针对目标尺度变化、遮挡及形变等复杂情况下, 传统核相关滤波器(KCF)效果不理想的问题, 提出了一种基于Radon变换的自适应模型更新KCF滤波跟踪算法。利用运动信息, 通过光流法和帧间差分法预测出目标可能所在的区域, 显著缩小了搜索范围, 提高了算法速度; 利用Radon变换具有对噪声不敏感及矩平移伸缩不变性, 通过矩特征匹配度峰值确定最优尺度, 在减少计算量的同时提高算法精度; 根据模型更新策略中学习率与响应图峰值的非线性关系, 构造抛物型学习率曲线,实现对模型的自适应更新, 即使在目标暂时丢失或出现虚假目标时也保证了算法的跟踪精度。实验结果表明, 提出的算法具有较好的实时性和较高的成功率与精度。

对于使用随机相位模板(RPM)作为密钥的双随机相位编码(DRPE)加密系统, 唯密文攻击算法(COA)是一种有效的攻击算法。为了提高DRPE加密系统抵抗COA算法攻击的能力, 提出了一种基于随机Radon变换的JTC加密系统。该系统对待加密图像进行随机Radon变换, 再使用JTC加密系统对其加、解密。除了DRPE加密系统中的RPM密钥之外, Radon变换参数亦被用作恢复原始图像的密钥。仿真结果表明, 相比于仅使用RPM密钥的DRPE加密系统, 基于随机Radon变换的DRPE加密系统可以有效抵抗COA算法攻击, 提高加密系统的安全性。

量子光学中的相干态是一个纯态表象,用有序算符内的积分方法可以方便地引入一个混合态表象,其Radon变换是坐标——动量中介表象。进一步为了改善其不正定性,我们引入参数,使之纯态化。新的正定的纯态是一个平移压缩态,其特点是平移参数与压缩参数相关。

间歇采样转发干扰主要利用宽带信号的多普勒容限特性实现多假目标干扰，雷达亟需有效的干扰先验知识进行对抗。针对该问题，以间歇采样转发干扰原理为基础，推导出干扰信号经雷达匹配接收后的互模糊函数，在深入分析函数定量关系后，基于 Radon变换、最小二乘估计法对干扰采样周期和干扰占空比 2个关键参数进行了估计。仿真结果分析了干噪比 (JNR)和采样数据长度等因素对参数估计性能的影响，并验证了参数估计的有效性。

针对在光电偏振成像模式下缺乏行之有效的水下运动目标探测方法的问题,提出了一种基于水面特征波纹的水下运动目标检测算法。通过海面风生重力波模型和水下运动目标的水面特征波纹模型,仿真得到不同状态下的海面混合波纹图像,用于算法研究及证明;采用Radon变换提取波纹的线性特征,并通过均值滤波和标准归一化处理消除Radon变换对检测的影响;采用双邻域自适应门限法提取Radon变换域中的局部峰值点,利用连续小波变换进行特征提取,并用支持向量机(SVM)判断峰值点真伪,提高检测的准确率。实验结果证明了本文算法对特征波纹检测的可行性。该算法为探测水下运动目标提供了一种新的有效途径。

针对传统的Radon变换直线检测算法运行时间长、占用存储空间大的问题，提出了一种基于二分查找的Radon变换直线检测改进算法。在Radon变换直线检测算法的基础上，增加了对图像中待检测直线最小夹角的约束条件，使用区间划分结合二分查找的方法对Radon变换直线检测算法进行改进，并通过待检测直线在Radon空间中的位置参数确定出待检测直线在原始空间的直线方程。实验结果表明，相比于Radon变换直线检测算法，所提出的改进算法在保证抗噪声干扰能力不受影响的前提下，有效减少了高检测精度要求下图像直线检测算法的运行时间和占用的存储空间，提高了直线检测的实时性。

运动模糊图像复原的关键点在于模糊角度和模糊长度的获取，针对运动模糊图像频谱图中十字亮线影响模糊角度检测精度的问题，提出了两种改进方法。在 Radon变换的基础上，通过对模糊图像频谱图进行非中心化和二次傅里叶变换细化条纹信息，来减小十字亮线对模糊角度检测精度的影响。对比实验表明，改进的两种方法能提高 1°～3°的模糊角度检测精度。

随着我国交通服务行业的发展, 火车票票面信息的自动化识别已经成为提升铁路服务效率的重要手段, 针对票面信息识别系统中获取火车票方向不一致的问题, 本文提出了一种基于特征区域聚类下Radon变换的方向检测算法。首先, 算法通过k均值聚类对火车票图像进行聚类分块, 消除复杂背景的干扰, 提取到火车票信息区域; 然后, 通过数字形态学闭运算结合图像块操作保留能够反映火车票位置信息的图像方向特征区域; 最后, 利用改进的Radon变换检测出火车票的倾斜角度。实验结果表明: 该算法的矫正正确率为97.8%, 矫正的时间为16.79 s; 该算法能够消除图像复杂背景、方向特征区域领域像素点对方向检测的干扰, 能够对全角度任意方向的火车票图像进行方向检测, 具有较高的实用价值。