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采用波原子变换的红外图像背景抑制

采用波原子变换的红外图像背景抑制

2011西部光子学学术会议

作者：秦翰林荣生辉牛肖雪周慧鑫刘上乾西安电子科技大学技术物理学院

红外预警系统尽早地发现目标,才能为对抗系统赢得反应时间。在云层和地物干扰情况下,远距离的攻击武器表现为弱小目标,因此复杂背景下的弱小目标的检测和跟踪就成为红外预警系统的关键技术之一。而其中,复杂背景抑制预处理技术又是一个... 详细信息

红外预警系统尽早地发现目标,才能为对抗系统赢得反应时间。在云层和地物干扰情况下,远距离的攻击武器表现为弱小目标,因此复杂背景下的弱小目标的检测和跟踪就成为红外预警系统的关键技术之一。而其中,复杂背景抑制预处理技术又是一个重要的处理环节,其目的是在有效抑制背景的情况下尽可能保存并增强弱小目标信号,以确保可靠、稳定和准确地检测这类目标。本文借助于波原子变换具有多尺度、多方向和各向异性等特点,提出了一种基于波原子变换的弱小目标背景抑制方法,以解决红外弱小目标检测技术中的云层和地物等复杂背景抑制这一难题。首先,采用波原子变换对图像进行尺度和方向分解,提取图像的多尺度和方向细节特征,使图像信息在各尺度上充分体现;然后,根据目标和背景杂波信号的差异性,通过频域变换设计的系数调整函数对波原子变换获得的子带系数进行处理,以达到有效地抑制原始图像中背景边缘、轮廓和纹理等细节信息的目的;最后将这些处理后的子带系数进行重构,从而获得背景抑制后的目标图像。采用真实的红外图像序列进行仿真实验,并与最大中值法和小波变换法在主观视觉和数值指标两方面进行比较。实验结果显示本文方法对红外弱小目标复杂背景获得了更好的抑制效果,从而在较大程度上有效地提高了红外成像预警系统的作用距离和探测能力。

关键词：红外图像目标检测背景抑制波原子变换

来源： cnki会议评论

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cnki会议

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基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

强激光与粒子束 2013年第1期25卷 37-41页

作者：白宏刚张建奇王晓蕊西安电子科技大学技术物理学院西安710071

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异... 详细信息

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过频域变换设计的系数调整函数修正经波原子变换后各子带系数,再经波原子逆变换重构得到估计的背景图像;最后,将其与原始图像相减获得背景杂波抑制后的图像。用真实的红外图像序列进行实验,结果显示,与最大中值和小波变换两种算法相比,该算法能有效地抑制红外弱小目标复杂背景杂波,突出目标信号,提高信杂比,具有良好的背景抑制性能。

关键词：红外图像背景抑制波原子变换功率谱

基于系数相关性阈值的波原子域叠前地震资料信噪分离方法

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石油地球物理勘探 2011年第1期46卷 53-57,164+169-170页

作者：杨宁贺振华黄德济成都理工大学油气藏地质与开发工程国家重点实验室四川成都610059 成都理工大学信息工程学院四川成都610059

本文提出了基于波原子域的叠前地震资料信噪分离方法,首先在波原子域进行多尺度分解,然后根据能量集中原则,采用不同尺度间系数相关性分离有效信号和噪声。数值模拟及实际资料的处理表明,基于系数相关性阈值的波原子域叠前地震资料信噪... 详细信息

本文提出了基于波原子域的叠前地震资料信噪分离方法,首先在波原子域进行多尺度分解,然后根据能量集中原则,采用不同尺度间系数相关性分离有效信号和噪声。数值模拟及实际资料的处理表明,基于系数相关性阈值的波原子域叠前地震资料信噪分离方法可以有效压制随机噪声,同时能兼顾抑制部分相干噪声。处理后地震剖面的信噪比得到了大幅提高,反射同相轴更加连续,为后续的处理解释提供了高信噪比的数据。

关键词：波原子变换叠前地震资料系数相关阈值信噪分离

基于波原子变换与脉冲耦合神经网络的图像融合

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计算机应用与软件 2014年第7期31卷 233-236页

作者：刘竞杰姜凤茹安徽工贸职业技术学院计算机技术系安徽淮南232007 河南牧业经济学院应用电子系河南郑州450044

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出一种基于波原子变换和脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的图像融合算法。首先将待融合图像分别进行波原子变换;其次使用多通道PCNN模型对子带图像进行非线性融合;最后对融合... 详细信息

