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小波多尺度分解及其在SAR图象目标检测中的应用被引量：5: 2006年; 合成孔径雷达图象的目标检测是最重要的任务之一.目前用于目标检测的现有方法速度较慢、准确率较低、精度较差.作者提出小波分解的方法用于目标检测.同尺度目标检测采用二维离散二进小波分解方法,提高检测速度.不同尺度的目标检测采用多尺度二维离散小波分解方法,提高检测准确率.图象匹配采用灰度归一化的灰度相关匹配方法,提高匹配精度.实验证明,采用该法进行目标检测能获得较好的效果.; 李文博罗代升余艳梅吴晓红; 关键词：合成孔径雷达成像目标检测图象匹配灰度相关

SAR图像目标边界流和边沿流特征提取: 2008年; 本文将目标边界流特征和目标边沿流特征的概念和边缘特征提取的方法用于SAR图像的目标检测和识别。这个方法先采用中值滤波、自动图像分割、数学形态学二值滤波、十字模板边缘提取方法,获得目标单像素边缘。再对所得边缘采用边界跟踪、边界流信息熵和边沿流信息熵运算,得到边界流特征和边沿流特征。对测试图像和真实SAR图像进行了实验,结果表明,该方法能很好地描述目标的特征,编程简单、运算速度较快。; 谢明李文博罗代升; 关键词：SAR图像处理目标检测与识别图像分割信息熵

邮件文本的信息隐藏技术研究: 2009年; 随着信息化的发展,保密通信变得越来越重要。当今,电子邮件是人与人通信的重要工具之一,因此应用它进行信息隐藏已成为保密通信的重要研究课题.本文提出一种模式变换的电子邮件信息隐藏算法.这种算法是利用隐藏信息构造信息隐藏矩阵,利用文字模式构造模式系数矩阵,再用这两个矩阵构造隐藏矩阵,最后用隐藏矩阵对电子邮件的文字模式进行模式变换.本文还根据信息熵理论,分析了这种算法的信息隐藏容量.我们采用所提出的算法,设计了计算机程序,进行了信息隐藏实验.实验表明,我们的算法具有很好的信息隐藏效果.; 李木维李文博张杰刘嘉勇罗代升Mu-WeiWen-BoJia-YongDai-Sheng; 关键词：信息隐藏技术 E-MAIL MESSAGE TEXT 系数矩阵 E-MAIL 保密通信

WPKI在3G安全体系中的应用: 提供丰富的数据业务是第三代移动通信（3G）的一个重要特点,这些数据业务的应用都有很高的安全性要求。WPKI（无线公钥基础设施）能够满足3G网络安全的要求。通过采用安全高效的数字签名算法-椭圆曲线数字签名算法。WPKI能够...; 陈轶佳李文博罗鸣陈瑜; 文献传递

SAR图像目标的方向梯度能量分形特征研究被引量：2: 2008年; 本文提出一种方向梯度能量分形特征提取方法用于目标的特征描述。该方法中,提出了方向梯度能量、方向梯度总能量、总方向梯度能量、方向梯度能量分形特征、复数分形特征等的概念和算法,分析并得出了方向梯度能量分形特征的性质,提取了二维目标的分形特征用于SAR图像目标检测。理论分析和实验结果表明,采用这种方法能够有效地检测不同形状和不同尺寸的目标。同时,这种方法还具有编程简单、运算速度快等优点。; 谢明李文博罗代升; 关键词：合成孔径雷达特征提取目标检测目标识别

马尔可夫随机场和模拟退火算法的SAR图像相干斑抑制方法被引量：9: 2008年; 在合成孔径雷达(SAR)成像中,相干斑的存在严重影响了SAR图像的质量.由于马尔可夫随机场(MRF)可以很好地描述空间的连续性,如果选择适当的邻域系统,就可以很好地建立图像的结构特征模型.因此,为了抑制相干斑噪声,作者提出把吉布斯马尔可夫随机场(Gibbs-MRF)和模拟退火算法应用于SAR图像处理中.将图像强度理解为雷达散射截面积(RCS),采用模拟退火算法结合贝叶斯准则估计雷达散射截面积来抑制相干斑噪声.实验结果表明了此方法是有效的.; 陈俊杰谢明李文博罗代升吴晓红; 关键词：合成孔径雷达成像相干斑抑制马尔可夫随机场模拟退火算法贝叶斯准则

基于Curvelet和Wavelet结合的SAR图像降噪方法被引量：5: 2012年; 提出一种新型的曲波和小波的结合降噪方法,可有效降低合成孔径雷达(SAR)图像的斑点噪声,同时更好的保持图像边缘信息。采用16个方向检测模版扫描图像,根据检测规则区分边缘区域和均匀区域,同时标记图像边缘区域。分别使用改进软阈值的曲波降噪方法和小波降噪方法处理SAR图像的边缘区域和均匀区域。最后组合2种降噪结果,生成完整降噪图像。作者提出的结合方法和目前已经提出两种结合算法(联合滤波算法、自适应结合算法)相比,在灰度均值比、等效视数等指标上都有一定提升。实验结果表明,新方法既能更有效去除SAR图像斑点噪声,又能更好地保持图像边缘信息。; 李文博罗代升; 关键词：曲波变换降噪斑点噪声

网格笔划密度特征的OPCCR错误自动检测被引量：1: 2011年; 现有的光学印刷体汉字识别(OPCCR)系统中,汉字识别率虽然已经高达98%以上,但仍然会发生错误识别的情况.通常,这些错误的识别还不能被自动检测,采用人工检测,费时费力,大大降低了实际应用系统的自动化和智能化程度.为此,本论文提出了基于网格笔划密度特征的0PCCR错误的自动检测算法.本算法首先建立标准汉字的网格笔划密度特征的特征库.然后,在OPCCR错误的自动检测时,对光学印刷体汉字图像进行预处理、行分割、列分割得到单个汉字图像,提取单个汉字图像的网格笔划密度特征.再把特征和相应的识别出的汉字的特征库中的特征进行相关匹配.于是,根据特征匹配自动检测OPCCR的错误.; 易雲李文博张杰罗代升

马尔可夫模型与Shearlet变换结合的SAR图像超分辨率复原方法被引量：1: 2012年; 为了不改变成像硬件条件,通过软件方法提高SAR图像分辨率,提出一种马尔可夫随机场(MRF)模型和Shearlet变换相结合的超分辨率复原方法。该方法分为两个过程,训练过程和学习过程。在训练过程中,首先对训练库中的高、低分辨率图像进行Shearlet变换,提取不同方向、不同分辨率的中、高频信息,然后对不同方向的中、高频信息进行分块。在学习过程中,使用Shearlet变换提取待复原图像的中频信息并对其分块,然后在训练库的辅助下,使用MRF建立图像特征模型,最后通过最大后验概率(MAP)估计出各个方向的高频信息,将估计出的高频信息和待复原的低分辨率图像叠加到一起进行Shearlet反变换,最终获得高分辨率图像。通过对真实SAR图像的处理结果表明,无论是主观的视觉效果还是客观的指标上,本文提出的方法都取得较好的结果,优于传统插值方法以及目前最新的基于稀疏表示的超分辨率方法。; 李文博吴炜罗代升张海勃; 关键词：SHEARLET变换马尔可夫随机场模型 SAR图像

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李文博