低轨光学星座目标监视信息处理技术分析

以空间跟踪与监视系统(STSS)为原型,对低轨光学星座目标监视信息处理技术进行了综述。作为典型的低轨光学星座,STSS能对高速运动目标进行全程连续跟踪监视。该星座预计将由24~30颗卫星组成,介绍了其体系结构、平台与载荷的特点和性能。星座具备多载荷、多波段协同探测能力且星上信息处理能力强大。给出了星座对目标的分布式跟踪监视信息处理结构与流程,归纳了杂波背景抑制与目标检测捕获、多目标跟踪、目标识别,以及星座传感器管理等关键技术。讨论了光学星座信息处理中空间邻近目标分辨、目标群跟踪、机动目标跟踪、真假目标识别,以及信息处理总体技术等技术难点和发展趋势。     

一种基于全变分理论的红外背景杂波抑制算法

针对复杂背景下的小目标检测问题,提出基于全变分理论的单帧红外图像空域背景杂波抑制算法.分析红外图像背景抑制的最大后验概率模型,引入全变分的概念作为背景图像的先验信息,描述估计背景的平滑度约束,从而转化为泛函极值问题进行求解.估计背景在满足对观测图像数据依赖的同时,能够保留背景图像的边缘信息,有效降低复杂背景灰度值起伏较大处的虚警.通过仿真实验验证了算法的可行性和有效性,分析结果表明其背景抑制性能较传统算法有较大提高,算法架构适用于大数据图像并行处理的工程实现.     

基于形态学的多级滤波背景抑制算法

传统的形态学单一结构元素,对云杂波背景滤波常留下强云层边缘及类似于目标的噪声,增加了后续处理的复杂程度.针对这一问题,提出了一种多级滤波思想.采用不同方向的线性结构元素进行形态学滤波,通过滤波尽可能准确地保留图像背景,然后与原图差分,将得到的图像再用矩形结构元素进行形态学开运算.仿真结果表明,该算法对云杂波背景抑制效果好,提高了图像的信噪比.