遥感图像中无水桥梁识别新算法

 给出了边缘密度和线段复杂度的定义,并提出一种遥感图像中无水桥梁的识别新算法.首先对图像进行边缘提取,计算像素点的边缘密度,根据边缘密度进行图像分割,接着采用Hough变换提取直线,利用线段复杂度等确定疑似桥梁区域,然后计算疑似桥梁区域像素点的纹理特征,并构成一个特征矢量,最后将此特征矢量送入BPNN进行分类,统计该区域所有像素点的分类结果以判决是否属于桥梁.实验结果表明,该算法能够较好地识别出遥感图像中的无水桥梁目标.     

基于四叉树分解方法的伪装网光学隐身性能评价

伪装网是军用车辆、掩蔽部等常用的一种静态伪装装备,本文采用基于四叉树分解的计算机建模方法对其伪装效果进行评价,通过对户外试验采集的实际图像进行计算机处理,利用四叉树分解结果自动识别出目标位置,并根据面积加权算法对军用车辆的热红外温度特征进行估计,比较采用伪装网前后的目标特征,对伪装网性能进行了定量估算.结果表明,试验使用的伪装网在一定的时间内可以有效地降低军用车辆表面的红外辐射特征,基于四叉树分解的算法能够迅速并有效地评价伪装网的伪装性能.     

结合区域生长与颜色特性的迷彩伪装设计

为增强伪装效果,缩小目标与背景的差别,提出了颜色特性与区域生长相结合的数字迷彩生成算法。算法由主色提取与目标伪装两部分组成。首先,由用户选定待伪装目标区,根据归一化颜色相似性差最小准则,应用均值聚类方法优选出背景主色;然后,利用自适应区域生长法对图像目标区域进行分割,按照颜色相似性准则,选取背景主色对目标区块进行填充;最后,采用数学形态学滤波组合进行修正以完成目标区伪装。实验表明该算法伪装效果好,与其他迷彩方案相比,伪装目标与背景颜色相似性提高约40%。此外,迷彩设计无需颜色空间转换,计算开销低。该伪装方案可应用于军事目标迷彩伪装设计,有效保护特定军事目标。     

基于改进YOLO网络的双通道显著性目标识别算法

由于缺乏目标的先验信息,实时预警检测系统存在虚警率高、实时性偏低等问题,限制了实战环境下的广泛应用。为了提升目标检测识别的性能,本文提出了一种基于改进YOLO网络的双通道显著性目标识别算法,该算法利用红外图像与可见光互补特性进行多尺度融合,并在融合图像上采用显著性检测获取疑似目标区域,最后利用改进的识别网络对疑似区域进行多层次目标识别。改进的YOLO识别网络增加了一路辅助网络,改善整个特征提取网络的性能,并采用注意机制对辅助网络和骨干网络的特征信息融合,增强有效信息通道,抑制无效信息通道,提高网络识别效率。仿真实验结果表明,本文提出的模型可以有效地提高目标检测与识别精度,其实时性得到了大大增强。     

基于光斑与图像特征的动态激光干扰效果评估

激光主动成像系统通常用于重要区域监视和危险目标识别,其上的光电成像探测器易受敌方激光干扰产生局部饱和甚至损伤,导致目标识别失效。在实际中,激光干扰功率和光斑位置等因素均时刻发生变化,导致激光对每帧图像的干扰效果也不尽相同,因此,动态的衡量激光干扰效果具有重要意义。提出了一种基于光斑特征和图像特征的无参考动态激光干扰图像评估算法,通过加速分隔测试特征(FAST)算法提取特征点,并运用特征点匹配确定图像的目标区域,在该目标区域利用饱和像素数和光斑相对位置变化表示光斑特征对图像质量的影响,利用图像中特征点和边缘点分布特性以及边缘清晰度表示图像特征的变化,将5个评价因子相乘,得到归一化的评估指标。利用激光主动成像识别系统对设定目标进行照明成像识别实验,采集不同干扰功率和干扰方位的激光干扰图像。基于提出的无参考动态特征评估算法对获得的连续多帧激光干扰图像进行评估,结果表明该算法能够准确评价不同功率、方位激光的干扰效果,客观反映光斑遮盖下自动目标识别算法的失效程度。     

海天背景下红外舰船自动目标识别算法

海天背景下红外舰船目标的自动识别是武器跟踪导引的重要内容。针对低信噪比和低对比度的红外图像,首先采取均值平滑滤波和指数增强对红外图像进行预处理,然后在So-bel算子检测梯度的基础上,采用最小二乘迭代拟合出海天线。通过区域生长与合并分割图像,提取出表征舰船目标的典型形状与灰度特征,并进行加权融合以实现对潜在目标的自动识别。实验结果表明该算法能以较高准确率实时识别出舰船目标。     

