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：针对干扰背景下机载雷达多通道检测问题,提出了一步广义似然比检测器（1S-GLRT）和两步GLRT（2S-GLRT）。分析了两种检测器的物理意义,证明了二者均具有恒虚警（CFAR）特性,并给出了检测器的工作流程。在性能评估阶段,通过计算机仿真验证了两种检测器均能有效的抑制干扰并实现目标检测。并且通过不同的参数设置分析了两种检测器的性能差别。结果表明：在低信杂噪比下,1S-GLRT的检测概率比2S-GLRT的略高,当SCNR较高时,二者的检测概率基本相同。但2S-GLRT的计算复杂度要低。

简介：提出一种新的模糊贴近度差异图,并基于主动轮廓模型完成了两时相SAR图像水灾变化检测。所提方法克服了上下文不敏感方法假设的类统计分布模型与实际的两者之间的拟合度对变化检测性能的影响,突破了上下文敏感方法只参考固定形状和大小的紧凑邻域内信息的限制,利用无固定形状和大小的非紧凑邻域内信息,提高了变化检测性能并改善了视觉效果。两组实测SAR图像数据集的变化检测实验结果均表明,所提方法的变化检测性能优于其他相关方法的。