探测器图像中值滤波算法的FPGA设计与实现

为解决上位机软件进行中值滤波算法对安检图像预处理速度有限问题,针对探测器的数据发送方式,利用现场可编程门阵列(FPGA)的并行处理能力,对中值滤波算法进行流水线设计,并通过硬件描述语言Verilog进行设计实现。实验证明,改进的算法在处理速度上比传统的冒泡算法提高了70%左右。     

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。     

多波段红外目标的空谱关联检测算法

针对高速运动空中目标在远距离探测过程中能量微弱、信噪比低的问题,本文提出了多波段红外目标的空谱关联检测算法.首先利用目标的红外成像特性实现噪声滤除、目标增强与背景抑制,提升图像对比度,并利用连通域分割方法实现潜在目标区域提取.在此基础上,构建目标和背景的多波段光谱特征库,采用RX异常检测算法有效剔除单一波段的虚警,得到...     

小型化星敏感器技术

对小型化星敏感器的软、硬件及光学设计技术进行了研究.通过光学系统中高稳定的光机结构设计、大通光孔径低畸变的镜头和40°太阳保护角的遮光罩设计达到光学指标.硬件设计采用轻小型低功耗电路、FPGA完成图像采集和星点提取技术,软件设计采用改进型全天识别算法、具快速主动预估功能的星跟踪技术.小型化星敏感器产品地面验证及应用结果表明:产品的主要性能达到指标要求.     

基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测

为解决现有基于可见光卫星图像的舰船目标检测算法在云雾遮挡、海岸干扰等复杂场景下的错检和漏检问题,本文在YOLOv5网络基础上,通过空间特征与谱段特征的联合提取提高网络性能,提出了基于可见光与红外卫星图像融合的舰船目标检测算法VI-YOLOv5。实验结果表明:双模态融合目标检测算法性能优于单模态目标检测算法,在交并比阈值为0.5的情况下,可见光+红外融合网络的平均精度达0.976,相较于单可见光网络提高了2.5%,相较于单红外网络提高了8.9%,有效缓解了复杂场景下出现的错检和漏检问题,验证了可见光与红外卫星图像融合在舰船目标检测任务中的有效性。     

面向高光谱图像的目标检测研究

现有的高光谱目标检测方法是通过逐像素分类而实现,导致了检测速度缓慢。物体级目标检测的发展为高光谱图像实时目标检测带来了希望。为了实现实时高光谱图像目标检测,文章提出了一种基于目标检测模型YOLO的卷积神经网络算法。首先,该算法提出了用多尺度光谱注意力网络（Res2NetSE）来提取空谱特征,能够提升多尺度目标检测效果并能更有效地提取关键波段信息;其次,该算法提出了一个空间增强的特征金字塔模块（Spatial Enhanced FPN,SFPN）用于特征融合,提升了神经网络的感受野和多尺度性能;最后,该算法设计了FIOU(Fantastic IoU)损失函数,提升了预测框定位精度。实验结果表明,所提出的算法能够有效提取空间域和光谱域信息特征,分别在平均准确率上提升了14.19%、8.01%和5.38%,与现有方法相比表现出更出色的性能。文章的算法为高光谱图像的物体级目标检测提供了一种有效的解决方案,有望推动高光谱图像分析领域的进一步发展。     

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FPGA的图像锐化处理系统设计

在图像处理系统中,通常需要图像增强技术来提升图像的某些重要信息特征,以便后续处理。本文针对远距离红外成像图像处理系统的算法需要容易硬件实现且视觉效果良好的要求,提出了一个新的算法,即基于统计特性的图像门限增强算法。FPGA首先完成直方图统计,然后通过分析直方图的特性提取图像门限信息,之后根据门限信息进行图像滤波,最后根据门限信息进行直方图均衡。通过FPGA板级系统验证,以上运算可以得到质量较好的数字图像,该方法效果明显,能为后续的目标分割、识别和匹配提供良好的基础。     

运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的表征及其在图像域GMTI方法中的应用

结合子孔径BP成像过程,对运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的成像规律进行了研究,得出了运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的解析表达式,据此可将只适合慢速运动目标的UWB SAR图像域GMTI算法推广,使之适合快速运动目标.以ATI算法为例,说明了所得运动目标成像规律在UWB SAR图像域GMTI方法推广中的应用价值.基于仿真实验的结果证明了所得结论的正确性.     