基于视频图像的火焰识别算法

相对传统的火焰识别方法,为提高火焰识别精度,提出了一种基于红外热像仪和彩色摄像机的火焰识别算法。对采集得到的红外图像进行温度阂值分割,得到高温疑似火焰区域,通过三维重建技术匹配彩色摄像机中对应的高温疑似火焰区域,对其RGB空间模型进行色彩分析,排除干扰得到疑似火焰区域。在此基础上分析疑似火焰区域的区域增长特性及闪动特性,提取疑似火焰区域的面积及其轮廓,对其轮廓进行离散余弦变换,计算前后两帧图像轮廓的变化,从而进一步确定真实火灾火焰的发生,及时报警,减少误判率和危害性。实验证明了该算法的准确性和有效性。     

图像特征的伪装效果评估技术

定义以目标形心为中心、以目标图像的轮廓为模板的八联通区域作为该目标伪装效果评估的直接背景.依据目标识别机理和相关的伪装原则,从图像的统计、形状和纹理三个方面分别筛选并提取出目标及其8个直接背景的19个特征值;根据3σ法则,对提取的特征值进行归一化处理后构成9行19列评估矩阵,在此基础上,采用BP神经网络建立了伪装效果量化评估模型.利用积累的大量工程伪装检测数据开展了系统试验;利用获取的试验数据作为样本集,对模型进行了训练、验证和测试.试验结果表明:所建立的伪装效果量化评估模型预测结果与专家评估结果的相关度达到0.82,能有效消除伪装效果评估过程中由操作人员主观因素对评估结果造成的影响,具有良好的科学性和可靠性.     

林地背景下伪装目标偏振成像检测算法

综合利用了偏振特征和偏振融合图像的分形特征,提出了一种林地背景下伪装目标偏振成像检测算法.首先通过模糊聚类的方法分割出偏振图像中目标的潜在区域,通过形态学方法去除微小干扰;然后在潜在区域提取分形特征,利用伪装目标与背景分形维数的差异排除背景奇异区域的干扰;最后对记录的目标区域进行判决,得到真实目标的位置和形状特征,从而...     

红外多谱段小目标识别方法

随着红外诱饵技术的不断发展,对传统的小目标识别提出了新的挑战.通过对飞行目标和红外诱饵光谱特征的分析,利用红外多谱段图像对天空背景中具有伴飞诱饵干扰的小目标进行识别.提出了自适应阈值分割和能量相关滤波相结合的方法对图像进行预处理,再利用光谱角算法对疑似小目标进行识别,增加了目标识别的可靠性,降低了算法的复杂度.与传统的单波段目标识别跟踪算法不同,该算法从光谱特征差异性角度对目标进行识别,识别概率高,运算量小,为红外小目标识别提供了新的解决办法.     

红外偏振成像在伪装目标识别中的应用研究

红外偏振成像技术可以提高探测伪装或隐身目标的能力。作为对抗红外隐身的侦察手段,它已成为国内外研究的重要内容。通过分析红外偏振成像的进展,提出将红外偏振成像技术应用于目标检测。为了研究伪装目标的偏振散射特征,利用红外偏振成像系统对覆盖和未覆盖军用三色迷彩伪装网的目标场景进行了探测研究。研究发现,红外偏振成像可以作为探测伪装或隐身目标的新途径,其成像效果较好。此外还证明偏振探测技术对复杂背景中低反射率伪装目标的独特识别优势在中红外波段同样成立,而且偏振角成像对伪装网的外形特征非常敏感。     

迷彩斑点单元形状和尺寸研究

分析目标伪装所面临的侦察威胁,从人眼的分辨率和伪装斑点设计的原则出发,确定伪装斑点设计的基本单元的形状和尺寸,得出结论.     

