红外成像制导中目标图像序列的仿真生成

在红外成像制导技术的算法研究中，目标红外图像序列是进行仿真验算的基础，通常真实的图像序列较难获得，本文通过建立空间目标的透《视投影模型来模拟红外成的过程，并由计算机作图得到目标的二值图像，为目标识别、跟踪算法及制导率的仿真验算打下了基础。     

基于均值漂移算法的冷空炽热体红外目标跟踪

Mean Shift（均值漂移）算法对彩色序列图像目标跟踪是有效的,而对红外目标跟踪是不稳健的。本文对Mean Shift算法做适当改进,将其用于冷空炽热体红外目标跟踪。先对红外图像做伽马变换,把目标从背景中分离出来;用直方图非均匀量化改进传统Mean Shift算法量化方式,提高目标定位准确性。仿真结果表明,该方法对冷空炽热体红外目标跟踪是有效的和稳健的。     

基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法

复杂背景条件下红外小目标检测是提高红外武器系统探测距离的有效措施之一。针对小目标的特点提出了一种基于局部均值差分的红外小目标图像背景抑制算法。首先,通过优化的高通滤波进行初始背景抑制;然后,在分析小目标与背景像素差异的基础上检测目标潜在区域;最后,通过局部分割和特征分析实现抑制背景并增强目标。仿真结果表明,对于复杂地物及云层背景的红外图像,所提算法在提高目标信噪比及对比度方面均有较强的稳定性。     

弹道导弹中段目标/背景红外图像建模与仿真

提出了一种针对弹道导弹中段目标和背景的动态红外辐射特性仿真方法。首先,建立了弹头目标^秀饵的三维模型,并结合其运动位置分析了影响弹头目标／诱饵红外辐射的因素,建立了较为完善的弹头目标/诱饵红外物理模型;其次,基于红外星表数据对恒星大气层外的辐照度进行了计算,根据红外传感器视轴指向和红外传感器视场,确定了红外传感器视场中的可见恒星,并根据拟生成背景图像的空间分辨率计算出这些恒星在背景图像中的相对位置分布,对星空背景直接进行了动态图像生成;然后,对成像过程中红外探测系统的噪声效应进行了建模与分析,同时给出了噪声的计算机模拟方法;最后,将生成的弹头目标,诱饵的红外图像与星空背景红外图像在灰度和空间2个层次上进行合成形成完整的弹头目标赝饵／星空背景的红外仿真图像,可为弹道导弹中段红外电子对抗突防提供较为准确的数据支持。     

基于空域特性的低空空域雷达目标检测

为实现基于非相参雷达的低空空域监视,提出一种基于空域特性的杂波抑制算法,通过构造"最优分类面"来区分复杂低空空域雷达图像中的小弱目标和杂波,极大改善了非相参雷达的低空探测能力。首先,采用背景差分与固定阈值分割建立前景和背景统计模型。然后,基于该模型提取空域特性,建立马尔可夫随机场模型,从而自适应地调节"最优分类面"中的阈值。前景模型数据反映了待检测像素的聚集程度,背景模型数据反映了其相对位置。将本算法分别应用于X波段和S波段航海雷达获取的图像序列。检测结果表明:本算法在检测到低空空域小弱目标的同时,能够将虚警率保持在较低的水平,优于恒虚警检测等经典算法。最后,将本算法与已经实现的目标跟踪算法相结合,实现了一整套完整的低空空域雷达目标检测与跟踪算法。     

红外弱小目标检测跟踪算法研究

首先对红外图像进行建模,然后在此基础上提出一套目标检测跟踪算法,给出了实验结果。实验结果表明,算法能够很好地完成对信噪比大于4目标的检测,同时算法具有多目标检测能力。当确定需要跟踪的目标以后,系统转入目标跟踪,进而完成对所关注目标的跟踪任务。     

基于重构算法的一种微弱目标检测后处理方法

 重点研究了形态学重构算法在微弱目标检测和跟踪中的应用，主要体现在对原始图像的背景估计过程和检测后处理过程。对于经过背景估计和二值化后的图像，若直接进行跟踪算法，由于虚警点数目太多，会严重影响跟踪算法的效率，同时也给跟踪结果造成了负面效应。因此，考虑在二值化之后，跟踪之前，引进后处理过程，以消除虚警点。在已知目标大致尺寸的情况下，选用不同的两个标记重构，同时消除小于目标的虚警点和大于目标的虚假目标。     

红外目标图像动态生成技术

红外图像序列是红外制导与目标识别研究的基础,但通常真实的红外图像序列较难获得。本文提出了一种以Visual C++为开发平台,基于可视化仿真软件Creator和Vega快速设计开发红外图像序列生成系统的方法,重点讨论了在Vega环境下开发红外图像生成软件的设计流程,TMM工具和MAT工具的应用,以及温度控制模块、干扰弹模拟、控制模块与高精度帧频控制的实现。生成的图像序列可用于导弹的制导系统、抗干扰算法研究等,具有一定的工程应用价值。     

