一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法

分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善.     

基于Contourlet域的盲水印算法

Contourlet变换是一种基于图像的几何性变换,通过各向异性实现了图像的多尺度多方向性分解,它能够有效地表示图像中的轮廓和纹理。利用这些特性,提出了基于Contourlet域的盲水印算法。实验证明,该算法很好地协调了透明性与鲁棒性;并且实现了盲检测。     

基于DWT和SVD的水印盲提取

为进一步提高盲水印算法的抗攻击性,提出了基于离散小波变换和奇异值分解的盲水印算法。首先对原始图像进行分块处理,再对分块后的图像进行二维离散小波变换并对低频子带进行奇异值分解,将混沌加密后的水印信息自适应地嵌入到分块矩阵的最大奇异值中,平衡了水印的鲁棒性和不可见性,同时实现了水印的盲提取,实验结果表明该算法具有很好的不可见性,且能有效地抵御JPEG压缩、噪声、剪切等各种攻击。     

一种基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法

提出一种新的基于双树复小波变换的SAR图像边缘检测算法.算法在复小波子带上求取图像直方图方向梯度矩阵,并基于复小波变换的多尺度性质和方向选择性求取全局的梯度矩阵.通过对这一矩阵阈值化实现边缘检测.该算法能有效检测出SAR图像上的显著边缘,并对SAR图像中存在的相干斑噪声、灰度不均匀性和边缘模糊等现象具有一定的鲁棒性.实验结果证明了该算法的有效性.     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。     

一种改进的小波变换图像数字水印技术研究

数字水印技术一直是国内外研究的热点重点问题,本文介绍了数字水印技术的基本原理,提出一种改进的小波变换图像数字水印技术。首先采用离散二维小波分解和重构算法对图像进行分解重构,利用图像置乱算法和小波域低中频系数进行图像水印加载、嵌入与提取。实验结果表明,本文提出的算法具有良好的鲁棒性能,有效地保障了图像的安全。     

复杂背景下运动目标检测与实时跟踪

为准确追踪复杂背景下视频序列待处理目标的位置,提出一种基于互相关信息和Mean Shift相结合的目标追踪算法。将待处理帧和背景帧图像从RGB空间转化为GRAY空间,利用背景剪除法获取待匹配帧的基准图像,对基准图像用快速傅里叶变换得到基准图象和模版图像的相关性,结合Mean Shift最终确定目标图像的位置。实验结果表明,该方法在遮挡、环境干扰等复杂情况下均能稳定有效地追踪目标。     

基于分数傅立叶变换的图像数字水印算法研究

以静止图像为研究对象,文章提出了一种离散分数傅立叶变换（DFRFT）域的图像数字水印算法,该算法通过对载体图像进行某个级次的分数傅立叶变换,将加密水印嵌入到载体图像的分数傅立叶谱中,从而得到含水印的图像。实验结果表明,该算法实现了水印图像的不可见性,同时对常见的图像攻击具有较好的鲁棒性。     

基于小波变换的相似多目标识别算法研究

根据LED晶片wafer图像的特点,利用小波变换的多分辨率分析提出了一种相似多目标的识别算法.wafer图像经过小波分解后,利用灰度归一化互相关算法,在其低分辨率尺度空间内进行整体模板匹配,然后将匹配结果在其高分辨率尺度空间内进行局部匹配,最终实现了全分辨率下LED晶片的精确识别.改进算法中利用步长自适应调整算法,使相关性系数计算量比原来减少了40％.试验表明该算法有效地缩小了搜索域,提高了晶片的识别效率.     

