导致成像分辨率降低。针对此问题,在多分量三次相位信号(Cubic Phase Signal,CPS)模型基础上,提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换(Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT)的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累,减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比,RCFT的主副比性能提升了至少2 dB,在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力,可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。

The Harmonic Decomposition Reconstruction for the Exponential Radon Transform

The exponential Radon transform, a generalization of the Radon transform, is defined and studied as a mapping of function spaces. It is represented in terms of Fourier transform of its domain and range, and this leads to the harmonic decomposition reconstruction. The results are similar results of Tretiak and Metz.

基于Radon和Fourier-Mellin变换的物体几何不变性分析

本文提出一种具有高容噪能力并且对灰度和二值图像都适用的平移、尺度与旋转不变性分析方法,该算法在对图像进行坐标变换后,利用Radon变换将目标图像转换到投影空间,组成投影矩阵,然后对投影矩阵进行Fourier-Mellin变换,最后从变换矩阵中提取不变特征、进行目标图像的分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变性分析方法相比,该算法克服了以往方法的不足,对灰度和二值图像的不变性识别都适用,并且本算法对噪声的鲁棒性强;对灰度图像的识别率高;可以达到理想的分类效果。

基于Radon-Ambiguity变换和分数阶傅里叶变换的chirp信号检测及多参数估计

研究噪声环境中chirp信号的检测以及多参数估计问题.分析和比较了Radon-Wigner变换(RWT)法、Radon-Ambiguity变换(RAT)法和分数阶傅里叶变换(FRFT)扫描法的优缺点.提出了一种基于RAT和FRFT的新算法,并提出了幅度估计的一种适合于计算的表达式.最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种方法与RWT法和FRFT扫描法相比,将chirp信号的检测问题变为一维搜索问题,简化了计算,与单纯的RAT法相比,有效地解决了chirp信号的初始频率和幅度的估计问题.因此,适合于对chirp信号多参数联合估计.

用抛物线Radon变换稀疏解分离和压制多次波

抛物线Radon变换法是目前最常用的、效果较好的一种压制多次波方法。但由于传统的阻尼最小二乘解受分辨率的限制,当动校时差差别较小时,在变换后的τ-q域不能完全分离一次波与多次波,从而不能得到满意的结果。为此,本文提出了一种改进方法,即在最小平方意义下的τ-q域通解中,找出一种沿q值方向具有最大方差模的稀疏解,从而提高了用抛物线Radon变换进行反射波分解的分辨率,更精确、更有效地实现了多次波的分离与压制。与传统的方法相比,在一次波与多次波叠加速度差异较小、多次波能量很强的情况下,本方法表现出较大的优越性。理论数据试算和实际资料处理结果均证实了该方法的有效性。

基于解析Fourier-Mellin矩新疆草药图像综合特征的检索研究

研究利用图像增强、灰度阈值、腐蚀运算等图像操作对新疆草药图像做分割预处理,获取草药图像感兴趣区形状,然后对草药形状进行Radon和解析Fourier-Mellin变换,结合图像形状Hu矩和图像主颜色直方图特征,提取草药图像解析Fourier-Mellin矩形状和颜色混合特征用于图像检索,比较该算法对基于内容的新疆草药图像的检索性能。实验结果表明:解析Fourier-Mellin矩结合草药形状和颜色的混合特征算法具有较好的图像旋转、缩放和平移(RST)不变特性。对基于内容的新疆草药形状图像的检索,其检索性能优于解析Fourier-Mellin矩结合形状特征Hu矩混合特征和结合主颜色直方图特征混合特征的检索效率,其检索结果集前60图的平均查准率达到91.82%。

二维Radon变换在图像重建中的重要性质及定理

Radon变换及其逆变换作为图像重建的数学基础,在图像重建中有着特殊的意义.首先介绍了二维Radon变换定义的几种形式,然后总结了二维Radon变换的基本性质:线性、带线性、对称性、周期性、位移性等,最后给出了中心切片定理和二维Radon逆变换公式并给予证明.