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。     

基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究

提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。     

CCD遥感图像的实时压缩系统设计与实现

文章研究高速CCD遥感图像压缩的系统设计与实现。与其它图像数据相比,CCD遥感图像数据具有高速率、高量化位数的特点。针对CCD相机输出图像的数据特点,基于ADV212压缩芯片,提出了一种高速CCD遥感图像压缩系统的构架方案。该方案采用FPGA+ADV212+SRAM的硬件结构方式,以FPGA作为系统的主控,SRAM完成输入数据的缓存处理,ADV212完成图像数据的高效压缩处理。文章最后构建了压缩系统的实验验证平台,对系统的性能进行了实验验证。试验结果表明,文中提出的系统压缩方案,压缩前后图像品质没有明显差异,可以满足遥感图像压缩系统的实时处理要求。     

基于FPGA的CMOS图像传感器LUPA-4000时序设计

文章在分析CYPRESS公司CMOS图像传感器LUPA-4000驱动时序的基础上,采用现场可编程逻辑阵列(FPGA)作为其硬件实现平台,使用Verilog作为该时序设计的编程语言,设计了在其极限频率66MHz下,包含系统校时功能、积分时间可调功能、并行操作功能、多斜率积分功能和NDR(Non-destructive readout)功能的驱动时序。该设计不仅能产生正确的时序以驱动芯片正常工作,而且充分开发了该器件的辅助扩展功能,大大增加了器件使用的灵活性,有效提高了该传感器的成像品质。经软件仿真和结合硬件平台的测试证明:该设计的正确性和稳定性均满足要求。此时序设计驱动下的探测器芯片动态范围更大、工作更灵活,适合于空间探测,尤其适用于空间暗目标的动态跟踪。     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

浅析高功率微波武器的研究与发展

随着外层空间日益军事化,作为反卫星武器的高功率微波武器的研究与发展备受关注,其军事价值日益显现.对高功率微波武器的作用效能及特点作了详细分析,重点评述了各主要军事强国在高功率微波武器方面的研究情况.最后分析了高功率微波武器的发展趋势.     

某推进剂用聚氨酯包覆层配方研究及性能测试

利用2,4-甲苯二异氰酸酯(TD I)和液化4,4-二苯基甲烷二异氰酸酯(MD I)的混合酯合成聚异氰酸酯,进而合成聚氨酯(PU)粘接剂,选择有机物联二脲作为该粘接剂的填料。以上述两者作为某推进剂包覆层的主成分,得到的包覆层较单体二异氰酸酯合成的PU粘接剂和无机填料得到的包覆层具有良好的力学性能、相容性、防NG迁移性和阻燃性等。研究结果表明,选择TD I和液化MD I的比例为7∶3,联二脲加入量为40%较为适宜。同时,对力学性能、相容性和阻燃性改善的原因也进行了探讨。     

InSAR图像配准雷达几何法处理性能分析

图像配准是干涉合成孔径雷达(InSAR)信号处理的关键步骤。基于雷达几何的InSAR图像配准方法。利用主辅雷达成像几何和外部数字高程模型(DEM)进行主辅SAR图像配准。基于SAR图像距离多普勒定位方程,系统梳理了配准处理精度的影响因素,对各误差因素的作用机理进行了理论分析,并综合分析了该算法对重复航过和单次航过InSAR系统图像的配准处理性能。仿真结果验证了理论分析方法的有效性。分析结果对我国InSAR地面系统建设和相关卫星指标论证具有重要的支撑作用。     

基于进化神经网络的组合导航系统滤波算法研究

组合导航系统中,卡尔曼滤波算法的估计特性依赖于精确的系统模型和准确的外观测数据.任何一个条件不满足将导致滤波精度下降甚至发散.为此,本文引入进化神经网络和自适应卡尔曼滤波技术.仿真结果证明,文中所提算法能够有效克服常规卡尔曼滤波的缺点,并保持较高的精度.     

激光模拟单粒子效应试验研究

脉冲激光模拟单粒子效应是单粒子效应地面实验模拟中新近才发展起来的一种方法.本文主要介绍脉冲激光模拟单粒子效应的基本原理、实用性及特点,结合实验室从俄罗斯引进的激光模拟单粒子效应试验系统.选取了几种典型星用器件,在国内首次开展了激光模拟单粒子效应试验研究,研究表明脉冲激光模拟方法是一种有效、安全、经济、方便的地面模拟单粒子效应的方法,它可以很大程度上弥补了传统地面模拟单粒子效应方法的不足,是地面评估星用器件和集成电路抗辐射加固的另一重要方法.     

一种高精度的X射线脉冲星导航TOA估计方法

针对X射线脉冲星导航（XPNAV）系统的基本观测量--脉冲到达时间（TOA）的估计问题,提出一种高精度的TOA估计方法。该方法基于特征子空间分解类算法的高精度的参数估计特性,首先通过细致分析标准轮廓与折叠轮廓之间的互相关结果,构造新的观测方程;然后对该方程进行特征值分解得到两个相互正交的特征矢量;最后利用两个特征矢量之间的正交性完成TOA估计。数值仿真结果有效校验了算法的性能。