基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

基于改进YOLOv3的SAR舰船图像目标识别技术

合成孔径雷达(SAR)图像自动目标识别(ATR)技术是人工图像解译的关键技术之一。针对传统的SAR舰船目标检测算法大多受限于场景且泛化能力较差的问题,设计了一种基于改进YOLOv3网络的检测模型。将YOLOv3与DenseNet网络融合,使用稠密网络模块代替用于提取中小尺度特征的残差网络模块,通过训练得到模型的最优权重,实现端到端的目标检测。使用综合交并比(GIoU)损失代替交并比(IoU)边界框回归损失,提供更加准确的边界框位置信息,提高检测精度,采用中国科学院空天信息研究院制作的SAR图像船舶检测数据集进行测试。测试结果表明:与原YOLOv3算法相比,改进后的YOLOv3检测准确率提高了1.4%。     

基于YOLOv5的近岸SAR舰船目标检测方法

由于类似舰船的陆地目标的干扰和舰船的紧密排列,基于合成孔径雷达(SAR)图像的近岸舰船检测会出现较多漏检和误检,提出了一种基于YOLOv5网络的近岸舰船的检测方法。为提高近岸背景下的检测精度,使用了注意力机制模型和CSL的技术用于改进网络;分析了YOLOv5网络、注意力模型和CSL算法,基于YOLOv5进行了检测实验,引入注意力模型来改进网络;结合CSL算法,重构了YOLOv5旋转检测网络。通过调整训练参数和改进注意力,近岸目标检测网络的测试结果达到mAP 80%以上,证实了CSL+YOLOv5算法实现旋转检测的可行性。     

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。     

基于交互融合的高精度图像融合算法的研究

针对可见光和SAR图像融合,提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合（TDPAM Fusion）算法,能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先,采用跨模态差分感知融合（Cross-Modal Differential Perception Fusion, CMDAF）模块提取图像的互补信息,避免真值缺失并提高融合精度。其次,通过坐标注意力机制（Coordinate Attention,CA）提高特征提取的准确性和效率,增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法（Interactive Fusion Module,IFM）将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集,用于网络模型的训练和测试。实验结果表明：TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外,融合算法将互信息（Mutual Information,MI）、空间频率（Spatial Frequency,SF）、视觉保真度（Visual Fidelity,VIF）和相关系数（Correlation Coefficient,CC）等关键指标,分别提高了约6.41%、10...     

基于特征叠加网络的SAR海上舰船运动状态感知方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像中的舰船检测与分类问题，常规的图像处理技术或者机器学习方式难以准确检测出海上舰船的类别以及当前舰船运行状态。因海上舰船目标具有相对于SAR图像尺寸较小、方位难以测算以及容易与其他目标混淆的特点，针对上述问题设计了端到端的海上舰船分类与状态感知模型，加入特征金字塔以达到拥有对于微小目标提取其深度特征，同时又保留其相对位置的目的;使用残差结构以解决特征融合网络层数增加导致的梯度消失问题;最后加入舰船状态感知模块，使其最终可以得到海上舰船目标相对于图像的角度值。使用公开SAR卫星图像进行了多次实验，最终体现出提出的端到端的模型具有较高的识别率以及良好的舰船状态估计能力。     

基于对比度和梯度分布的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是目标自动检测系统中的核心技术之一。在复杂背景以及强杂波存在的情形下,红外弱小目标检测往往会有高虚警率的问题。对于这一问题,提出了一种基于多尺度局部对比度与局部梯度分布的红外弱小目标检测算法,具有重要意义。相比于以前的算法,该方法利用多尺度局部对比度机制增强红外图像中的疑似红外弱小目标的区域,再利用红外图像的局部梯度分布信息对这些疑似红外弱小目标的区域进行判别,剔除其中的虚警区域,得到有低虚警率红外弱小目标检测结果。实验结果表明:该算法结果可靠,检测准确率高。可见,新算法可以有效地提高在复杂背景以及存在强杂波情形下红外图像中弱小目标的检测准确率。     

应用整体结构信息分层匹配的红外与可见光遥感图像融合方法

现有红外与可见光图像融合方法,侧重于将可见光图像的空间细节注入红外图像,往往由于空间细节的不当注入导致融合图像中部分地物模糊不清。此外,航天器红外与可见光成像分辨率往往相差很大,现有方法未考虑其分辨率差异,生成的融合图像细节模糊不清。为此,文章从消除红外与可见光图像的整体结构信息差异角度,提出应用整体结构信息分层匹配的图像融合方法。利用融合方法对天宫一号(TG-1)目标飞行器的红外和可见光图像数据进行图像融合,并将获得图像与图像分解法、总体变分法和频率变换法获得图像进行比对,结果表明:文章提出的融合方法获得的图像光谱与细节保真效果好,优于对比方法。     