大学学报

一种模式空间中的快速DOA估计算法A fast approach to DOA estimation within mode space在均匀圆阵模式空间中,提出一种基于ESPRIT的快速波达方向估计算法,该算法将均匀圆阵转化成为模式空间的虚拟阵列后,通过利用虚拟阵列的协方差矩阵的近似Toeplitz特性,可以直接得到噪声的方差分量σ2n,因此避免了ESPRIT算法中的第一次特征分解,即只用一次特征分解完成参数估计。分析表明,该算法运算量小,而且能有效估计参数。     

Characterization of chaotic multiscale features on the time series of melt index in industrial propylene polymerization system

The chaos characteristics of melt index have been first explored, and the Hilbert–Huang transform method and time delay embedding method are applied to multiscale dynamic analysis on the time series of the melt index (MI) in the propylene polymerization industry. The research results show that the embedding delay is 2, the embedding dimension is 5, the correlation dimension D₂ is 1.57, and the maximum Lyapunov exponent is 0.143 for the melt index series, which provide clear evidence of chaotic multiscale features in the propylene polymerization process. Three intrinsic mode functions (IMFs) are decomposed from the melt index time series; the presence of non-integer fractal correlation dimension and positive finite maximum Lyapunov exponent are found in some IMF components. The PP melt index series are divided into two chaotic signals, a determined signal and a random signal respectively, and its complexity is therefore reduced. Furthermore, the coupling of subscale structures of the propylene polymerization is explored with the dimension of interaction dynamics and a robust algorithm for detecting interdependence. It is found that IMF(2) is the main driver in the coupling system of IMF(1)and IMF(2). All these provide a guideline for studying propylene polymerization process with chaotic multiscale theory and may offer more candidate tools to model and control propylene polymerization system in the future.     

基于改进的空间域变换的图像增强算法研究

为了提高图像增强后的图像质量,提出了一种改进型的图像增强算法,首先对图像进行傅里叶变换,然后对图像进行直方图修正,采用高斯平滑滤波处理技术,最多得到清晰图像。实验结果表明,提出的改进算法有效地提高了图像的清晰度,图像增效效果更为平滑。     

压缩感知稀疏信号重构算法研究

压缩感知理论是利用信号的稀疏性,采用重构算法通过少量的观测值就可以实现对该信号的精确重构。SL0（Smoothed l0）算法是基于l0范数的稀疏信号重构算法,通过控制参数逐步逼近最优解。针对平滑函数的选取问题,文章提出一种新的平滑函数序列近似l0范数,实现稀疏信号的精确重构。仿真结果表明,在相同实验条件下文章算法较传统算法有着较高的重构概率。     

一种改进的DCT变换图像融合技术

提出了一种提升小波变换和DCT变换相结合的图像融合算法。这种算法并不依赖于对方差,而是直接使用DCT变化和小波变化分别对高频部分、低频部分进行特征提取。实验表明,这种新的融合技术与传统算法相比,不但提高了图像的信噪比,更加保留了边缘的信息细节,同时也提高了处理效率,减少了使用时间,具有较高得实用价值。     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于边缘和局部能量的NSCT变换遥感图像融合

对基于边缘的算法进行了改进,综合考虑了边缘和能量结构. 首先利用非下采样contourlet(NSCT)变换,对图像进行多尺度和多方向的分解;然后将低频系数按边缘能量大小划分为边缘和平滑2部分,边缘部分采用边缘能量取最大的融合方法,平滑部分使用基于局部能量的规则进行融合,高频子带使用相关系数和局部方差相结合的重要性测度法进行融合;最后对融合系数进行NSCT反变换得到融合图像. 实验结果表明,该算法融合效果较基于边缘算法有所改善,是一种有效兼顾细节和能量结构的方法.     

子空间法在动态源盲信号处理中的应用

通常的盲源分离算法都不具备对未知信号源个数估计的能力,而很多场合,源信号的个数是未知的甚至可能是动态变化的。子空间法的应用实现了源信号数目未知和动态变化的超定盲信号分离中源信号数目的在线跟踪估计。子空间法是将观测到的传感器信号划分为信号子空间和噪声子空间,这样做不仅能很大限度的降低噪声水平,还可以根据特征值大小来估计源信号数目。利用赤迟信息准则(AIC准则)和最小描述长度(MDL信息论准则)实现了动态源问题中阈值的在线调整。     

利用自适应小波变换检测心电QRS波算法的实现

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。