基于稀疏模型的Bandelet图像去噪方法

提出一种基于Bandelet变换的图像去噪方法,以提高高噪声方差的图像去噪效果。Bandelet变换的核心是Lagrangian函数代价项的准确选取,本文从图像基追踪稀疏模型表示原理和图像阈值去噪方法的内在关系入手,重新定义Lagrangian函数,从而使图像稀疏去噪模型含义更明确,计算更简单。在去噪过程中,首先采用二维平移不变小波变换把图像分解为高频子带;然后用局部Bandelet块估计Bayes阈值确定Lagrangian函数的代价因子,从而对各个高频实施Bandelet化;最后对高频图像系数Bayes软阈值收缩实现图像去噪。国际标准中几何特征明显图像测试表明:在高斯白噪声的方差低于502时,本文方法的去噪效果和目前最好方法的效果相当;当噪声的方差等于或者高于502时,本文去噪方法效果更好。     

S模式二次雷达询问机航迹录取技术研究

S模式二次雷达是先进的西方体制雷达,因其具有诸多优越性在空中交通管制等领域得到广泛的应用。文章给出了S模式二次雷达询问机航迹录取的主要处理过程,提出了干扰环境下离散相关与普通相关相结合的航迹关联策略,对航迹录取过程中的航迹管理问题进行了分析,最后给出了航迹录取结果。