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国家自然科学基金(61271295)

作品数:11 被引量:45H指数:5
相关作者:水鹏朗张泽均王富平朱磊刘明更多>>
相关机构:西安电子科技大学西安工程大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金陕西省教育厅自然科学基金博士科研启动基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 11篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 5篇电子电信

主题

  • 4篇SAR图像
  • 3篇图像
  • 3篇图像分割
  • 3篇孔径雷达
  • 3篇雷达
  • 3篇角点
  • 3篇角点检测
  • 3篇合成孔径
  • 3篇合成孔径雷达
  • 2篇点检测算法
  • 2篇多尺度
  • 2篇杂波
  • 2篇相干斑
  • 2篇滤波
  • 2篇角点检测算法
  • 2篇海杂波
  • 2篇边缘检测
  • 2篇测算法
  • 1篇导数
  • 1篇一致性

机构

  • 11篇西安电子科技...
  • 2篇西安工程大学

作者

  • 11篇水鹏朗
  • 4篇张泽均
  • 3篇王富平
  • 2篇朱磊
  • 2篇刘明
  • 1篇韩天琪
  • 1篇卫建华
  • 1篇章为川
  • 1篇顾梅花

传媒

  • 5篇电子与信息学...
  • 1篇系统工程与电...
  • 1篇光学精密工程
  • 1篇物理学报
  • 1篇西安交通大学...
  • 1篇光电工程
  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 2篇2016
  • 5篇2015
  • 4篇2014
11 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
利用局部方向微分向量一致性的角点检测被引量:1
2015年
在边缘轮廓提取的基础上,提出了一种利用局部方向微分向量一致性的角点检测算法以消除边缘噪声对角点检测产生的不利影响。该算法提取图像的边缘轮廓来降低算法计算量;利用各向异性高斯方向导数(ANDD)滤波器提取每个像素处的方向微分向量并进行幂次变换,以增强向量的各向异性;进而利用相邻像素的方向微分向量构建一致性测度。最后,对同一轮廓上的一致性测度进行均值归一化,得到最终角点测度。实验显示,提出算法的平均角点定位误差为1.52pixel,与对比算法接近;检测准确率分别比点到弦距离累积(CPDA)法、相对局部曲率(He&Yung)法提高了58%和5.5%,与归一化残余面积(RA)算法相等,同时角点错检率比He&Yung和RA少25.5%和21.6%。提出的算法能准确地检测出真实角点,并具有更小的错误检测率,更高的角点重复率,而且对边缘噪声十分鲁棒。
王富平水鹏朗
关键词:计算机视觉角点检测
基于功率中值和归一化采样协方差矩阵的自适应匹配滤波检测器被引量:5
2015年
在非均匀海杂波环境中,参考单元中的异常单元限制了采样协方差矩阵(SCM)的估计性能,从而影响了传统自适应匹配滤波(AMF)检测器的检测性能。而考虑删除异常单元的方法在参考单元数目有限时可能导致矩阵的奇异性。鉴于此,在保持参考单元数目不变条件下,该文设计一种基于功率中值与归一化采样协方差矩阵(MNSCM)的估计方法,并将其与匹配滤波器(MF)相结合,构造一种新型的自适应匹配滤波检测器。与传统的自适应匹配滤波相比,该文设计的检测器在实测和仿真海杂波数据条件下均具有明显的性能优势。
刘明水鹏朗
关键词:目标检测海杂波
抑制SAR图像相干斑的迭代方向滤波算法被引量:6
2014年
为保护SAR图像边缘特征并有效提高对乘性相干斑噪声的抑制性能,该文提出一种基于迭代方向滤波的抑制图像相干斑新算法。该算法先借助高斯-伽马平行窗估计出的比率边缘强度映射(ESM)与方向信息,自适应地控制各向异性高斯核(AGK),生成沿ESM方向分布的具有各向异性支撑区域的局域窗。然后将SAR图像多种局部统计参量联合作为衰减因子,形成与SAR图像区域分布特性相适应的负指数衰减型加权系数,进而将负指数衰减型加权系数与局域窗带方向的各向异性支撑区域结合形成局域加权的方向滤波。最后对SAR图像迭代地进行方向滤波即可实现带边缘保护的相干斑抑制。实验结果表明,与多种抑斑算法相比,该文算法在SAR图像抑斑与边缘保护方面均获得了更好的性能。
朱磊水鹏朗章为川
关键词:合成孔径雷达图像相干斑
边缘惩罚层次区域合并SAR图像分割算法被引量:7
2015年
该文利用方向边缘强度信息,建立一种新的边缘惩罚SAR图像分割模型,提出一种最小化该模型的层次区域合并算法。利用多方向比例边缘检测算子(MDRED)提取边缘强度信息,并结合分水岭变换获得高质量的初始过分割结果。利用多边形近似区域边缘,提取边缘的方向,将方向边缘强度映射(OESM)融入边缘惩罚中,获得惩罚强度与边缘强度呈反比的惩罚项。逐渐增大边缘惩罚项的强度,获得由图像特征驱动的层次区域合并算法。利用区域邻接图(RAG)表示图像分割,提高区域合并的速度。实验表明:该文方法与其它方法相比在性能和效率上都有优势,获得更好的分割结果。
