分块自适应图像稀疏分解

针对图像稀疏分解的计算时间复杂度非常高这个问题，提出了分块自适应图像稀疏分解算法。该算法根据稀疏分解计算时间复杂度和待分解图像大小之间的关系。把待分解图像分成互不重叠的小块。然后对每个小块图像进行稀疏分解。根据每一块的复杂程度。自适应地决定稀疏分解的结束。实验结果表明。在分解原子个数相近或相同的条件下。新算法对稀疏分解后重建图像比在整幅图像上进行稀疏分解重建的图像质量下降0．5dB。但计算速度提高了约15倍。     

一种低复杂度的MIMO-OFDM下行链路子载波分配改进算法

针对多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的下行链路，提出一种基于信道状 态信息（CSI）反馈的次优子载波分配算法。算法从寻求容量和公平性之间的平衡出 发，将提高系统容量作为资源分配的优化目标。该算法首先按照比例公平约束进行子载波初 始分配，然后将现行分配给任意两个用户的子载波互换之后计算系统容量，如果系统容量增 加，则将子载波在用户间进行交换，否则保持初始分配不变。将子载波在用户间进行迭代调 整，直到系统总容量不再增加为止。仿真结果表明，该算法能够很好地保证比例公平约束， 有效地提高系统容量，提升效率可以达到贪婪算法的40%左右，对MIMO-OFDM系统中的子 载波分配具有一定的参考价值。     

基于压缩感知的红外遥感图像重构算法分析

随着航天遥感技术的飞速发展，遥感图像采集数据耗时长、图像数据量大等问题的出现对采样设备和存储设备提出了更高的性能要求。为了解决以上问题，在气象卫星的红外遥感图像的处理中采用了压缩感知理论。通过Matlab建模和仿真，分析了正交匹配追踪算法、梯度投影算法、子空间追踪算法、平滑l0范数算法的性能，并对大量红外图像以不同的采样率进行采样压缩，然后使用多种重构算法重构图像。对比试验显示，几种算法都能以较低的采样率得到完整的红外图像，但平滑l0范数算法在重构精度和运行时间方面都优于其余几种算法，证明了压缩感知在红外遥感图像的处理中具有较大的实用价值。     

Canny边缘检测算法在图像处理上的应用

边缘检测算法一直在图像处理领域十分活跃,本文根据Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测处理。本文首先对带有噪声的图像进行高斯平滑滤波,尽可能地将噪声去掉。然后通过亮度梯度的计算,得出图像的整体轮廓。然后再对其进行非极大值抑制处理,将虚假边缘像素点去掉。再采用双阈值处理上一步所得到的图像,并连接边缘像素点得到边缘图像。通过实验仿真分析,该算法能够很好的抑制噪声并检测出更加精确的图像边缘。     

文本图像认证的关键技术研究

本文提出了一种新的基于游程不变性的二值图像认证算法,经理论分析和实验验证,该算法具有良好的不可见性和较强的篡改定位能力,并可实现图像均匀区认证保护.     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。     

一种新的快速视频图像边缘检测算法

一般常用的边缘检测算法计算量较大，对细小边缘检测效果较差，不适合实时边缘检测系统。针对这一问题，本文提出一种连续分割的快速边缘检测算法：从相互垂直两方向分割梯度图像，提取截面曲线极大值获得图像边缘，使用形态学梯度，检测出细小的图像边缘。实验结果表明此算法较Canny等经典算法减少了计算量，提高了边缘检测精度。     

准正交空时分组码系统的一种盲信道估计方法

空时分组码(STBC)系统的经典信道盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关矩阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法.文中将该算法应用到准正交空时分组码系统的信道估计中,结合准正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法.与以上经典的信道盲估计算法相比,文中提出的算法的计算量大为降低.同时Monte-Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法有更好的性能.     

基于DCT的SAR原始数据压缩算法分析

根据合成孔径雷达(SAR)原始数据经离散余弦变换(DCT)后的系数特性,分析了在DCT域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法--DCT域块自适应量化(DCT-BAQ),并将该方法与时域BAQ算法作了比较.结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像.实验证明,在相同的比特率下,DCT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高.数据域信噪比增加1.38～1.94 dB,图像域信噪比增加1.56～1.91 dB.加之DCT变换是实数运算、有快速算法,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性.     

融合多特征的图像检索算法

针对单一特征不能很好地表述图像的问题,提出了一种融合多特征的图像检索算法。首先,提取查询图像和图像库中样本图像的GIST（Generalized Search Tree)特征,用欧氏距离衡量图像间的GIST相似度值,根据查询图像的GIST特征在图像库中进行检索,将结果按相似度进行排序;然后,提取查询图像和返回结果中前k幅图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征,使用BBF(Best Bin First)算法进行特征匹配;最后,通过特征点匹配点对数排序并返回检索结果。实验在改进的Corel1000数据集上进行,与传统的单特征图像检索算法对比,提出的图像检索算法不仅提高了检索准确率,而且获得了较好的检索效率。     

适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法

现有的基于稀疏表示的人脸识别算法在识别前需要将彩色人脸图像转换成灰度人脸图像,这样虽然提高了运算速度,但忽视了不同色彩通道数据本身所包含的信息及它们之间的相关性。为了利用不同通道间相关性,基于标签一致的K奇异值分解（LC-KSVD）字典学习算法,提出了一种适用于彩色图像人脸识别的字典学习算法。该算法将RGB通道数据顺序排列成列向量,并在稀疏编码的环节中,对正交匹配追踪（OMP）算法的内积计算准则进行修正,以此提高字典原子的色彩表达能力。在彩色人脸数据库上进行实验,结果表明：所提出的字典学习算法能够有效地提高识别率。     