基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法

针对无人机（UAV）视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题，提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先，基于主成分分析（PCA）和卷积神经网络（CNN）算法，设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取，该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习，将得到的特征向量输入网络进行分层卷积，优化了网络结构，提高了网络的收敛速度和精度。其次，将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪，通过分析相邻2帧图像的变化率，采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新，有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明，该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降，具有较好的鲁棒性，相较于全卷积跟踪（FCNT）算法平均跟踪精度提高了9.62%，平均跟踪成功率提高了11.9%。     

一种基于红外图像的目标自动识别算法

红外成像制导具有在各种复杂战术环境下自主搜索、捕获、识别和跟踪目标的能力,代表了当代红外制导技术的发展趋势。提出了一种红外图像预处理、跟踪、分类的自动目标识别算法,利用小波变换、形态学方法对红外图像进行预处理,提取不同频带的惯性不变矩作为特征量,利用神经网络进行分类识别,结果表明该算法具有很高的识别率,对于精确制导武器的目标识别研究具有一定的参考价值。     

变背景下斑点状散布目标自动识别算法

从自动目标识别原理出发,通过对变背景下斑点状散布目标特性的分析,发现了该类目标图像中背景、噪声和斑点状散布目标的固有规律。进而,从图像像素灰度这一最基本的要素着手,研究了如何在大量的序列图像中搜索目标帧位置的方法。然后,基于目标轮廓提取和串行边界分割技术,解决了变背景下斑点状散布目标自动识别的难题。实验结果证明:该算法具有高效、快速、稳定、适用等优点,并为相关领域内的应用提供了宝贵的参考价值。     

海天背景舰船红外目标识别技术研究

通过对舰船红外目标特性与识别方法的讨论,给出了图像序列目标识别算法流程以及仿真实验的结果,并对工程实现自动目标识别的硬件、算法和软件设计进行了讨论,具有较好的理论和应用价值。     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

一种新的红外目标图像质量评价方法

 目标混淆度（DTC）和目标遮隐度（DTS）是两个有效的红外小目标图像质量评价指标,然而它们不能够评价大目标图像的质量。针对该问题,对两个指标的定义进行了拓展,实现了对红外小目标图像质量和红外大目标图像质量的统一描述。对于小目标图像,修正了两个指标原有的计算方法,分别体现了背景噪声引入虚警的能力和背景区域遮隐目标的能力;对于大目标图像,提出了该图像条件下两个指标的计算方法,分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息相比偏离的程度。理论分析和实验证明,与传统的图像质量评价标准如信噪比、杂波尺度等相比,本文方法在红外自动目标识别中的应用更为有效,其评价结果与实际情况更加吻合。     

一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法

提出了一种基于矩特征和特征光流的运动目标跟踪方法.首先进行角点特征提取,按照提出的基于矩特征的局部范围内匹配角点的策略,完成了序列图像的角点匹配;然后,按照本文提出的光流聚类准则完成了两个图像目标的聚类.仿真实验表明,本文算法在减少计算量的同时可提高跟踪精度,且可克服目标做小角度旋转时的失跟问题.     

红外目标与环境的视景重建技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程.基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法.实验测评表明,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力     

地基观测红外目标二维经验模式分解检测方法及应用

针对复杂条件下的地基观测红外图像目标检测问题,引入二维经验模式分解(BEMD)方法对复杂条件下的目标红外实测图像进行了处理分析:首先对目标观测原始红外图像进行中值滤波,对原始红外图像进行噪声抑制预处理;然后利用BEMD算法对预处理后红外图像进行自适应分解,获得按频段分布的二维基本模式分量与残余图像,并对分解后的红外图像进行有效重构,获取处理后的红外目标图像;最后利用点锐度方法定量评估目标红外图像处理效果,并与原始红外图像进行比对分析。基于实测红外图像处理结果表明,BEMD方法有效抑制了云层背景杂波噪声,且有效检测出清晰的红外目标,处理后的红外图像清晰度较原始红外图像显著提高。     

防空导弹攻击目标的红外成像特性分析

通过结合对目标的红外成像特性研究,首先阐述了在复杂背景条件下防空导弹对目标的红外成像寻的制导的组成和原理。然后详细分析了地面杂散背景的辐射和散射特征,综合分析了军用飞机被防空导弹攻击目标的红外辐射特性。在对复杂背景辐射特征和目标红外特性分析的基础上,给出了一组典型地表光谱辐射亮度曲线和太阳对地表的全波段辐射能流(辐照度)随时间的变化曲线;绘制出了红外成像导引头在整个红外波段内的探测效能曲线。分析结果对研究防空导弹红外成像导引头如何从复杂背景中将目标的典型特征信息提取出来并进行有效识别和跟踪奠定了基础。     

天基预警系统弱小目标检测技术研究

为了确保天基预警系统的探测能力,要求系统具有很强的弱信号目标检测与识别能力和实时预警能力。为了能够在复杂云层背景条件下,快速实时有效地检测出红外图像中的弱目标,本文提出了采用基于广义最大似然比准则的弱目标检测算法。通过实验验证,该算法能有效克服云层背景的影响,在目标信噪比很低的情况下可靠检测目标。