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国家重点基础研究发展计划(2010CB731904): 作品数：11 被引量：91H指数：4; 相关作者：张荣尹东徐大卫吴倩李滨兵更多>>; 相关机构：中国科学技术大学中国科学院上海交通大学更多>>; 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>

用于压缩感知的二值化测量矩阵被引量：9: 2014年; 压缩感知是近年新兴的一种信号处理理论,在一定条件满足的情况下,压缩感知方法可通过远低于Nyquist频率的降采样数据以高概率近乎完美地重建原始信号。测量矩阵在压缩感知的整个处理过程中起着非常重要的作用。本文从恢复算法入手提出二值化测量矩阵,并通过仿真对其性能加以验证。二值化后测量矩阵不仅在性能上有一定提升,更重要的是可大大降低测量矩阵所需的存储空间以及压缩感知采样、恢复过程的运算量。; 朱志臻周崇彬刘发林李滨兵张志达; 关键词：压缩感知测量矩阵

多尺度字典学习的高光谱图像压缩算法被引量：3: 2015年; 结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。; 徐大卫张荣吴倩; 关键词：图像压缩高光谱图像小波变换

一种基于动态字典学习的SAR图像目标识别算法被引量：2: 2013年; 本文提出了一种应用于SAR图像目标识别的动态字典学习算法,该算法通过在字典学习过程中自动删除和增加字典条目来调整字典表示性能与尺寸。删除操作是在删除代价的约束下针对相关度高或利用率低的字典条目进行,而增加操作是在增加代价的约束下针对信号表示的残留误差的主分量进行,通过交替执行删除和增加操作来不断优化字典,使其表示能力达到最佳。在MSTAR数据集上的实验验证了算法性能,并给出了相应的参数调整建议。从实验结果和分析可看出,该算法具有识别率高、算法稳定等特点。; 王保云张逸为张荣古今王敏昆; 关键词：SAR图像分类自动目标识别

基于局部结构信息的图像质量评价空间汇集策略被引量：4: 2011年; 该文从图像局部结构特性出发,提出一种基于图像局部结构信息的空间汇集算法.首先对原始图像进行高斯模糊,提取局部结构信息并进行非零处理,进而形成汇集权重图.通过对PSNR和SSIM的加权实验,验证了该汇集算法能够明显提高图像质量评价算法性能,并且对各种失真类型具有较好的适应性.; 王保云张荣尹东; 关键词：图像质量评价结构信息人类视觉系统

基于压缩感知的线状目标一维距离成像: 2013年; 传统雷达受到Nyquist采样率的限制,在高分辨率的需求下会产生非常庞大的数据。压缩感知理论降低了整个系统对于采样设备以及存储设备的要求。该文在压缩感知的框架下引入一种基于目标特征的不完备的基集合,并建立与之适应的恢复算法。该方法无需事先已知问题的稀疏度,且在求解长度较长的线状目标问题时具有较好的性能。此外,对于线状多目标的问题该方法也可同样求解。仿真结果验证了所提算法的有效性。; 朱志臻张志达刘发林李滨兵周崇彬; 关键词：雷达压缩感知多目标

基于Tetrolet Packet变换的SAR图像稀疏表示被引量：4: 2012年; Tetrolet变换作为多尺度几何分析的一种,能够对平滑的自然图像进行有效的稀疏表示。SAR图像具有丰富的细节纹理信息,因此经过Tetrolet变换后的高频系数依然具有较大的幅值,从而严重影响了稀疏表示SAR图像的性能。该文针对此问题提出了一种新的变换方法 Tetrolet Packet,该算法将高频子带系数进行重新排序后,使用熵作为代价函数对不同的高频子带进行不同层次的Tetrolet分解得到Tetrolet最优分解树,从而使系数能量更加集中同时尽量减少方向信息,以便于后续SAR图像压缩。实验比较了Tetrolet和Tetrolet Packet两种算法,用相同个数的变换系数来进行图像重建,无论是主观视觉质量还是客观参数PSNR评价,Tetrolet Packet稀疏表示SAR图像的性能都优于Tetrolet。最后针对两种算法的变换系数均具有类似零树结构的特性,提出分别使用SPIHT和Modified-SPIHT算法对Tetrolet和Tetrolet Packet变换系数进行编码,并探讨了该两种算法对SAR图像的压缩性能。; 陈原张荣尹东; 关键词：SAR图像压缩 PACKET

基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法被引量：11: 2015年; 如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题。该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩。实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势。; 吴倩张荣徐大卫; 关键词：图像处理数据压缩高光谱遥感

稀疏微波SAR图像特征分析与目标检测研究被引量：1: 2016年; 稀疏微波成像利用观测场景在空时频极化等表示域上的稀疏先验,通过线性综合测量方式获得比传统Nyquist采样低得多的回波数据,使用优化重构算法恢复观测场景微波图像,相对于传统微波成像体制具有诸多优势。在稀疏微波成像体制下,图像的获取和表征均发生了变化,需要在雷达图像理解现有理论和方法的基础上,研究新的特征分析和认知解译理论与方法。该文分析了稀疏SAR图像的统计特性以及点、线、面等特征的变化情况,对于使用空域稀疏模型重构的SAR图像,统计分布退化,适当降低采样率不影响点、线目标的提取精度。在此基础之上,研究了稀疏SAR图像海上舰船目标检测方法,得益于较弱的背景噪声,稀疏SAR图像的目标检测使用简单的阈值处理即可获得较好的检测效果。; 张增辉郁文贤; 关键词：合成孔径雷达压缩感知特征提取目标检测

基于非局部均值滤波的SAR图像去噪被引量：50: 2012年; 该文提出一种基于结构相似性指数(SSIM)的非局部均值(Non Local means,NL-means)滤波的合成孔径雷达(SAR)图像相干斑噪声抑制新方法。该方法用SSIM改进NL-means算法中小块相似性的度量,能利用结构信息来进行相干斑抑制。通过在真实SAR图像上的实验表明,与GammaMAP滤波、CHMT算法、BLS-GSM算法、NL-means滤波相比,此方法在有效去除相干斑噪声的同时能更好地保持边缘结构信息。; 易子麟尹东胡安洲张荣; 关键词：合成孔径雷达图像图像去噪非局部均值

改进的DPCA和ATI技术及其对比: 2015年; 通过改进合成孔径雷达(SAR)动目标检测(GMTI)的检测方法 DPCA及ATI,并对两种方法的效果进行了对比。DPCA处理步骤为:坐标配准、相位补偿、杂波对消、均值平滑和阈值检测,而ATI处理步骤为坐标配准、相位补偿、杂波对消/干涉、均值平滑和阈值检测,除了第三步有所差异外,其余步骤均一样。在此着重改进坐标配准与相位补偿,为提高配准与补偿的精度以提高动目标检测的准确率,并使用亚像素级的频域配准方法。实测数据证明,经改进后的DPCA和ATI检测效果均良好,即使是强度极弱的动目标也能够被检测到。经对比分析,ATI在动目标检测上有更优良的性能。创新地使用亚像素级的频域配准方法,且该算法为自动算法,对系统参数精度无要求。; 杨箫王军锋; 关键词：合成孔径雷达地面运动目标检测

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