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出一种基于波原子变换和脉冲耦合神经网络PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的图像融合算法。首先将待融合图像分别进行波原子变换;其次使用多通道PCNN模型对子带图像进行非线性融合;最后对融合处理的系数进行波原子逆变换得到融合图像。仿真实验结果显示该算法能有效地提取待融合图像的特征信息,在主观视觉效果与客观性能指标上均优于传统图像融合方法。

关键词：图像融合脉冲耦合神经网络波原子变换拉普拉斯能量点火映射图

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基于波原子变换的超声图像纹理特征分类

医疗卫生装备 2019年第5期40卷 7-11页

作者：李红卫杜锐胡银伟中部战区总医院(汉口院区)医学工程科武汉430010 中部战区总医院(汉口院区)超声影像科武汉430010

目的:提出一种基于波原子变换的超声图像纹理特征分类方法,并验证其分类效果。方法:首先选取肝硬化超声图像,运用波原子变换提取感兴趣区域的图像纹理特征,然后利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)寻找最佳特征组合,最后... 详细信息

目的:提出一种基于波原子变换的超声图像纹理特征分类方法,并验证其分类效果。方法:首先选取肝硬化超声图像,运用波原子变换提取感兴趣区域的图像纹理特征,然后利用奇异值分解(singular value decomposition,SVD)寻找最佳特征组合,最后运用支持向量机(support vector machine,SVM)对样本图像进行分类。结果:实验结果表明该方法区分正常肝脏与肝硬化组织、血管和远场阴影有较高的分类率,其准确度分别为77.58%、92.74%和63.55%。结论:波原子变换作为一种新的多尺度图像分析工具,用来提取和表征医学超声图像纹理特征具有显著的效果,可用于手术指导和超声设备的辅助诊断。

关键词：超声图像波原子变换纹理分类支持向量机奇异值分解

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基于波原子阈值算法的OCT图像降噪技术

光电工程 2014年第7期41卷 75-80页

作者：李世文张彬刘泽民梁小晓攀枝花学院数学与计算机学院四川攀枝花617000 四川大学电子信息学院成都610065 四川理工学院计算机学院四川自贡643000

为了消除或缓解光学相干断层成像方法中散斑等噪声对OCT图像像质退化的影响,提出了基于波原子阈值去噪算法。波原子变换是一种新型的二维多尺度变换,且满足曲线波的抛物比例尺度关系和各向异性征;波原子适用于模式的任意局部方向,能够... 详细信息

为了消除或缓解光学相干断层成像方法中散斑等噪声对OCT图像像质退化的影响,提出了基于波原子阈值去噪算法。波原子变换是一种新型的二维多尺度变换,且满足曲线波的抛物比例尺度关系和各向异性征;波原子适用于模式的任意局部方向,能够对轴方向的各向异性模式稀疏展开。本文利用波原子阈值去噪算法,对人眼眼底组织和手指指尖皮肤的OCT图像进行降噪处理,并与传统的小波阈值算法和快速曲波算法对OCT样品图像去噪效果进行对比分析。结果表明,基于波原子阈值去噪方法能够有效地抑制OCT图像散斑噪声,并能保持图像边缘细节特征。

关键词：生物医学光学光学相干层析技术波原子变换图像去噪

图像变换与表示技术及其在影像资料修复与增强中的应用

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图像变换与表示技术及其在影像资料修复与增强中的应用

作者：许洪腾上海交通大学

学位级别：硕士

自1822年摄影技术诞生以来,人类社会积累了海量的珍贵影像。这些影像资料往往含有噪声、划痕、低分辨率、低对比度等多种退化问题,需要对其进行修复和增强。影像修复与增强问题的研究,不仅可以推动影像资料数字化修复技术的发展,而且对... 详细信息

