基于动态框搜索的星图中星点获取算法研究

分析星图中星点获取算法的具体流程,针对传统星体目标聚类方法的不足,提出了动态框搜索算法。首先采用固定像素框搜索区域最大灰度值点,然后以该点为中心,结合星图图像中真实星点的分布情况,采用大小可变的像素框进行星体目标聚类,最后采用加权质心法得到星点的中心位置。仿真实验表明,该算法能达到良好的效果。     

一种基于时空相关性的星图降噪算法

文章提出了一种基于时空相关性的星图降噪方法,用于解决空间探测时星图峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)低、星点提取难度大的问题。文章首先对真实星图中星点和背景噪声的能量特性进行了分析与建模。然后,基于该模型提出了一种可行的降噪算法,该算法以时空相关性检测为核心,并利用检测的结果对目标和噪声进行连续多帧定位。进一步利用定位的结果对目标进行匹配和平滑,对背景噪声进行抑制,从而在总体上提高图像的PSNR。最后,基于仿真平台对算法的有效性进行了测试验证。结果表明,该算法能够有效提升星图PSNR,尤其是点目标的PSNR,在一定噪声等级下,可提升1.6d B。降噪之后,在去除噪声的同时,星图的灰度直方图完好保留了高灰度值部分的目标点像素。该算法在相似的运算复杂度下,其降噪效果明显优于绝大多数的现有降噪算法,利于后续提取星图中恒星及点目标,应用于在轨空间探测系统中,具有广阔的应用前景。     

基于行数据扫描的星空多目标星点提取方法

为了解决传统方法无法实时获取星空目标位置问题,文章提出了一种基于行数据扫描的星空多目标星点提取方法,通过阈值提取、行目标提取、星空目标识别和质心坐标计算等四个步骤来快速提取星空目标。为了使该算法能够更有效地运行在嵌入式设备中,对算法进行合理配置,将其分割成FPGA端和DSP端。通过试验验证,在输入图像分辨率为1 280像素×1 024像素的情况下,文章提出的算法星点提取时间小于0.17ms。相比较传统方法,能够在不损失星空目标定位精度的前提下,提高提取速率,更适用于星空背景下的多目标快速星点提取。     

基于并行运算体系结构的星敏感器图像处理算法

采用FPGA构建星敏感器图像处理并行计算体系结构。星敏感器图像处理算法由高通滤波、星点提取和星点排序3个模块组成。高通滤波模块基于图像局部加窗计算阈值的方法,星点提取模块采用逐行扫描的计算方法,星点排序模块采用基数排序的计算方法。星敏感器图像处理算法基于四级流水并行计算体系结构,显著提高了星敏感器图像处理的效率和算法的可靠性。
     

一种基于蚁群聚类算法的快速星图识别方法

为提高大视场星敏感器的星图识别速度和识别成功率,提出一种基于蚁群聚类算法的 快速星图识别方法,该方法首先利用蚁群聚类算法对星点集合进行快速聚类分析;然后选择 最优类并以其中每个星点为圆心,以一定角距为半径画圆,将圆内所有星点构成集合;再将 每个集合的星点两两求取角距,利用蚁群算法对路径快速寻优的优点,完成集合的路径优化 ;最后利用优化结果同导航星库中已有的优化数据相匹配,以实现星图的快速匹配与识别; 实验结果表明,与现有识别方法相比,该方法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且 所需导航星库的容量小。     

高超声速运动点目标检测

为了降低红外运动点目标检测的漏检率与虚警率,文章以"猎鹰2号"为例,从天基红外遥感图像生成的角度出发,计算了高超声速飞行器多种工况的辐射特性,提出了一种基于目标速度与辐射特性的红外运动点目标检测方法。该方法将高超声速目标的速度与遥感图像的灰度关联,以目标的飞行速度作为单帧图像灰度阈值分割的条件,实现阈值分割与速度滤波并行,并进行多帧图像疑似目标二次速度匹配滤波,实现目标检测。仿真结果表明:文章提出的点目标检测方法对于高超声速目标检测效果优良,检测率为94.4%,虚警率为5.86×10-5%。在具备目标表面平均温度与速度对应关系的情况下,该方法可应用于多种不同红外运动点目标的检测。     

