一种基于特征匹配的目标识别跟踪方法

针对复杂背景下的动态目标跟踪问题，提出了一种基于边缘检测，综合多图像特征与伺服机构位置信息进行匹配的目标识别跟踪方法。利用SUSAN算法检测边缘，提取出单帧图像中的可疑目标，依次选用灰度、目标几何、伺服机构位置信息和边界不变矩信息匹配，完成目标的识别。采用kalman预测滤波对脱靶量滞后时间进行补偿，选用目标空间位置进行多步预测，引导伺服机构跟踪。外场实验表明，该方法能有效她匹配识别出目标，并保持连续稳定的跟踪。     

无人机自主着陆过程中合作目标特征点的提取方法研究

准确估计无人机着陆时的相对位置和姿态对实现无人机安全着陆具有重要的意义,正确地提取出合作目标中的特征点是一个重要环节。本文提出了一种合作目标特征点的提取方法,首先,通过Sobel算子对合作目标进行边缘检测;然后,利用轮廓跟踪获得合作目标的轮廓链码表;最后,利用合作目标的形状特征以及链码的特性,从合作目标的图像中提取出10个特征点。实验结果表明,本文的方法能很好地提取出合作目标的特征点,为后续的无人机姿态信息的精确计算提供了保障。     

卷积神经网络在飞机类型识别中的应用

为提高现代战争过程中对敌军飞机的识别能力,针对军用飞机样本量少、不同视角条件下形变明显的特点,提出一种融入center loss的卷积神经网络与ANN分类器结合的飞机类型识别方法.首先利用3Dmax软件制作的6000张5类飞机图片对构建的多层CNN模型进行训练,并利用这些图片的CNN特征训练ANN分类器,然后用训练好的网络模型和分类器对真实飞机样本进行预测分类.实验结果表明:在样本量少且目标形状复杂的情况下,该方法对5类军事飞机的识别精度可达到97.17％,是一种切实可行的飞机类型识别算法.     

一种优化的舰船基频特征提取算法

舰船目标的轴频是表征其目标类别的一种本质特征，有效地提取这种特征可以提高对水中目标的检测能力。本文基于多重自相关的目标推进器噪声的基频分析，利用1D模糊处理的方法求取了基频分布频段中各频点基频出现的置信度，通过对目标噪声基频分析中的线谱分量及线谱分量对应频点的置信度阈值门限实现对舰船目标基频特征的提取，完成对目标的检测识别。利用海上多种型号和多种工况目标的大量实录数据检验结果表明，文中基于多重相关功率谱和信息融合置信度阈值的基频提取方法对水中目标的检测具有良好效果，检测概率达到92．5％。     

基于码根信息差熵和码根统计的BCH码识别方法

现有的信道编码识别方法通常是基于矩阵化简来进行识别,其容错性能较差,提出了基于码根信息差熵和码根统计的BCH(本原循环)码的识别方法,该方法先利用码根信息差熵函数识别BCH码的码长,进而利用码根统计获取生成多项式的整数根,通过遍历该域中的本原多项式以寻求满足BCH码生成多项式根性质的码根和本原多项式,从而实现BCH码的盲识别.理论分析及仿真实验表明:在较高误码率的影响下,码根信息差熵和码根统计对二进制本原BCH码进行识别,效果较好.     

基于改进权重模糊综合评判的目标识别方法

传统毫米波探测器目标识别方法都是基于模板匹配,虚警率高.采用模糊统计法确定特征分量对金属目标的隶属函数,建立模糊综合评判的评价矩阵.综合单个特征分量识别效果及专家评分权重两个因素,提出一种确定特征分量模糊综合评判权重的方法.根据模糊综合评判结果及最大隶属度原则,考虑工程应用中决策时的风险损失,利用训练样本集构造分类器,对于三组不同条件下的测试样本集,金属目标的识别率分别为80%、83%、81%.将分类器应用到实际系统中,经高塔及缩比实验,对金属目标总识别率为81%.     

基于Pix2Pix算法的虚拟图像生成与可用性验证

目前基于深度学习的目标检测算法需要大规模的训练数据,然而实地收集数据一般周期较长,且针对某些特定场景(如高原、沙漠等)搜集大量数据较困难,难以满足深度学习算法的训练要求.本文采用了一种基于Pix2Pix算法的图像生成方法,在收集到少量真实图像的基础上,利用Pix2Pix算法产生虚拟图像,并设计试验验证虚拟图像的可用性.试验结果表明,虚拟图像和真实图像具有相似的灰度特征和边缘特征,利用真实图像训练的目标检测模型能够准确识别虚拟图像中的车辆、行人等目标,该虚拟图像生成方法能够生成与真实图像具有相似目标特征和背景特征的图像,是一种有效的数据增强方法.     

基于梯度向量流模型的图像分割方法

针对传统Snake模型存在目标边界捕捉范围小,且不能有效检测到目标对象深度凹陷部位等问题,提出应用GVF Snake模型改进传统Snake模型的外部力,以增大Snake曲线的捕捉范围,使曲线能收敛在全局能量最小点,并提高检测深度凹陷部位的性能.理论计算和仿真分析表明: 利用GVF Snake模型对飞机和坦克等军事目标图像进行分割,具有目标边界捕捉范围广、收敛性好的特点.     

