简介:在穿墙雷达成像技术中,建筑布局成像对确定墙后人体目标的空间相对位置以及多径虚假目标的提取有重要意义。目前的建筑布局成像一般采用多通道多视角图像融合方法,对此提出一种基于多尺度分析,即基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法。该算法分为两个阶段,第一阶段涉及到单视角下的多通道图像融合,该阶段的融合目的主要是为增强图像细节信息和提高图像清晰度。因此对其小波分解后的图像高频分量采用平均梯度增强的加权融合算法,低频分量采用平均加权融合,后经小波反变换后形成多幅单视角图像;第二阶段涉及到多视角融合,该阶段的融合目的主要是为了增强图像的对比度,并且考虑到此阶段不同视角下图像经小波分解后的三个高频分量对比度各不相同,因此高频分量采用对比度增强的加权融合算法,低频分量仍采用平均加权融合,后将融合后的频率分量经小波反变换,便可得到一幅完整融合图像。仿真结果表明,提出的基于小波分解下的多通道多视角图像融合算法不论在图像视觉效果的改善和信噪比的提高等方面都有较大的作用。
简介:在对现有的山脊线和山谷线的提取算法进行分析、研究的基础上,根据基于等高线-次性构建Delaunay三角网模型算法中数据结构的特点,提出了一种等高线地形特征提取的简易算法,并在VisualC++编程环境下对本文中的算法进行了编程与实现.实验结果表明,用该算法所提取的山脊线和山谷线与实际地形相符合.
简介:传统基于Gabor滤波器的SAR目标识别方法根据图像全局特征进行目标识别,忽略图像局部纹理特征,容易受到噪声因素的干扰,获取的SAR目标识别结果精确度较低。因此,提出基于图像局部纹理特征的SAR目标识别算法,对SAR图像纹理特征进行提取,提取SAR图像纹理特征时,采用优化的TPLBP特征描述器提取图像局部纹理特征,获取TPLBP局部纹理特征向量;通过基于ELM分类器的SAR目标识别算法,对TPLBP局部纹理特征向量进行SAR目标分类与识别,获取理想的SAR目标识别结果。实验结果表明,所提方法在SAR目标识别方面具有准确率高、误判率低的优势。
简介:角闪烁背景下,雷达导引头在近距离跟踪阶段存在不能稳定跟踪,甚至不能精确跟踪的问题。基于高分辨技术的单脉冲测角方法是抑制角闪烁、提高角跟踪性能的有效途径。现有研究采用幅度加权的思路,在对目标角度的估计过程中只利用了目标多个散射点的幅度信息。对于雷达目标的角度估计和角度跟踪而言,目标几何中心具有确切的物理意义。在距离高分辨条件下,散射点的距离信息表征了目标散射点在径向上的分布情况,对目标几何中心的角度估计更具有实际意义。因此,充分利用高分辨雷达所能提供的有效目标信息,提出了基于目标几何中心的角信息处理方法。仿真结果表明,该方法不仅能有效抑制角闪烁,而且具有更好的跟踪准确性和稳定性。