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:对于极化敏感L型阵列的多参数联合估计问题,采用传统的多重信号分类(MUSIC)算法所需计算量大,采用旋转不变子空间(ESPRIT)算法需要考虑参数配对问题。提出了模值约束下的求根多重信号分类(root-MUSIC)算法,首先利用L型阵列中两个相互垂直的线阵构造两子阵接收数据的自相关函数,采用root—MUSIC算法进行波达方向角(DOA)估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解得到极化参数估计。该算法与传统MUSIC算法相比,大大减少了计算量,同时能够实现参数自动配对,避免了ESPRIT算法的不足。计算机仿真结果表明,该算法的角度估计性能与传统MUSIC算法接近,优于ESPRIT算法,且算法收敛速度快。