中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2009Z005)
- 作品数：6 被引量：29H指数：3
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 压缩感知SAR成像中的运动补偿被引量：6
- 2012年
- 由于其具有压缩采样特性,压缩感知在高分辨SAR成像技术中得到了广泛应用。然而作为一种参数化的成像方法,基于压缩感知的成像方法对位置误差非常敏感。位置误差会造成图像偏离真实位置、散焦、甚至根本不能成像。该文针对SAR压缩成像系统中存在的运动误差,分析了平台非理想运动对回波信号的调制机理和运动相位误差对信号稀疏表征的影响,提出了基于传感器测量数据进行运动补偿的压缩感知SAR成像方法,通过在稀疏矩阵中引入附加项完成空不变运动误差的补偿。该方法不仅能以少量的测量孔径和测量数据获得重建目标空间的足够信息而且能有效降低运动误差对成像质量的影响,实现高分辨成像。
- 徐建平皮亦鸣
- 关键词：SAR压缩感知非均匀采样
- 基于改进交叉视觉皮质模型的彩色图像增强
- 2012年
- 为了获得更加符合人眼生理视觉感知的图像,提出了一种在HIS空间上的基于改进的交叉视觉皮质模型(ICM)的彩色图像增强算法。在分析传统ICM工作机制的基础上,保留原模型的基本特性,对模型中的内部活动项和动态阈值部分进行改进,将线性衰减变为非线性,满足了人眼对亮度感知的非线性;同时将衰减因子变为步长的减法,降低了算法复杂度并增强了算法的自适应性。结合图像增强的原理,对亮度分量采用符合视觉属性的阈值强度函数,同时对饱和度分量进行非线性处理。实验表明用该算法能获得更加清晰、鲜艳生动的处理结果。
- 蒲恬李英花程建郑虎
- 关键词：交叉视觉皮质模型HIS空间彩色图像增强神经网络
- 基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构被引量：3
- 2012年
- 结合稀疏贝叶斯学习和压缩感知(CS)理论,提出了一种基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构的新方法。该方法将SAR图像的重构过程看做是一个线性回归问题,而待重建的图像是该回归模型中的未知权值参数。利用高斯混合参数对未知权值参数赋予确定的先验条件概率分布,用于限制权值参数的稀疏性。该方法能够得到重建图像所需要的一组具有较高后验概率密度的模型,从而实现图像在最小均方误差(MMSE)意义下的重构;对于高斯混合模型中参数未知的情况,可以采用基于EM的最大似然估计方法估计。实验结果表明,基于贝叶斯匹配追踪的SAR图像重构方法能够获得精确的重建图像,并且能够有效地保持图像的细节特征。
- 徐建平皮亦鸣
- 关键词：压缩感知SAR图像贝叶斯EM
- 基于贝叶斯压缩感知的合成孔径雷达高分辨成像被引量：12
- 2011年
- 基于压缩感知(CS)的合成孔径雷达成像方法可以显著减少数据采样时间、数据量以及节省信号带宽。然而,基于CS的方法对噪声和杂波相当敏感,在信噪比较低的时候,成像质量较差。该文结合CS理论提出了合成孔径雷达中的随机孔径贝叶斯压缩感知(BCS)高分辨2维成像方法。在距离向应用CS减少采样数据的同时,在方位向随机抽取部分孔径位置发射和接收信号,以少量的测量孔径和测量数据获得重建目标空间的足够信息。基于贝叶斯的分析方法由于考虑了成像场景中的杂波以及压缩采样过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标空间。仿真结果表明,基于贝叶斯方法得到的图像比基于FFT方法得到的图像更加尖锐,比基于CS方法得到的图像更加稀疏,因而具有更高的分辨率。
- 徐建平皮亦鸣曹宗杰
- 关键词：合成孔径雷达压缩感知超宽带
- 恒虚警GPS信号自适应捕获研究被引量：3
- 2011年
- 在GPS信号衰减的环境下,针对信号强度和噪声水平都发生改变的情况,本文提出了将自适应结构应用于GPS接收机.相对于传统的自适应结构而言,本文针对GPS信号的特点,提出了新的GPS信号中噪声水平的估计方法.同时,与GPS接收机不同,传统的自适应结构中对多普勒频移有欠考虑.本文将自适应结构应用于GPS接收机的同时,考虑了可能发生较大多普勒频移的情况,并且提出了相应的解决方法.最后,通过仿真验证了本文提出方法的有效性.
- 黄鹏达皮亦鸣
- 关键词：恒虚警自适应结构
- 基于训练字典的遥感图像融合被引量：6
- 2013年
- 为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,利用稀疏表示理论,提出了一种基于训练字典的融合算法。该算法对多光谱图像的亮度分量进行亮度平滑滤波(SFIM)得到新的亮度分量,利用图像块随机采样学习得到的训练字典对全色图像和新的亮度分量进行稀疏表示,采用空间频率取大的融合规则对稀疏系数进行融合,通过重构和IHS逆变换得到融合结果。对不同场景、不同卫星的多光谱图像和全色图像进行实验,结果表明,该方法能在提高空间分辨率的同时更好地保持光谱特性。
- 刘婷程建
- 关键词：图像处理图像融合