红外目标隐身的计算机仿真

红外目标能否实现隐身决于（１）目标及其所处背景的红外辐射特性（包括传输介质的特性）和（２）红外系统的探测与识别能力，本文介绍了红外目标隐身仿真的基本内容，论述了目标和背景红外源辐射的仿真建模及红外目标隐身软件系统的设计思想和总体规划。     

反雷达伪装成像检测系统二维超分辨实现

设计和完成了一套微波成像系统.根据反雷达伪装微波成像的应用需求,系统采用阶跃调频连续波体制和合成孔径技术,可实现对外场全尺寸伪装目标的高分辨二维成像.传统FFT成像方法计算过程比较简单,但分辨率低,图像相对比较粗糙,对50米远处目标的二维分辨率仅能达到0.5m×0.5m.非线性空间谱估计(DOA)即超分辨技术可大大改善在系统带宽内处理空间信号的估计精度和分辨率.随着该技术的日益完善,近年来被广泛应用于雷达成像领域,用来提高距离和方位分辨率.2D-RELAX算法是较易实现的一种精度高、鲁棒性好的超分辨算法.通过对某型伪装示假目标的成像结果表明,在同样的硬件条件下,其对分辨率确有较大改善,可以达到0.25m×0.25m,接近系统分辨率的理论最小值,图像也较精确.     

软件定义的L2/L3地址协同拟态伪装策略研究

从网络内部探测目标终端的脆弱性是网络攻击发起的主要途径,当前网络的静态特性利于攻击者目标侦察的实施,网络内部的L2/L3地址是攻击者期望侦察的主要信息.为了改变目标侦察阶段网络攻防的易攻难守态势,基于拟态伪装的思想,提出了一种L2和L3地址协同动态化技术,在不影响正常业务条件下有策略地隐藏真实网络主机.首先,建立网络侦察的博弈模型（CRG）,基于NASH均衡解指导L2/L3地址的拟态伪装策略,并给出最优的跳变周期计算公式;其次,基于软件定义网络架构,设计并实现了协同动态化的内网防护系统（CMID）,由SDN控制器协同控制L2/L3地址的伪装变换;最后,理论分析与实验结果表明：上述方法能够有效切断L2/L3地址与真实网络身份、上层服务的关联性,最大化地隐藏网络内部主机,延缓侦察速度,阻断网络攻击的连续性.     

目标发现概率的计算方法探索

针对现代侦察包含越来越多的光谱信息，应用原来发现概率的计算方法很难满足对彩色目标伪装检测的要求．对目标的发现概率问题进行探索，提出了利用色差进行发现概率计算的方法．实验结果表明该计算方法能够反映目标的真实信息．     

机载平台动态杂波背景下多脉冲激光距离扩展目标回波滤波算法研究

现代飞机装备机载光电探测系统,采用红外热像仪搜索空域飞机目标的方位,利用脉冲激光测距机测量目标的径向距离。机载脉冲激光目标检测是一个动态过程,当光斑在目标上移动或大气湍流折射导致回波光束偏离接收天线时,目标时有时无,导致无法稳定跟踪目标。仅利用目标回波脉冲的幅度信息进行检测,限制了激光目标的有效作用距离。在机载平台的动态杂波背景下,将脉冲激光目标视为距离扩展目标,回波信号看作目标波形像,结合时间宽度上的波形特征开展检测,可较好解决动态目标检测问题。鉴于此,文中提出了一种基于小波变换的多脉冲激光距离扩展目标回波滤波算法。实验结果表明,所提算法能够较好地保持波形特征。     

基于星载电子侦察与成像侦察的数据融合技术

该文在提出单星侦察体制下的电子侦察与成像侦察融合方案的基础上,研究了基于不精确图匹配方法的平台配准算法和基于模糊推理与证据理论的目标融合识别算法等数据融合技术,并构建了一个星载电子侦察与成像侦察融合仿真系统。仿真实验结果表明,融合电子侦察信息与成像侦察信息提高了目标定位精度与目标识别准确性.     

防空导弹装备光学伪装效果评估

针对传统光学伪装效果评估因素的局限性,提出了一种综合评估防空导弹装备光学伪装效果的指标体系和模型。基于光学卫星侦察能力、目标伪装能力以及环境影响因素建立指标体系,通过组合赋权的灰色关联分析模型对防空导弹装备光学伪装效果进行综合评估,最后通过算例验证了该评估模型的有效性,对防空导弹装备伪装效果的检验及伪装措施的采取具有一定的参考价值。     

基于光学传感器数据融合的小目标识别方法研究

可见光与红外成像侦察是光电侦察领域中的最重要的获情手段,但是由于当前缺乏针对两种光学传感器获取的目标图像进行融合的有效方法,严重制约了光学目标检测和识别概率的进一步提高,尤其是小目标的识别问题,成为光电侦察领域的一个难题.本文立足小目标光学成像特点,充分运用图像处理领域前沿理论方法,研究提出了基于可见光和红外图像数据融合的小目标识别算法流程框架,为小目标识别问题的解决,提供了切实可行的指导.