速率比例公平下多用户OFDM系统的自适应资源分配

在多用户正交频分复用（MU-OFDM）系统中,考虑各个用户之间具有比例数据传输速率限制 条件下的一种公平的自适应资源分配方案的最优算法计算量巨大,为此,提出了一种将子信 道分配和功率分配相分离的次优算法。首先,在假设相同功率分配的情况下进行子信道的分 配,然后在保持一定比例公平条件下使总容量最大时进行最优功率分配。对该算法的仿真表 明,在用户数为2、子信道数为10的系统中,所提算法的容量性能接近最优算法,而计算量 由指数增长变为线性增长。所提资源分配算法的总容量比以前的算法在用户间的分配更公平 也更灵活 。     

一种适用于16QAM的自适应阈值载波锁定检测算法

为避免传统16阶正交幅度调制（16-Quardrature Amplitude Modulation，16QAM）载波锁定指示锁定阈值受输入信号电平的影响，提出了一种基于归一化信号高阶矩的16QAM载波锁定检测算法。针对传统基于固定阈值的检测算法在数据不满足均匀分布时失效的情况，提出了一种基于输入数据统计特性的自适应阈值载波锁定检测算法。实验结果和工程应用结果表明，所提出的自适应门限能更好地适应不同数据下的载波锁定检测。该方法已经在某卫星对接试验中得到了应用验证，取得了满意的效果。     

融合梯度和色度信息的分块均值漂移目标跟踪

针对在相似颜色干扰场景下传统均值漂移目标跟踪鲁棒性差的缺陷,提出Prewitt梯度和色度信息融合的分块均值漂移跟踪算法。首先,对跟踪框进行分块,并提取当前帧各子块特征;其次,利用Bhattacharyya距离计算参考目标区域与候选区域间各子块对应的相似程度,根据其相似程度分配各子块的权值,并通过融合规则对各子块相应特征进行融合构成新子块特征,在此基础上,将子块特征选择串接方式作为最终目标特征;最后,采用均值偏移原理迭代估计最终目标位置信息。实验结果表明,当场景中存在相似颜色干扰的情况下,相对于经典均值漂移算法,其准确度提高了84%左右。     

高速移动OFDM系统信干比的低复杂差分计算

针对高速移动正交频分复用系统,提出了迭代消除子载波干扰的 信干比差分计算方法。该方法把前后两次迭代的子载波干扰进行差分运算,差分运算值的加 权作为干扰,每次迭代消除子载波干扰后的信号作为有用信号,实现信干比的计算。 误差分析和仿真数据表明：采用这种方法计算信干比可以有效估算出系统信干比,同时算法 复杂度较低。     

一种快速的扇束CT滤波反投影重建算法

提出了一种用于扇束CT(计算机断层扫描)重建的快速滤波反投影算法.这种算法是传统标准滤波反投影(FBP)重建算法的加速形式,主要通过减少投影数量然后重建子图像来实现.实验结果表明:对于一幅512×512图像,这种算法可以将重建过程加速40倍以上,并且不会引入明显的图像误差.这种算法也适应于多层螺旋三维重建,并且可以延伸用于三维锥形重建.     

广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知（CS）信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出（MIMO）信道模型下,通过改进正交匹配追踪（OMP）算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。     

一种结合空谱聚类的高光谱图像快速压缩算法

对高光谱图像进行快速压缩已经成为了高光谱遥感领域的研究热点。针对现有的高光谱图像数据量大和压缩所需运算量大的问题，提出了一种基于频段聚类+主成分分析(PCA)与空间分类相结合的高光谱图像快速压缩算法。首先利用最大相关度频段聚类算法(MCBC)将频段聚类，接着将每一类频段用PCA压缩，然后将压缩后的图像利用聚类信号子空间投影(CSSP)算法进行图像分类，最后在每一类内利用LBG(Linde Buzo Gray)算法通过矢量量化快速完成高光谱图像的编码。在不同的压缩比下进行实验，结果表明提出的高光谱图像压缩算法能在保证良好的图像恢复质量的前提下，大幅度降低运算复杂度，实现高光谱图像的快速压缩。     

16-APSK信号NDA鉴相新算法

针对幅相联合键控(16-APSK)信号,基于V&V算法提出了一种用于反馈环路的非数据辅 助的(Non Data Aided, NDA)鉴相算法。该算法首先对信号进行星座分割,然后对各子星座 上的点分别应用V&V算法,不同子星座鉴相的权重可通过参数设置方便地进行控制。同时, 还提出了一种变体算法,针对每个子星座,将V&V算法对信号幅度的非线性运算直接替换为 一个固定的幅度,使得对各子星座鉴相权重的控制更加简单,也更便于工程实现。经仿真验 证,通过恰当控制算法参数,可以起到降低鉴相模糊度的作用,有利于简化16-APSK信号鉴 相的解模糊处理。     

直接序列扩频分组映射码索引调制

针对直接序列扩频码索引调制发射端使用大量伪随机（PN）码的问题,提出了一种使用较少PN码的分组映射码索引调制方案。该方案在发射端并行设置多个调制子块独立进行幅相调制,同时集中选取各调制子块间同相、正交支路扩频所需的PN码,经索引值大小排序后依次扩频各调制子块中调制符号的同相、正交分量。分析和仿真结果表明,相同频谱效率条件下所提方案比直接序列扩频码索引调制方案使用的PN码个数更少,并在加性噪声信道下,信噪比高于10 dB时,保持着约1 dB的误比特率性能优势,并远优于空间调制在最优检测算法下的误比特率性能。