一种改进的星上高光谱异常检测算法研究

为解决传统RX异常检测算法导致的星上高光谱图像异常检测准确率低、成本高等问题,对一种改进的星上高光谱异常检测算法进行了研究。在传统RX异常检测算法的基础上,用噪声自适应主成分变换对原始图像进行变换,选择变换后大于设定的合适信噪比阈值的数据;用局部正交子空间投影(LOSP)算法将相应数据投影到正交子空间获得图像残差数据,通过抑制背景等强干扰信息而突出小概率的异常目标信息;用空域滤波方法提取残差数据的特征,将大部分图像信息以某种标准集中于少数的主成分;对获得的波段子集用中值滤波器滤波,消除噪声干扰;用RX异常检测算子对滤波后的波段子集进行异常目标检测。试验结果证明了算法的有效性,算法通过数据量压缩,降低维度、抑制干扰信息,减少了异常检测处理的数据量以提高异常检测效率和精度。     

天基光学传感器动态成像配准方法研究

图像配准是天基光学动态成像处理中的关键技术,在遥感侦察等领域有着重要应用。对星空背景和地球大气背景下天基目标探测中的图像配准问题进行研究。针对星图配准建立了部分平均Hausdorff距离(PMHD),并定义了一种新的相似性匹配测度,利用序贯岭回归估计方法实现快速配准;针对地球大气背景图像配准,通过改进的Harris角点检测亚像素定位提取特征点集,基于PMHD利用粒子群优化(PSO)算法实现图像的精确配准。仿真实验表明:提出的星图配准方法具有实时性和亚象元配准精度,联合PMHD和PSO的大气图像配准具有良好的配准精度和较强的抗噪干扰能力。     

基于梯度关系和局部连通性的红外小目标检测方法

红外图像中的弱小目标检测技术在精确制导等领域有着广泛的应用,是提升现代军事实力的关键环节。传统的目标检测算法主要基于背景抑制和目标显著性两个方面,但往往不适用于色差较大、干扰较多的复杂环境。本文提出一种基于梯度检测和局部连通性判断的弱小目标检测算法,利用弱小目标在局部区域的梯度特性和连通特性识别可疑目标,并采用区域生长算法进一步剔除检测到的干扰点。同时采用自适应策略确定相关阈值,提升算法的灵活性与应用范围。本文算法在反映多种检测环境的图片和视频序列中进行检测,并与传统方法比较。检测结果表明:该方法准确率较高,可保证较低的虚警率,同时处理速度较快。     

基于变邻域变步长LMS背景预测检测红外小目标

在分析强起伏背景信号的基础上,利用背景局部信号统计特征和目标运动特性,提出了一种基于变邻域变步长LMS自适应背景预测的红外弱小目标检测方法.首先将两类背景交界处像素的邻点按最大类间平均离差准则分成两类,和中心像素点相近的一类构成预测邻域,而背景内部区域采用固定预测邻域;然后提出了一种改进的变步长LMS自适应算法,在所得预测域上进行背景预测,由实际值和预测值相减得到残差图像;最后采用二维Tsallis-Havrela-Charvat熵阈值选取方法对残差图像进行分割,并根据目标运动的连续性和一致性确认真实小目标.针对实际红外图像序列的实验结果表明:该算法能有效地抑制强起伏杂波,增强目标能量,降低虚警率,对强起伏背景下弱小目标具有很好的检测性能.     

基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法研究

为改善用机器视觉对圆孔参数测量结果,减小误差,在利用圆形标定板标定像素当量的基础上,对一种基于亚像素边缘检测的高精度圆孔参数测量方法进行了研究。用改进的Zernike矩亚像素边缘检测方法对边缘点作进一步的细化和筛选,用7×7模板替代原5×5模板,设计新阈值判断标准检测亚像素边缘,再对检测到的边缘点偏离像素进行抑制以获得更精确的图像边缘点;用最小二乘法进行圆形拟合获得圆形参数。给出了改进算法的基本步骤。用实验讨论了在自然光条件下,相机曝光亮度,以及相机与被测物体距离对测量结果的影响。结果表明:改进的方法对环境适应性强,易实现,曝光亮度30~50时测量精度较好;相机与物体距离50~60cm时,测量精度可达0.02mm。该法在高精度的工业检测中有广泛的应用前景。     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。     

一种基于红外序列图像的弱小目标检测方法

针对天空背景下红外运动弱小目标的检测问题,提出一种结合小波变换和管道滤波的序列图像的检测算法。首先对红外序列图像采用小波变换,再采用全局门限法进行阈值分割提取出潜在目标,用形态开运算去除噪声点,以减少候选目标数目,最后再使用管道滤波的方法确定真实目标。实验结果表明,该方法能有效地检测运动红外弱小目标,显著提高红外弱小目标的检测概率,并易于硬件实现。     

