SAR图像中恒速动目标的定位

分别利用恒速动目标的信号幅度和信号相位估计动目标信号的频谱中心和多普勒调频率,结果不受动目标位置影响,解决了"方位位置不确定问题"。根据动目标方位向信号的频谱中心、调频率和动目标像位置,实现定位动目标。将聚焦良好的静止背景和动目标像以正确的相对位置绘制到同一幅图像中,是对动目标定位的最好表达方式。     

基于选择样本自相关阵的高光谱图像约束能量最小化算法

约束能量最小化算法是一种经典的高光谱图像目标检测算法,其在检测大目标地物时,背景自相关阵易受目标信息的干扰,从而影响算法的检测性能。针对此问题,提出一种基于选择样本自相关阵的CEM算法。通过比较高光谱图像每个样本像元与目标信号的光谱相似度,引入光谱相似性阈值,选择与目标信号光谱差异性较大的部分样本像元参与背景自相关阵的构建,使背景自相关阵更好地对背景的统计性进行描述。对AVIRIS获取的两幅真实高光谱图像进行了目标检测实验,结果表明,本算法的检测率有了明显提高,更适合于检测占据一定像元数目的大目标。     

一种基于合成孔径聚焦图像的目标测距方法

基于合成孔径聚焦图像提出一种新的目标测距方法。该方法利用小孔成像模型摄像机获取与目标视线垂直的等间隔线阵机位图像序列,并将线阵与目标视线交点处机位的图像作为基准图像。根据图像序列获取各距离段所对应的像差校正叠加图像,计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅像差校正叠加图像中相应区域的相似度,并选取相似度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素,相似度最大的像差校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。对合成孔径原理进行了仿真分析,并根据摄像机线阵实测数据和航拍序列实测数进行了测距实验。实验表明该测距方法鲁棒性好,算法简单,并且无干扰。     

基于多普勒频率反投影的NCW-SAR动目标成像方法

传统合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)成像依赖大带宽发射信号,研究证明SAR也可利用窄带连续波形(Narrowband continuous wave,NCW)具有的高多普勒分辨率实现场景的高分辨成像。NCW-SAR成像的优势在于占有很少的频带资源、降低系统成本和规模,更适用于通常带宽较窄的利用外辐射源波形的无源SAR。文中首先指出NCW-SAR的应用前景,简要回顾窄带动目标成像的发展,并分析NCW-SAR成像技术的现状。然后给出通用的SAR回波模型,提出NCW-SAR动目标成像方法,实现静止场景中动目标的聚焦,获得目标的速度估计,并分析速度分辨率。实验验证了NCW-SAR动目标成像方法的有效性。     

基于区域的GLRT车辆目标检测方法

基于合成孔径雷达(Synthetic aperture radar,SAR)图像的地面车辆目标自动检测是一项重要的SAR军事应用研究。提出一种基于区域的广义似然比法(Generalized likelihood ratio test,GLRT)的目标检测方法,该方法将GLRT目标检测理论与图像分割技术相结合。首先利用普通图像常用的分割聚类方法从SAR图像场景中粗略地分离出陆地杂波区域和目标潜在区域。然后根据分割结果,分别对两区域数据建立合理的统计模型。最后在背景和目标统计特性都已知的情况下,采用GLRT目标检测方法对目标潜在区域的像素点进行逐一检测,获得更为精确的检测结果。对实际SAR数据处理的结果表明,该方法能有效地从陆地场景中检测出地面车辆目标,且具备一定的精确性和快速性。     

金属图像的自适应分割方法研究

针对金相图中分割问题,在分析对比传统的全局阈值分割方法的基础上,提出了一种自适应阈值分割方法。将原图像划分为若干子块,对每个子块利用最佳阈值的方法进行分割。实验表明,提出的方法简便易行,具有较好的鲁棒性和适应性;在完整、有效分割图像的同时,能够保留原始图像中的大量细节信息,对复杂背景图像的分割处理效果满意。本文研究为今后金相分析提供了可靠的依据。     

基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法

提出了一种基于Sobel算子的亚像素边缘检测方法。此种方法先由Sobel算子确定图像边缘的大致位置，然后用三次样条插值函数对灰度边缘图进行内插计算，使目标边缘定位达到亚像素级。对插值后的灰度边缘图，利用最大类间方差法确定阈值提取边缘。实验表明，该方法能精确定位目标边缘，优于传统的边缘检测方法。     

基于MATLAB的点状目标检测

对低信噪比图像的预处理,是运动弱小目标检测问题中非常重要的一个环节。本文根据大量数据分析了天空背景红外图像的统计特征,利用得到的分析结果对红外图像进行归一化处理,并根据实际红外光学系统的成像特性,用椭圆抛物面来拟合红外图像中实际的点目标。处理结果表明,该方法可以大大提高信噪比,使后来的检测环节中,用相对简单的方法就可以检测出真正的点目标。     

基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

一种基于鹰视觉的雾霾天气无人机编队目标检测方法（英文）

本文提出了一种仿鹰眼视觉特性的雾霾天气下无人机编队目标检测算法。通过模拟鹰视网膜中ON和OFF通路的视觉信号处理机制,对大气光与透射率的值进行估计从而复原雾霾图像。同时利用鹰视觉系统的颜色拮抗机制与对比度敏感函数提取除雾图像下的目标特征,模拟中央-周边结构感受野特性对特征进行整合,最后通过随机森林算法生成目标显著图以进行目标检测。实验结果表明本文提出的算法能够有效检测出雾霾天气下无人机编队场景中的无人机目标,与其他传统方法相比,本文算法具有更好的检测效果。     

