基于时频分析的逆合成孔径雷达成像技术

针对ISAR机动目标成像中传统RD算法无法取得较理想目标图像的问题,文中在分析机动目标雷达成像原理的基础上,将时频分析技术应用于ISAR成像,二维的距离-多普勒矩阵变成三维的时间-距离-多普勒矩阵,研究运动补偿问题,进行相应的仿真实验。仿真实验结果表明:基于时频分析技术的ISAR成像能得到反映机动目标姿态的瞬时图像;不同时频分析函数对成像效果的影响不同;本文的运动补偿算法有效。     

舰船目标ISAR成像研究

由于海浪的影响造成海上舰船运动形式复杂多变,因此要获取高质量舰船目标逆合成孔径雷达(ISAR)的图像非常困难。本文对基本的舰船目标运动模式下ISAR成像问题展开研究。首先分析舰船目标的转动模式,建立3种基本的转动形式的数学模型。研究距离-多普勒(R-D)算法在该运动形式下的ISAR成像。通过仿真实验证明R-D算法可以获取较高质量的小幅度舰船转动ISAR图像。     

SIFT算法研究及在目标识别中的应用

随着卫星技术的快速发展,遥感成像的清晰度在不断提高,海上舰船成像分辨率的增大为利用舰船的局部特征进行识别奠定了基础。本文研究SIFT特征提取算法的原理及应用,并对经典SIFT匹配算法进行介绍。针对经典匹配算法在进行SIFT特征匹配时的问题,通过计算图像尺度比的近似值用以改变图像的初始尺度,重新提取特征点,并进行二次特征匹配。最后,通过实验仿真证明,本文算法能有效提取高分辨率舰船卫星图像的稳定特征点,提高匹配算法的性能。     

基于时频分析的ISAR机动目标成像研究

由于传统的ISAR成像算法采用FFT,不能很好地对机动目标成像,图像模糊,难以辨认。文章采用在时间和频域同时具有高分辨率的时频分析方法来替代FFT作方位向的处理,得到目标的距离-瞬时多普勒图像,仿真数据结果表明,该方法得到的图像结果较好。     

基于Gabor变换的ISAR成像算法研究

由于传统的ISAR成像算法采用FFT，不能够很好地对机动目标成像，图像模糊，难以辨认，提出采用在时间和频域同时具有高分辨率的时频变换—Gabor变换来替代FFT作方位向的处理，得到目标的距离瞬时多普勒图像，实测数据结果表明，该方法得到的图像结果较好。     

摆动螺旋桨目标图像特定周期清晰成像系统设计

针对传统船舶摆动螺旋桨目标周期图像成像系统,在特定周期下受到外界环境光影响,无法在微光环境中摆动螺旋桨目标清晰成像的问题,进行深度分析。根据分析结果提出设计摆动螺旋桨目标图像特定周期清晰成像系统。首先对传统系统硬件部分进行修正,修正方式采用创建新硬件的方式。通过创建微光COMS图像采集单元,对传统硬件图像采集环境参数进行提升修正;其次,引入图像噪声概率算法对采集图像进行噪声参数优化,得到清晰摆动螺旋桨目标特征周期图像。最后,通过对比实验的结果数据证明提出设计的系统能够解决传统系统特定周期摆动螺旋桨目标成像清晰度差的问题。     

一种基于DSP的实时图像处理仿真技术

海面运动舰船目标的定位检测是军事图像处理领域的一个重要方向,同时海面对光线的折射放射对检测的准确性造成了干扰。本文重点对目标检测法进行研究,分析了算法利弊。为解决目标检测算法对于目标背景的敏感度问题,以及提高算法的实时性,把小波变换运用到目标运动检测中,通过小波变换更新图像背景框图,使实时图像在可变模板背景进行运动物的提取。最后,设计基于DSP的仿真系统,通过实验证明新的方法能较好解决因背景更新以及目标物变形造成的检测误差,提高检测精度。     

舰载光电跟踪系统软件优化研究

为了解决与战场环境相适应的红外目标警戒与跟踪问题,在介绍传统的目标检测与跟踪算法基础上,分析了先检测后跟踪算法（DBT）与先跟踪后检测算法（TBD）的优缺点,并结合海空背景下运动目标红外成像特点,提出了一个研究方向—边检测边跟踪算法模型。该模型通过对序列图像中相邻帧间进行匹配,完成一个基本的检测与跟踪过程,与输入单帧图像同步输出目标运动轨迹,适用于舰载光电跟踪仪的软件优化升级,具有较高可靠性、实时性和军事应用价值。     

改进R-D算法的ISAR成像仿真研究

在逆合成孔径雷达成像中,距离多普勒算法以其效率高占据了重要的地位。但基本R-D算法要求成像目标转角小,而且存在目标图像横向分辨率低等不足。本文在研究ISAR成像转台模型的基础上,采用脉冲压缩技术、插值技术、极坐标格式、后阈值处理技术以及加权技术改进R-D成像算法。同时对大转角情况下的目标进行成像。算法对二维目标由110个散射点组成的飞机模型进行仿真。仿真结果表明算法的有效性。     

基于视觉传达的大型船舶航行图像融合研究

图像融合是图像识别的重要环节,为提升船舶航行图像识别精度,提出了基于视觉传达的大型船舶航行图像融合算法。通过离散滤波获取图像高频部分并盲估计模糊核,依照模糊核,通过总变分正则化法对图像实施非盲去卷积处理,获取去模糊后的图像;针对去模糊处理过程导致图像亮度发生变化的问题,采用伽马校正算法调整图像亮度,提升图像视觉传达效果。针对校正后的图像,对比2幅待融合图像的熵值,获取熵值较大图像的残余分量,通过基于方向滤波的二维局部均值分解法,将残余分量和熵值较小的待融合图像分解成低频子带与高频子带并分别融合,通过逆变换运算得到融合图像。实验结果显示该方法可有效提升大型船舶航行图像的细节清晰度,令图像的视觉传达效果增强,并显著提升图像识别精度。