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文檔簡介
1、圖像信號(hào)中的微弱目標(biāo)檢測(cè)一直以來都是信號(hào)檢測(cè)與估計(jì)領(lǐng)域的一個(gè)重要的研究方向,在過去的十多年中,該領(lǐng)域得到了科研工作者的廣泛的關(guān)注,它在多個(gè)方面都取得了長足的進(jìn)步。但是,由于其應(yīng)用環(huán)境復(fù)雜多變,在目前已經(jīng)存在的各個(gè)微弱目標(biāo)檢測(cè)方法之中,仍然沒有哪一種方法能夠完全地解決在該領(lǐng)域所遇到的所有的問題。本文在研究前人所取得的成果的基礎(chǔ)之上,將圖像信號(hào)S變換這種時(shí)頻分析方法引入圖像信號(hào)的微弱目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,并在此領(lǐng)域開展了一系列的研究工作,具有一定的
2、理論意義和應(yīng)用價(jià)值。
論文的主要工作及貢獻(xiàn)如下:
?。?)本論文首次將信號(hào)S變換的應(yīng)用領(lǐng)域從一維信號(hào)處理領(lǐng)域推廣到了二維圖像信號(hào)處理中的微弱目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,具有一定的創(chuàng)新性。
(2)本論文首先從信號(hào)的基本 S變換的定義入手,討論了它和短時(shí)傅里葉變換以及連續(xù)小波變換之間的聯(lián)系,然后對(duì)信號(hào)基本S變換的變換窗函數(shù)做了一些改進(jìn),引出了信號(hào)的廣義S變換(GST)理論,并且根據(jù)信號(hào)GST的特點(diǎn),給出了GST的快速實(shí)現(xiàn)算法。
3、
(3)在圖像信號(hào)GST譜的高維特征數(shù)據(jù)的可視化方面,本論文研究并實(shí)現(xiàn)了圖像信號(hào)GST譜的數(shù)據(jù)切片顯示方式、主值頻率及諧波能量累加值顯示方式和特征數(shù)據(jù)體繪制顯示方式等三種主要的數(shù)據(jù)可視化方式。
?。?)本論文重點(diǎn)研究了圖像信號(hào)GST域特征數(shù)據(jù)所表達(dá)的意義,分析了微弱目標(biāo)和環(huán)境背景在圖像信號(hào)GST譜中所存在的差異,并以此作為在圖像信號(hào)GST域進(jìn)行微弱目標(biāo)特征提取與分析的重要依據(jù)。在此基礎(chǔ)之上,本文提出了兩種基于圖像信號(hào)G
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