杨婷
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 供职机构：重庆大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于非局部分类处理的SAR图像降斑被引量：3
- 2016年
- 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像不同内容间的统计特性差距较大以及采用非局部降斑方法处理SAR图像时会产生图像细节丢失及伪影等现象,提出了一种基于非局部分类处理的SAR图像降斑方法。首先对相似块方差系数的均值采用阈值比较的方法将图像分为同质区和异质区,在寻找目标块对应的相似块时,根据图像块中心像素点所属的类别选择合适的参数进行块匹配,并在获得相似块后分别使用加权平均的方法处理同质区目标块和3D变换域硬阈值收缩方法处理异质区目标块。该方法不仅能在块匹配过程中选择不同的块尺寸和搜索范围以提高块匹配的精度,而且使用不同方法处理同质区和异质区时能够在图像降斑与细节保持的权衡中达到更好的平衡。实验结果表明,该方法充分利用同质区和异质区的特点,结合不同的方法进行分类处理可有效提高图像降斑性能,在SAR图像降斑性能指标和视觉效果方面均达到了较高水平。
- 刘书君吴国庆张新征杨婷李勇明
- 关键词：合成孔径雷达图像分类
- 基于贝叶斯准则的随机共振算法研究被引量：3
- 2017年
- 该文针对二元假设检验问题,首先在贝叶斯准则的基础上,分析了最小化贝叶斯代价所对应的最优噪声,将贝叶斯代价的最小化问题等价为虚警概率和/或检测概率的最优化。其次,在保证一定虚警概率和检测概率的前提下,建立起能同时改善检测概率和虚警概率的模型。然后分别给出当检测概率一定时虚警概率最小和虚警概率一定时检测概率最大这两种极限情况下对应的最优加性噪声,并对其进行线性凸组合以获得模型所需的最优加性噪声,进一步分析并证明了该模型能够成立的充分条件。再次,获得先验概率已知和未知两种情况下最小化贝叶斯代价时所对应的加性噪声,且当先验知识发生改变时,该算法只需调整加性噪声中一个可变参数即可获得相应的最优贝叶斯代价。最后,结合具体的检测问题,通过仿真验证了所提算法的有效性。
- 刘书君杨婷唐明春王品李勇明
- 关键词：信号处理贝叶斯准则加性噪声