自1822年摄影技术诞生以来,人类社会积累了海量的珍贵影像。这些影像资料往往含有噪声、划痕、低分辨率、低对比度等多种退化问题,需要对其进行修复和增强。影像修复与增强问题的研究,不仅可以推动影像资料数字化修复技术的发展,而且对其他视觉文化遗产的数字化修护也具有一定的借鉴意义,对抢救文化遗产、传承人类文明、推动文化产业,具有重要的社会价值、广阔的产业前景。同时,该研究涉及一系列图像信号的分析和病态问题的求解等难题,有着丰富的科学内涵。这些问题的突破将拓宽数字媒体智能处理的理论研究边界,具有重要的科学意义。图像信号的变换和表示技术是影像修复和增强的关键技术。影像修复和增强通常需要对图像信号进行变换操作以得到更有效的表示方式。变换的方式可以分为针对信号结构特征的几何型变换,例如傅里叶变换、小波变换等,以及以直方图统计为代表的统计型变换。将信号从原来所在的空间映射到其他空间可以从多个角度分析信号的特征挖潜蕴藏在信号中的内在信息,有助于建立图像的统计或几何模型,分析图像的统计特性或结构特性。本文针对影像资料普遍存在的结构性损伤、褪色和对比度下降、分辨率低这三类问题,从几何和统计的角度研究图像信号的变换和表示技术,分别提出了基于波原子变换的结构性损伤修复算法、针对图像增强的广义均衡模型、基于分形分析的图像超分辨率及纹理增强算法等新理论和新技术。首先,本文介绍并分析了一种名为波原子变换的几何型变换技术,提出了基于波原子变换的影像结构性损伤修复算法。面对影像资料中多种损伤,如噪声、划痕、斑块,共同存在的复杂情况,传统的去噪算法并不能有效地修复影像中的结构性损伤。为了得到更好的修复结果,我们将波原子变换引入影像资料修复问题。我们利用波原子变换的两大特性,即对高维信号的方向性和对震荡信号的稀疏性,设计了基于波原子变换的迭代软阈值算法用于去除电影中的划痕和噪声,并且以此为核心结合非参数模型完成了针对电影划痕、噪声和斑块的全套自动修复系统。实验证明,基于波原子变换的结构性损伤修复算法可以有效地去除图像中的结构性噪声和干扰,相比现有的算法,在影像修复和图像去雨问题上得到了更好的结果。其次,针对基于直方图的统计型变换技术,本文提出了一种广义均衡模型及相关的图像增强算法。现有的图像增强算法,如图像直方图均衡,往往会对图像造成过度增强。而且,由于图像对比度和色调之间的复杂关系,现有算法在增强对比度的同时容易造成图像色调的畸变。为了解决上述问题,我们对图像的直方图统计模型进行了深入研究,提出了基于直方图的广义均衡模型。该模型有效地统一了基于直方图的对比度增强和白平衡算法——在不同的参数配置下,基于该模型的图像增强算法可以实现不同的功能。更重要的是,该模型对应的算法可以有效地避免传统增强算法经常造成的过度增强和色彩畸变问题。实验证明,基于直方图广义均衡模型的增强算法对于图像对比度增强,白平衡以及色调调整问题都有显著的效果,对于欠曝光图像、色偏图像以及老照片等退化图像得到了理想的修复和增强效果。除了对现有技术的分析、改进和应用,本文还深入研究新的图像模型和表示技术,进一步提出了一种基于分形分析的图像模型,并将其应用于图像超分辨率和纹理增强。传统的图像超分辨率技术不能很好的恢复图像的边缘和纹理区域,容易造成图像的过度平滑。而且,由于大部分算法都是统计模型,其参数的选择往往是经验性的。在本文中,我们从几何的角度出发,将图像的像素集作为分形集进行建模,将图像的梯度作为该分形集的测度。根据分形维数的双李普希兹不变性,我们可以进一步得到分形维数的尺度不变性,并以此为先验将上述分形图像模型应用于单帧图像的超分辨率问题。此外,通过在模型中添加分形长度不变性约束,图像的梯度得到增强,从而使得上述分形分析模型的图像超分辨率算法还具有图像纹理增强的作用。通过和现有的超分辨率算法和增强算法进行比较,本文提出的基于分形的图像表示模型及算法具有更好的实验效果和运算效率。

关键词：影像修复与增强变换与表示技术波原子变换广义均衡分形分析结构性损伤修复对比度增强超分辨率

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基于图像多尺度几何分析的压缩感知算法研究

基于图像多尺度几何分析的压缩感知算法研究

作者：李永发燕山大学

学位级别：硕士

我们获取外界信息的百分之六十左右源于视觉,图像中包含了我们所需的大量信息,随着信息科技的快速发展,图像成为了信息传递最重要的手段之一,各方面产生的信息量日益剧增,巨量的图像信息的存储、传输及处理成为我们所面对的重要问题。... 详细信息