双树复小波和独立分量分析的红外小目标检测

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,提出一种基于双树复小波变换和独立分量分析(ICA)的检测方法。对图像作预处理:利用双树复小波对原始图像进行去噪,再利用Top-hat算子抑制背景;从原始图像减去通过快速独立分量分析(FastICA)分离出的背景图像,用双树复小波去噪;上述2方面得到的图像求和即为预处理图像。采用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵选取阈值来分割预处理图像。针对红外小目标图像进行了大量实验,并和基于快速独立分量分析的目标检测方法、基于形态滤波的目标检测方法进行了比较。结果表明,本文方法抗噪性强,具有更为优越的检测性能。     

基于多分类器组合的红外目标识别方法

针对以往的红外目标模式识别方法无法区分坦克与铁板假目标的缺点,提出了基于多分类器组合的红外目标模式识别方法.该方法对红外图像的每行像素使用线性分类器和BP神经网络分类器进行识别,用与规则对两分类器的识别结果进行决策融合,得到每行像素的识别结果,然后对多行像素的识别结果使用多数票规则及或规则进行决策融合,得到最终识别结果,完成对坦克、背景和铁板假目标的区分.仿真结果表明:组合使用BP神经网络分类器和线性分类器,可提高系统识别能力,能较好地完成目标识别.     

基于灰度投影的跑道线提取方法

针对无人机着陆时采用传统的Hough变换或者利用跑道区域先验信息的方法所产生的计算时间开销较大和未知先验信息前提下不适用等问题,提出一种基于灰度投影的跑道线检测算法。通过模板匹配提取跑道区域作为兴趣区(region of interest,ROI),在ROI中进行边缘提取;对于边缘提取后的图像使用灰度投影算法,获得可能的直线在空间内的位置,并使用K-means算法对可能的直线进行聚类,从而获得跑道边线的估计位置。仿真结果表明：该算法可以有效提取跑道边线,相比于传统Hough变换的直线提取算法,可以减少50%的时间消耗。     

百分位形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于图像形态学的红外图像边缘检测方法。采用并行复合顺序形态滤波算法对图像边缘进行增强和锐化并抑制高频噪声;根据百分位形态滤波相关概念及性质构造的边缘检测算子,进一步滤除红外图像中的噪声,提取图像边缘。实验结果表明,本文提出的算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器。     

紫外目标特征提取的系统

为了改善因单纯的红外制导技术已经无法满足武器系统的研制需求,且由于光学加工工艺、探测器材料方面的局限性,导致目前紫外探测技术的研究发展缓慢的问题,提出一种紫外探测领域的紫外目标特征提取方式,围绕该目标特征提取方法设计了系统实现流程.在背景紫外能量很强的环境下,根据目标所表现的暗斑特性设计目标特征提取电路,将信息处理后得到的负脉冲信号通过抗干扰、目标位置提取算法的软件处理,最终得到目标相对于惯性空间的准确位置信息,完成目标探测与跟踪,并进行实际应用.应用结果表明:试验数据佐证了紫外目标特征提取理论的可行性,为系统增加目标识别精度以及抗干扰概率提供技术支撑.     

Infrared Image Small Target Detection Based on Bi-orthogonal Wavelet and Morphology

An image multi-scale edge detection method based on anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet is given in theory. Convolution operation property and function as a differential operator are analyzed,which anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet transform have. An algorithm for wavelet reconstruction in which multi-scale edge can be detected is put forward. Based on it, a detection method for small target in infrared image with sea or sky background based on the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet and morphology is proposed. The small target detection is considered as a process in which structural background is removed, correlative background is suppressed, and noise is restrained. In this approach, the multi-scale edge is extracted by means of the anti-symmetrical bi-orthogonal wavelet decomposition. Then, module maximum chains formed by complicated background of clouds, sea wave and sea-sky-line are removed, and the image background becomes smoother. Finally, the morphology based edge detection method is used to get small target and restrain undulate background and noise. Experiment results show that the approach can suppress clutter background and detect the small target effectively.     

应用B样条函数改进LOG算子的边缘检测能力

在分析LOG算子边缘检测理论的基础上,比较了高斯滤波和样条滤波的优劣,提出了用样条滤波代替高斯滤波,提高信噪比,改善边缘检测效果。仿真试验结果验证了该方法的有效性。     

基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪分析

提出了一种基于卡尔曼滤波的无源雷达目标跟踪方法.利用无源雷达所测得的运动目标的二维不全信息, 根据卡尔曼滤波迭代估算出目标的位置.简要对无源雷达组网中的信息转换和航迹融合问题进行了讨论.对目标的仿真结果表明, 该算法具有良好的跟踪性能.     

基于梯度图像法的激光雷达图像融合滤波算法

为了有效消除激光雷达图像斑点噪声的干扰,针对单一滤波算法的不足,提出一种基于梯度图像法的激光雷达图像滤波融合算法。分析激光雷达图像的噪声特点,综合Lee滤波和小波滤波的优势,该算法利用图像的梯度图像来判断斑点噪声隶属于信号区域还是边缘区域,在边缘点采用小波阈值滤波的结果,在信号区域选择Lee算法的结果达到最好的滤波目的。仿真试验的结果表明:该算法具有很强的散斑噪声抑制能力,能够在噪声滤波和图像信息保持2个方面都能达到很好的效果。     

基于边缘检测和数字图像相关法的疲劳裂纹长度测量方法

针对先进高强钢板存在的显著裂纹闭合现象导致裂纹闭合段难以检测问题,提出一种基于边缘检测和数字图像相关(DIC)技术相结合的疲劳裂纹长度高精度动态测量方法.使用两个相机分别拍摄疲劳裂纹扩展试验过程中裂纹试件两面的裂纹和散斑图像,并对图像进行处理来测量裂纹长度,可检测到传统灰度边缘检测无法检测到的裂纹闭合段,从而提高测量精...