张泽均水鹏朗
关键词:SAR图像图像分割
海杂波背景下的组合自适应GLRT-LTD被引量:6
2015年
为了检测海杂波背景下的微弱运动目标,相干检测器通常需要作长时间的累积。然而,长时累积条件下的目标多普勒频率的扩散和幅度的起伏以及海杂波空间非均匀性对参考单元数目的限制导致传统的自适应检测器没法工作。注意到逆伽马(IG)纹理的复合高斯分布(CGD)可以很好地描述海杂波和目标的瞬时频率是时间的慢变函数,该文提出一种组合自适应检测器,即组合自适应广义似然比线性门限检测器(CA-GLRT-LTD),它由自适应GLRT-LTD在几个连续的短的累积间隔上的最大响应的乘积的构成。由于GLRT-LTD对IG纹理的复合高斯杂波的最优性,该检测器相比组合自适应归一化匹配滤波(CANMF)检测器具有更好的检测性能。
刘明水鹏朗
关键词:海杂波
一种新的基于网格编码和区域合并的SAR图像快速分割算法被引量:1
2014年
该文建立一种新的基于八邻域网格编码的SAR图像分割模型,并用区域合并技术实现了模型的快速求解。利用多方向比例边缘检测算子提取SAR图像的比例边缘强度映射(RESM),提出一种新的阈值处理方法抑制RESM均质区域内部的极小值,进而减少了对阈值处理后的RESM进行分水岭变换获得的初始分割的区域个数。递归地合并相邻区域来求取分割模型的次优解。利用区域邻接图(RAG)及其最近邻图(NNG)特性来加速区域合并过程。引入精确度(P)和召回率(R)来评价分割算法的边缘定位精度。与常用方法相比,该文方法具有高的边缘定位精度和低的时间复杂度。
张泽均水鹏朗
关键词:SAR图像分割网格编码
G^0分布中链码网格SAR图像分割算法
2015年
为了降低合成孔径雷达(SAR)图像场景复杂度对SAR图像分割结果的影响,提出一种基于最短描述长度(MDL)准则的自适应权值SAR图像分割模型.该模型利用G0分布描述SAR图像数据,用链码网格对SAR图像中区域的边缘进行编码.提出一种利用SAR图像数据自适应地估计分割模型权值的方法.利用区域合并技术实现SAR图像分割模型快速最小化.实验结果表明,与两种同类方法相比,文中方法有效地减轻了纹理区域的过分割程度.
张泽均水鹏朗
采用多尺度方向微分比率的角点检测算法被引量:3
2016年
针对相邻图像结构间的相互干扰会导致角点错检率升高的问题,提出了一种基于多尺度方向微分比率(MDDR)的角点检测算法。该算法首先利用Canny边缘检测算法提取原始灰度图像的边缘轮廓;对于每一个轮廓像素,分别利用各向同性导数和各向异性高斯方向导数滤波器提取主方向及其正交方向上的方向强度微分信息;然后将3个尺度下微分比率融合为MDDR测度;最后进行阈值和非极大值抑制处理获得最终角点。不同于传统角点检测算法中只使用单一滤波器,MDDR算法中使用2种不同类型的滤波器,能在精确提取角点附近不同方向微分信息的同时避免邻近图像结构间的相互干扰,从而提高了角点定位准确性并增强了测度的噪声鲁棒性。实验结果表明,MDDR算法的平均检测准确率比点到弦距离累积算法提高了27.1%,并且平均错检率比残余面积算法和Gabor算法分别低28.4%和32.4%。
王富平水鹏朗
关键词:边缘检测多尺度角点检测
基于边缘信息的区域合并SAR图像分割算法被引量:6
2014年
针对基于区域合并的合成孔径雷达图像分割中区域合并的顺序问题,提出一种利用边缘信息的区域合并技术。首先,利用改进的比例边缘检测算子获得初始过分割结果;然后,设计一个基于相邻区域的面积和边缘信息的区域合并优先级函数来引导区域合并的进行,该方法提高了模型参数的估计精确,同时保留图像的强边缘;最后,将边缘信息区域合并技术用于求解基于多边形网格的最短描述长度准则SAR图像分割模型。实验表明,与同类方法相比,本文方法的边缘检测能力与定位精度均有提高。
张泽均水鹏朗
关键词:合成孔径雷达图像分割
一种抑制合成孔径雷达图像相干斑的各向异性扩散滤波方法被引量:9
2014年
本文提出了一种抑制合成孔径雷达图像乘性相干斑噪声的各向异性扩散滤波新方法.该方法将受自适应耦合函数控制的平均曲率运动嵌入到传统相干斑抑制的各向异性扩散方程中,形成了一种可有效抑制边缘区域相干斑与同质区块效应现象的各向异性扩散新方程,同时在新建的扩散方程中,引入了由改进Frost滤波与局部方向比率联合构建的一种带方向约束的新扩散函数,进一步削弱了块效应现象且明显改善了抑斑图像的边缘抖动扭曲问题.实验结果表明该方法在有效保护图像边缘的同时,能充分平滑同质区与边缘区域的相干斑,明显削弱块效应现象,有效改善抑斑图像边缘抖动扭曲问题,而抑斑图像无论视觉效果还是参数指标均比多种传统抑斑方法更具优势.
朱磊韩天琪水鹏朗卫建华顾梅花
关键词:相干斑抑制各向异性扩散
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