基于序列图像的非合作目标自主导航及验证

针对空间自旋或章动运动的非合作目标运动感知与估计问题,给出了一种基于序列图像的运动测量与状态估计方法。所给出的方法由两部分组成:(1)采用立体视觉测量目标三个非共线的特征点,建立目标参考系并实现相对姿态的测量;(2)采用目标运动学和动力学方程,推导了扩展卡尔曼滤波器,实现目标角速度和惯量比的估计。最后,分别给出了数学仿真和物理试验:(1)利用数学仿真验证了所给出的卡尔曼滤波估计算法在不同目标运动情况下的收敛性;(2)利用机械臂模拟目标的自旋运动,利用双目相机采集目标运动图像,试验结果验证了所给出的运动测量与状态估计方法可以连续的给出目标角速度的精确估计。     

利用电磁仿真数据研究ISAR运动补偿和成像

本文利用板块法对运动目标进行电磁仿真,根据Stratton-Chu积分,通过目标CAD造形和表面板块生成,每一板块元与目标实际表面之间的最大误差不得大于入射雷达波波长的十六分之一,从而将目标的三维曲面矢量电磁散射积分简化为每一板块面元上的二维平面矢量积分之和,获得静止目标的散射场,然后通过目标运动轨迹模拟,考虑由于目标的运动而引起的雷达回波相位的变化,实现运动目标的电磁仿真。利用这种电磁仿真方法模拟产生64×128个回波数据,用频域法进行距离对准,用最大似然方法进行相位补偿,目标轨迹运动引起的距离变化用时间的二次函数拟合,研究了用X波段雷达对一架匀速直线飞行飞机的ISAR运动补偿和成像。     

距离多普勒成像和多散射点定位

距离多普勒雷达成像系统的基本任务是利用雷达回波信号的距离和多普勒信息重构目标反射率的空间分布。本文把用逆合成孔径雷达对运动目标进行距离多普勒成像当作多散射点定位问题来研究,把成像雷达信号处理的两个关键,运动补偿和成像作为最大似然估计问题一起求解。原则上需进行多维搜索,一般情况下,目标上散射点的个数、位置以及目标的轨道运动都先验未知,这种求解的计算量极大。在若干合理的假设成立时,可引入DFT,免去估计散射点个数和位置,大大减少搜索维数,并可利用FFT,从而大大提高计算效率。这样做的代价是最终的成像质量有所下降。当目标轨道运动模型可用二次的距离时间函数描述时,只需进行二维搜索,文中导出了进一步简化的相位补偿和成像算法,并给出了计算机模拟结果。     

基于特征点运动矢量估计的动态序列图像运动目标跟踪

提出了一种改进的特征点运动矢量估计方法,用于动态序列图像中的运动目标跟踪。首先利用改进的最小亮度变化算法提取特征点;然后通过自适应的十字模式搜索法确定这些特征点的匹配点。在RANSAC方法的基础上,利用运动背景的仿射变换参数实现运动背景的补偿。最后利用合理的形态滤波技术,运动目标将完整地从背景中提取出来并实现准确跟踪。实验结果表明,改进的方法可以成功完成运动背景的补偿,并为动态序列图像的运动目标跟踪提供了保证。     

机载合成孔径雷达动目标检测与成像技术的发展(英文)

基于机载合成孔径雷达 (SAR)的地面运动目标检测与成像技术已经成为现代雷达技术发展的一个重点。本文首先建立了运动目标回波的数学模型 ,在此基础上分析了机载 SAR对运动目标成像的特点 ,然后对近年来这一技术的发展过程和研究现状进行了全面的综述 ,最后对这一领域今后的发展方向进行了展望。     

基于运动物体高阶多普勒效应的横向速度估计

目标与雷达存在相对径向运动时回波相位一次项发生变化,产生多普勒效应.多普勒效应广泛用于雷达信号处理.目标横向运动分量不会导致回波相位一次项变化,但会导致回波相位高次项的变化,据此本文提出横向运动物体的高阶多普勒效应及其横向速度的计算方法.高阶多普勒效应与常规多普勒效应配合可以计算任意向平稳运动物体的标量速度.文中给出了计算方法和仿真结果.当目标横向运动速度为900 km/h,且回波信号信噪比大于0 dB时,计算误差小于0.06 %.     

基于失真度评估的时变聚焦多波束形成算法

为 了在保证声呐成像质量的 前提下，缓解近场聚焦精度与计算复杂度之间的矛盾，文中提出了一种基于失真度评估的时 变聚焦多波束形成算法。首先，建立近场时变聚焦模型，将聚焦点的时间结构和半圆形阵列 的空间结构联系起来，获得了各个聚焦点精确的延时信息；其次，在兼顾波束方向图的各项 性能指标的基础上，利用二阶锥规划（Second-order cone programming, SOCP）方法设计 了各个聚焦点的最优权值；最后，构建散焦波束失真度的评估模型，并在失真度阈值的约束 下，合理地选择了几个必要的聚焦面。仿真和测试结果表明，该算法减轻了硬件计算和存储 的压力，提高了工程的可实现性，而且对复杂多变的探测场景取得了很好的成像效果。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法，具有较为灵活的并行化跟踪方式，能够较好地维持跟踪目标的假设状态，具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段，但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器，实现视频图像中的飞行器跟踪，跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象，跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法，建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪，在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型，通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据，检验飞行器目标的跟踪效果。