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。     

信号压缩中输入噪声的掩蔽效应及有效利用

实际信号中含有噪声，本文揭示并定量研究了输入噪声对于信号压缩失真的掩藏作用，指出，在一定的噪声背景下可用限失真压缩代替无损压缩以提高数据压缩比，而不影响恢复信号的质量。     

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。     

一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法

针对传统运动目标检测方法不能应用在背景和目标都存在运动的应用场合的缺点,文章提出了一种复杂环境下的红外成像运动目标检测方法。该方法首先对相邻两帧运动图像利用三步搜索法和最多邻近点距离相关匹配准则进行背景匹配,然后对匹配后的图像进行帧间差分并对差分图像进行灰度形态学滤波以去除背景噪声点,最后利用阈值分割方法检测到运动目标的位置。利用实际拍摄的红外图像对该算法进行了实验并与传统帧间差分法进行了比较,结果表明利用该方法能很好地解决传统帧间差分法应用中的缺点。     

一种最大压缩误差可控的高光谱图像压缩算法

提出了一种可以实时控制压缩误差的高光谱图像有损压缩算法。该算法对高光谱 图像矩阵进行奇异值分解得到奇异值矩阵和奇异向量矩阵;用部分奇异值及其对应的奇异向 量重构图像;根据测量系统精度要求确定量化因子并对重构图像与原始图像间的光谱误差进 行量化;采用预测编码和算术编码对用于图像重构的奇异值及其对应奇异向量进行无损压缩 ;设计了非零值编码算法完成对重构误差的无损压缩。对Luna Lake和Low Altitude图像的 仿真结果为：最大相对误差分别控制在0.44％和0.33％时,压缩比为41.5:1和24.6:1, 信噪比为 50.4 dB 和47.8 dB。
     

红外成像导引头目标检测识别共性技术综述

对红外凝视成像导引头目标检测识别中的共性技术进行了综述。讨论了红外弱小目标检测中的先检测后跟踪(DBT)和检测前跟踪(TBD)技术,图像配准技术中的图像匹配、全局运动估计与补偿和运动目标检测,弹道终端目标识别中的图像分割和目标要害选取,红外图像仿真中的目标与背景红外辐射、辐射传输等技术,指出提高成像导引头目标检测识别技术和工程化实现是提高成像制导武器性能的关键。     

复杂背景中红外多光谱目标检测算法研究

针对多光谱红外探测器,对复杂背景条件下红外弱小目标检测算法进行了研究。根据弱小目标缺乏纹理等相关信息的特点,给出了一种用于多光谱图像的弱小目标检测算法。对多光谱图像,构建数据立方体,对多光谱信息建立稳定的目标特征向量,用多光谱背景抑制滤波器以提升图像信噪比,将一种基于统计判别的低信噪比条件下红外序列图像弱小目标检测算法与传统多级假设检验跟踪(MHT)算法综合,形成了改进的连续帧目标检测跟踪算法,对波门内疑似目标点用引入多光谱信息建立的特征向量进行目标的非监督检测判决。实验结果证明:在低信噪比下该算法能有效检测跟踪弱小目标,在保证检测概率前提下可有效抑制虚警,极大地降低了后续跟踪算法的计算爆炸风险。     

基于偏振信息融合的背景抑制方法评价

与红外强度图像相比,单一的偏振度或偏振角图像在提升图像信杂比方面并无明显优势。为综合利用偏振图像的多维信息进一步提升图像信杂比,在分析典型背景下目标偏振度与偏振角联合分布特性的基础上,以偏振度作为偏振角信息的权值参考,提出了一种基于偏振信息融合的红外图像背景抑制方法,并将其应用于复杂云层或海面背景下的红外目标检测,给出了相应的算法流程。实验结果表明:与红外强度图像相比,所提出的基于偏振信息融合的背景抑制方法能大幅提升图像信杂比。该方法简单有效,易于实现,可应用于基于红外偏振成像的目标探测或精确制导领域。     

基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法

提出一种基于人工蚁群的红外弱小目标检测方法.首先利用模糊隶属度函数对图像进行预处理获取可能的目标点;然后利用该结果与信息素一起共同指导蚂蚁的行为;最后通过蚂蚁行走路径上的信息素分布进行更新,使得分布在目标路径上的信息素逐渐增大,逐渐向真实的目标图像收敛达到抑制背景的目的.仿真和实验表明,与固定权值滤波方法和最大化中值滤波方法相比,该方法能够有效地从复杂背景的图像序列中检测弱小目标.     

机载高分辨率遥感图像实时压缩系统研究

介绍了图像压缩系统的5种主要架构,分析、比较了这5种架构的优缺点。基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像压缩系统架构,提出了一种适合机载应用的高分辨率遥感图像实时压缩系统,该系统具有体积小、功耗低的特点。另外,还针对JPEG-LS(JPEG-Lossless)算法的特点,提出了一种简单有效的位率控制和抗误码方法,并在基于VIRTEX-ⅡFPGA的实时压缩系统中进行了具体应用,实现了机载遥感图像的无损和近无损图像实时压缩。该系统预留了充分的硬件资源,可支持EZW和SPIHT等复杂度较高的高倍率图像压缩算法的应用。     

卫星遥感图像的鲁棒无损数据隐藏传输算法

提出一种基于整数离散余弦变换（IntDCT）域的鲁棒无损数据隐藏算法。先对载体图像进行预处理来构建适合信息嵌入的载体,并将无损隐藏的思想引入到预处理中用以存储可恢复原载体图像的信息。为兼顾鲁棒性和图像质量,算法通过修改载体图像IntDCT域高频系数的直方图修改来完成秘密信息的嵌入;最后,与以往算法不同,为保证遥感图像的质量,给出了接收端在含密图像未失真和失真情况下载体恢复的方法。实验结果表明,本文所提出的算法能有效抵抗压缩攻击,并具有良好的图像质量和较大的容量。与以往算法相比,本文算法在性能方面具有明显的优势。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。     

基于NMF、ICA和复Contourlet变换的红外小目标检测

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于非负矩阵分解(NMF)、独立分量分析(ICA)和复Contourlet变换的检测方法。首先通过非负矩阵分解和独立分量分析分别抑制原始图像的背景,得到不同的小目标残差图像;接着采用复Contourlet变换对残差图像进行去噪;再对上述去噪后的小目标残差图像求和,得到了预处理图像;最后提出基于模糊灰度熵阈值选取方法分割预处理图像,从而实现了复杂背景下的红外弱小目标检测。针对红外小目标图像进行了大量实验,并与基于新型Top-hat变换、基于快速独立分量分析的目标检测方法进行了比较,结果表明所提出的方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于局部能量比的空中红外弱小目标检测方法

提出了图像局部能量比的概念,并针对空中目标图像特点,给出了一种基于局部能量比的红外弱小目标检测方法。该方法基于单帧图像即可实现红外点目标检测,算法简单,耗时较短,可以实时检测;图像局部能量比对图像噪声不敏感,故该检测方法对图像信噪比要求较低,具有强抗干扰性,便于工程实现。文中给出了检测算法的具体实现过程,并用真实空中红外弱小目标图像进行了检测试验。试验结果表明该方法对空中红外弱小单目标和多目标均具有令人满意的检测效果。     

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。