1 安阳师范学院 计算机与信息工程学院, 河南 安阳 455000
2 武汉大学 测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉 430079
为了解决图像系数融合问题, 设计了基于非下采样 Contourlet变换与特征投票机制的遥感图像融合算法。采用色相饱和度 (HSV)变换从多光谱图像中提取其亮度成分。随后, 对该亮度成分与全色图像进行非下采样 Contourlet变换, 以计算相应的高频、低频系数。再建立特征投票机制, 完成低频系数的融合。通过构造高频系数融合规则, 获取融合高频系数。最后, 对融合系数进行处理, 生成融合图像。实验结果显示, 所设计算法具有更好的光谱特性以及清晰度。
遥感图像融合 非下采样 Contourlet变换 特征投票机制 HSV变换 区域方差 remote sensing image fusion non -subsampled Contourlet transform feature voting mechanism HSV transform regional variance 太赫兹科学与电子信息学报
2020, 18(4): 692
1 国防科技大学电子对抗学院，安徽合肥 230037
2 南京电子技术研究所，江苏南京 210013
3 77627部队，西藏日喀则 857000
以临近空间高超声速目标作为研究对象，提出一种迭代简化平方根容积卡尔曼滤波算法(IRSRCKF)。该算法以平方根容积卡尔曼滤波算法(SRCKF)为理论框架，针对SRCKF算法对于系统的状态方程为线性时需用容积点进行加权求和的缺点，对SRCKF算法的时间更新环节线性简化，提高了实时性；结合迭代运算的思想，充分利用量测信息，对量测更新过程进行迭代运算，提高了跟踪精确度。仿真验证结果表明，该算法具有较高的精确性和有效性，为临近空间高超声速目标的跟踪提供了一种新方法。
临近空间 平方根容积卡尔曼滤波器 线性简化 迭代 near space Square -Root Cubature Kalman Filter(SRCKF) linear simplification iteration 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(5): 811