我们获取外界信息的百分之六十左右源于视觉,图像中包含了我们所需的大量信息,随着信息科技的快速发展,图像成为了信息传递最重要的手段之一,各方面产生的信息量日益剧增,巨量的图像信息的存储、传输及处理成为我们所面对的重要问题。如何有效解决数字图像信息激增所带来的种种问题,关键在于图像的采集与压缩,而图像压缩感知的出现正好解决了这一难题。压缩感知理论采用满足等距约束条件的测量矩阵将稀疏信号压缩投影测量,然后以求解最优化问题来恢复数据。压缩感知可以用远低于现有的采样频率对图像进行压缩采样,有效地实现对图像的压缩。压缩感知理论研究主要围绕测量矩阵、稀疏表示和重构算法三方面来研究讨论。课题从测量矩阵、稀疏表示和重构算法方面对压缩感知进行介绍和研究,对目前压缩感知算法进行对比分析研究,为提高图像压缩感知重构质量提出一些新的改进研究方法。压缩感知中构造测量矩阵对信号采集和重建性能具有十分重要的影响,针对高斯测量矩阵进行优化,提出一种新的测量矩阵优化方法。采用对高斯随机矩阵进行正交均衡化处理来提高高斯随机测量矩阵的行正交性和列不相关性,同时保证测量矩阵能够满足约束等距条件。以优化后的矩阵作为测量矩阵,K-SVD训练字典作为稀疏基并采用OMP算法进行图像压缩感知实验,验证了矩阵优化方法的有效性。针对最小全变分法图像压缩感知算法低采样率重构图像纹理缺失不足,从图像多尺度几何分析角度出发,利用波原子变换能够有效的重构图像纹理特征的优点提出新的改进的多尺度全变分法压缩感知算法。其后又针对组稀疏压缩感知算法在低采样率重构图像出现纹理混乱的缺点进行研究,通过对图像波原子变换系数特点的研究提出一种抑制矩阵对其优化,最后出一种优化后的组稀疏压缩感知算法。对本文提出的算法进行试验仿真进行验证,实验结果证明改进后算法在重构质量上相较于原有算法有进一步提升。

关键词：压缩感知正交均衡化多尺度几何分析波原子变换图像处理

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基于ZYNQ的辐射源个体识别技术研究

基于ZYNQ的辐射源个体识别技术研究

作者：冯梦飞哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

辐射源个体识别作为一种利用辐射源信号中有差别的无意调制信息进行辐射源个体分辨的技术,在现代电子战、通信安全、网络安全等领域扮演着重要角色。目前对于该项技术的研究也较为广泛,这些研究虽然大大提高了辐射源个体识别的识别性能... 详细信息

辐射源个体识别作为一种利用辐射源信号中有差别的无意调制信息进行辐射源个体分辨的技术,在现代电子战、通信安全、网络安全等领域扮演着重要角色。目前对于该项技术的研究也较为广泛,这些研究虽然大大提高了辐射源个体识别的识别性能,但其在辐射源脉冲信号无意调制信息的充分表征、辐射源异构特征的充分利用、识别算法的硬件实现等方面仍然存在些许不足。为此本文对基于ZYNQ的辐射源个体识别技术展开研究。首先,基于辐射源个体识别中各关键算法验证时对实验数据的需求,本文以预警机雷达APS-145为例,对辐射源发射机中信号无意调制信息的来源进行了分析。据此建模了3个不同个体的仿真辐射源,并于不同信噪比下获取了来自3个不同个体的仿真信号样本。基于AD9361板卡和ZYNQ开发板搭建了半实物辐射源平台,并采集了来自4个不同个体的半实物信号样本。另外还采集了某空基平台3个不同个体的实测信号样本。其次,为寻找更能充分表征辐射源信号中无意调制信息的个体特征,本文从时域、频域和变换域出发,对基于多尺度散布熵、基于双谱和基于波原子变换的辐射源个体特征提取方法进行了研究。通过在各类信号样本下配合经典单核支持向量机的实验,表明多尺度散布熵个体特征和波原子个体特征相比于双谱个体特征识别效果更佳,且受噪声的影响更小。对于信噪比为10d B的仿真信号样本和半实物信号样本,两类特征的识别率均能达到90%以上。对于实测信号样本,两类特征的识别率也能达到85%以上。最后,基于对多域特征应用于辐射源个体识别时异构特性的考虑,本文在几种常见多核学习和支持向量机的基础上,研究了一种更能充分利用多域特征异构信息的多核学习方法,即数据联合多核学习。通过在各类信号样本下简单多核学习和数据联合多核学习的对比实验,表明在仿真信号样本、半实物信号样本和实测信号样本下,数据联合多核学习对于辐射源个体识别性能的提升都更加明显。另外,基于辐射源个体识别算法硬件实现的考虑,本文在ZYNQ开发板上设计了双谱个体特征提取和单核支持向量机决策过程的FPGA程序,通过Modelsim工具对各FPGA程序进行了仿真,并以PC机下的计算结果为标准,分析了各FPGA程序的计算误差。结果显示双谱个体特征提取FPGA程序的计算结果相对误差小于0.08%,单核支持向量机决策过程FPGA程序的计算结果,与PC机下的计算结果基本一致。

关键词：辐射源个体识别多尺度散布熵波原子变换多核学习 ZYNQ