本文首先研究设计出结构自适应的各向异性数字滤波器,同时导出广义各向异性MRF(Markov Random Field)图像模型.它继承了各向异性数字滤波器的滤波性能,是对双边全变差模型以及经典 MRF模型的有效改进.随后,提出各向异性模型驱动的联合估计亚像素运动和高分辨率图像的变分超分辨率重建算法.实验结果显示,本文算法具有更优的噪声抑制和边缘保持性能.
在阵元数目一定的情况下,为了扩大阵列的孔径,本文采用非均匀稀疏对称阵列,其阵元间距不受四分之一载波波长的限制.为了避免由此带来的角度模糊问题和复杂的二维搜索,本文基于降秩思想,提出了近场源波达方向(DOA,Direction Of Arrival)和距离的无模糊估计方法并且分析了角度估计的模糊性.此方法利用二阶统计量,只需进行一维搜索,且参数自动配对.因此,计算量大大地减少,且在阵元个数有限的情况下,大大地提高了空间分辨率.计算机仿真结果证实了此方法的有效性.