基于全局—局部特征联合的光学卫星遥感图像舰船目标细粒度识别

针对光学遥感图像舰船目标类间差异小,需要丰富舰船目标的特征表示能力提高其细粒度识别准确率的问题,文章提出了一种基于全局—局部特征联合的舰船目标细粒度识别方法,设计了双分支特征提取与融合模型。首先,全局特征提取分支通过卷积神经网络提取图像的全局特征;其次,局部特征增强分支将浅层特征图打乱并重构,加入对抗性损失函数,训练网络识别局部重点区域特征的能力,提取目标局部特征;最后,将全局特征和局部特征进行融合,利用全连接层对特征进行降维处理去除冗余信息,增加鲁棒性,并利用融合特征完成分类任务。实验表明,该方法可以兼顾全局特征和局部特征,在FGSC-23舰船目标数据集上准确率达到86.36%,优于其他方法。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

基于FPGA的实时图像采集和去噪系统设计

对采集或传输过程中受到的噪声干扰信号进行预处理,并保持图像传输的实时性,是图像处理系统需要解决的问题。对于实时性要求高的图像处理系统而言,用软件来实现噪声的预处理相对来说是比较耗时的,因此必须寻求其他解决方式。文章设计基于FPGA的新型模块化集成电路来实现图像采集和去噪,并通过试验和仿真测试验证了设计的实时效果。     

基于边缘信息的SAR与可见光景像匹配算法

SAR(合成孔径雷达 )与可见光图像由于成像机理的不同 ,直接进行基于图像灰度信息的匹配定位很难达到实际应用的要求。边缘是图像最基本的特征之一 ,文中提出一种基于边缘信息的 SAR与可见光景象匹配算法。该算法针对 SAR与可见光图像的特点 ,利用小波变换结合模糊中值加权滤波 ,取得有效的边缘信息 ,利用图像的边缘特征结合相关峰值特性分析的后处理方法进行匹配 ,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量。实验证明本算法匹配精度高 ,稳定性好     

合成孔径雷达的辐射分辨特性

专家论述合成孔径雷达（ＳＡＲ）的辐射分辨特性。首先阐述ＳＡＲ图像像元强度所应奠定的概率分布－－χ＾２分布，然后用不同方法去度量该分布的宽度，由此产生了多种辐射分辨率定义，以指定图像强工时的错误概率为准则来比较各种定义，从而进一步揭示其内涵。还导出了存在系统热噪声辐射分辩率的定量计算关系式。并论述了辐射分辨特性对ＳＡＲ图像可懂度的影响。     

一种基于分类DCT的SAR图像压缩算法

提出了一种基于分类 DCT的 SAR图像压缩编码算法 ,该算法在国际静止图像压缩标准 JPEG基础上 ,将图像划分为平坦区域和波动区域 ,依据人的视觉生理特点 ,对不同区域采用不同的量化编码方式 ,结果 ,既可以获得较高的压缩比 ,同时也可保证良好的视觉效果。实验结果验证了算法的有效性     

嫦娥二号月球卫星CCD立体相机在轨图像分析

嫦娥二号月球卫星从2010年10月1日发射至今,已在轨运行近2年,除全部完成预定的工程与科学目标外,还完成了若干扩展科学试验。CCD立体相机获得了月球虹湾地区的35轨空间分辨率约为1．3m的局域立体图像,以及7m空间分辨率、100％覆盖的全月立体图像,是迄今为止国际上分辨率最高、最清晰的全月立体图像。文章在简要介绍在轨图像获取情况的基础上,对15km／100km椭圆轨道及100km圆轨道上获取的图像进行了分析,重点讨论了拍摄时的太阳高度角对图像视觉效果以及图像信息量的影响,可为中国今后探测其他星球提供一定的参考。     

基于FPGA的实时图像预处理系统的设计

针对基于DSP实现的实时视频信号处理系统中原始视频数据量大的问题，本文阐述了用FPGA解决该类问题的优势，并举例用FPGA实现图像滤波的数据预处理实例。该设计已通过硬件实现，结果表明是正确有效的。     

基于图像的高精度实时光学稳像控制系统

针对空间CCD相机由于平台振动造成的成像模糊问题,研制了一套光学稳像控制系统。利用高速CCD帧频高特点,结合基于图像的像移测量原理,设计了像移补偿闭环控制算法,实现了光轴的稳定控制,从而实现了相机稳定成像,提高图像清晰度。实验结果表明稳像控制系统动静态性能稳定,在一定带宽范围内有效减小甚至消除了平台振动对相机成像品质的影响。     

一种用于WorldView-2遥感图像的波段分组融合方法

针对WorldView-2卫星遥感图像,提出一种基于波段分组的多光谱图像与全色光图像融合新方法。该方法以全色光波段与多光谱各波段光谱响应的匹配特点为依据,首先将八波段多光谱图像分成两组,然后分别设计融合模型再进行分组融合,最终得到多光谱各波段的融合结果,分组策略简单、实用。实验结果表明,该方法在融合WorldView-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到更好的平衡,优于现有的几种融合方法。     

星载TDICCD相机像移对成像质量的影响分析

通过分析给出了偏流角变化、速高比变化和姿态精度导致的像移量及其与调制传递函数的对应关系,结合卫星轨道和相机参数,在不同积分级数下引起的像移对相机成像质量的影响进行了仿真.结果表明,随着积分级数的增加,像移对相机成像质量的影响越来越大,尤其表现为偏流角及速高比的变化.为此,在轨运行期间须对其采取补偿措施,为保证高质量的图...