一种基于角点提取的遥感影像地面控制点自适应匹配算法

提出基于特征角点的控制点自适应匹配算法：依据图像数据灰度特征自动确定相应阈值，从基准影像上提取控制点。采用动态模板进行不等距搜索，确定潜在目标控制点；构建三角网，利用等角变换判别目标控制点；构建仿射变换方程来筛选目标控制点。该算法无需设定灰度相关系数最大值阈值即可判别目标控制点。选取ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对该算法进行试验，结果表明。该算法可以准确提取有价值的特征角点，具有较高的控制点识别精度和运算效率，具有较强的适应性和应用价值，较之传统匹配算法有明显优势。     

基于FPGA的红外图像运动补偿滤波算法实现

针对运动场景和噪声混叠的红外图像,提出一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的红外图像运动补偿滤波算法。首先,算法设计采用运动补偿滤波算法,通过帧间相关性和阈值判断等方法,有效实现图像区域检测分类;其次,对分类后的区域选定不同参数的滤波处理,有效抑制噪声,改善图像显示质量;最后,硬件使用流水线结合并行处理的解决方案,能够有效提高图像处理的速度。实验结果表明:基于FPGA的红外图像运动补偿滤波算法设计资源消耗低,将运行优化算法耗时降低到了1 ms内,为红外图像实时处理应用提供了基础。     

一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测方法

针对在非均匀杂波背景下,杂波抑制后孤立强杂波剩余能量导致动目标检测虚警率升高的问题,提出了一种基于滤波响应损失的多通道合成孔径雷达地面动目标检测(SAR-GMTI)方法。对多通道的合成孔径雷达(SAR)图像进行维纳匹配滤波处理,在杂波抑制残差图检测的基础上,根据滤波前后信号的能量差异设计了滤波响应损失检测量,对潜在目标进行二次检测,以剔除虚警。仿真与机载实测数据表明:该方法能在非均匀杂波背景下有效改善动目标的检测性能,可应用于运动平台雷达对地监视预警。     

星图质心提取的实时性研究

数据更新率是衡量星敏感器性能的一个重要参数,高数据更新率对质心提取的实时性提出了更高的要求.FPGA(现场可编程门阵列)具有快速逻辑运算和并行处理结构的特点,针对这些特点对质心提取过程进行研究.使用FP-GA内部的高速存储器作为缓存,提高对数据的读取速度.将质心提取中的阈值分割、星点像素提取和质心计算3个过程进行并行处...     

基于多结构元素的遥感图像去噪及边缘检测方法

边缘检测是遥感图像处理的一个重要方面。利用数学形态学原理，提出了一种基于多结构元素的遥感图像边缘检测方法。首先采用基于视觉模型的边缘阈值得到灰度突变像素点，然后利用几种具有代表性的结构元素对这些像素点进行形态学腐蚀操作以区分真实像点和噪声点，将噪声点去除并通过伪中值滤波填补像素值，最后得到图像边缘。实验结果表明，该算法能够在保持图像边缘细节的前提下，很好地滤除图像中的孤立噪声点，在检测精度和抗噪声性能方面都优于传统的形态学算法。     

高光谱图像全局异常检测RFS-SVDD算法

针对SVDD用于高光谱图像全局异常检测时存在虚警率高的问题,提出RFS-SVDD算 法。RFS-SVDD将空间相邻且光谱相似的像元分为同一区域,根据区域大小将图像在空间上分 成潜在异常区域与背景区域,用背景区域中所有子区域的平均光谱RFS作为SVDD训练样本求 取支持向量。RFS是每个子区域中像元光谱的统计结果且不包含奇异像元,可以避免奇异像 元光谱和图像随机噪声对背景建模的影响。对HYMAP和AVIRIS图像数据的仿真结果表明：RFS -SVDD算法能抑制异常目标像元光谱和图像随机噪声对背景建模的干扰,降低SVDD用于高光 谱图像全局异常检测的虚警率。
     

基于空间分布特性多层RX高光谱点目标检测

针对目前高光谱图像异常点目标检测过程中准确率低和虚警率高的问题,本文结合目标的空间分布特性,提出了一种多层级RX检测方法。通过计算被检测区域图像谱向相似性响应图,采用非线性抑制的方法,突出点目标并抑制背景。为进一步提高检测算法的表达能力和泛化性能,采用多级检测器级联的方式,逐层级增强异常点处的相对能量,削弱背景的影响,从而达到较高的检测性能。在外场挂飞试验数据集上进行验证,结果表明:该方法 AUC值达到0.988 1,明显优于CEM算法的0.962 6和传统RX算法的0.939 2。