一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法

为了提高激光三维成像雷达地面目标的检测效率,提出一种基于激光三维成像雷达距离像的目标检测方法。该方法首先采用基于邻域像素内检测距离反常算法对距离像进行噪声抑制预处理,然后采用基于形态学的地面估计和高程分割算法实现了距离像的地物分割,最后根据感兴趣目标的尺寸特征,采用最小外接矩形估计算法实现了感兴趣目标的快速检测。本文提出的方法充分利用了距离像的高程信息和目标已知的先验知识,不受二维图像中光照灰度变化对目标检测效果的影响以及处理三维海量点云数据对计算速率的影响。实验结果证明,本文提出的方法适用于复杂多变的战场环境下对地面目标进行快速检测,且满足了实时性要求。     

一种步进频率雷达目标高分辨距离像拼接算法

步进频率信号脉冲综合后存在两种成像冗余,本文分析了他们对一维距离像的影响,提出了一种距离像拼接算法:局部同距离取大法,该方法在目标进行像拼接时利用了高分辨距离像冗余信息,因此对静止目标以及运动目标均有效。对仿真数据和外场实测数据的处理均验证了该方法的有效性。     

基于高分辨距离像的空中目标长度提取方法

雷达采用宽频带信号后,从目标接收到的不再是“点冶回波,而是沿距离分布开的高分辨距离像。目标高分辨距离像包含一定的目标信息,如目标的长度、几何结构等,为雷达目标识别提供了较好的基础。基于长度是代表目标固有的特征信息之一,文中提出一种基于高分辨距离像的飞机目标长度提取方法,并经外场实验验证了该方法的有效性     

一种利用目标雷达高分辨距离像幅度起伏特性的特征提取新方法

为了松弛高分辨距离像(HRRP)的方位敏感性,传统的雷达HRRP目标识别方法大都采用目标在一定方位角域内的平均像作为方位模板.实际上,距离像的幅度起伏特性也包含了一定的目标特征信息.本文基于散射点模型理论,提出了一种利用距离像幅度起伏特性的特征提取新方法.新方法提取的加权距离像特征反映了各个距离单元内目标散射点的分布情况,可以更好地描述目标散射特性.基于外场实测数据的识别实验结果表明,新的特征提取方法可以大幅度地提高识别性能.     

基于对比度调制法对条纹管激光雷达距离像的去噪方法

激光雷达的距离像是雷达成像系统区别于其他的成像系统（如红外成像系统、可见光成像系统）所特有的信息,它是对目标精确识别、打击的基础。如何对距离像去噪直接决定了下一步目标定位、识别的精确性。针对雷达距离像的特点,提出了一种基于对比度调制方法对条纹管激光雷达的距离像去噪方法,通过提取距离像噪声的对比度信息,用其调制未经过去噪的距离像,从而得到距离像中的噪声图像,最后用未经过处理的距离像减去噪声图像,得到图像即为去噪后距离像。研究表明该方法去噪效果明显,在去噪的同时很好地保持了距离像的边缘信息,去噪后图像的信噪比明显提高,距离像的属性也没有改变,这是其他方法对距离像去噪所不具有的优点。     

ISAR成像中一种距离对准的新方法

本文采用一维距离像相关模型,提出一种ISAR成像中距离对准的新方法,该方法充分考虑了一维距离像间的直流漂移和归一化系数,且具有较好的对准效果,通过实测数据验证了该方法的有效性。     

一种利用相位信息的雷达目标成像识别方法

高距离分辨雷达(HRR)的回波中蕴含丰富的目标信息,充分利用目标回波并采用恰当的特征抽取方法,可以有效地识别目标。本文提出一种利用相位信息和正则变换的目标识别方法。该方法基于雷达目标距离剖面像的幅度和相位矢量(幅相矢量),首先由各训练目标在不同方位姿态角时的幅相矢量构成综合矩阵并对之作正则变换建立正则子空间,然后将每类训练目标各方位姿态的幅相矢量向该子空间投影形成子像,取其平均结果作为该目标的库特征矢量。对未知目标,以其子像对库矢量的欧氏距离最小为分类准则,进行了识别模拟实验。     

对解线调的ISAR的距离欺骗干扰

逆合成孔径雷达（ISAR）经常采用解线调处理的方法来得到频域距离像。根据这一特点,提出一种距离欺骗的干扰方法,即对雷达发射的窄谱脉冲进行距离波门拖引干扰,使雷达获得错误的参考距离信息,给出错误的本振信号,从而使解线调后的频域点扩展函数展宽甚至相互交迭,降低频域距离像质量或者完全破坏频域距离像。这种方法巧妙利用了解线调处理的特点,简单易实现,且对干扰功率的要求较低。     

雷达高分辨距离像子带融合识别算法

针对雷达高分辨距离像（HRRP）目标识别问题,对目标回波进行子带划分,分别进行幂变换预处理获得子带距离像,通过实验证明HRRP不同频段的子带距离像均含有目标信息,可以从中提取特征信息用于目标识别。提出一种相关系数相加法子带融合识别算法,由于该方法充分利用了回波信息,因而能获得更好的识别性能,实验仿真验证了这一结论,分析表明算法具有计算复杂度低的优点,因此可实际应用于雷达自动目标识别。     

基于一维距离像的目标识别方法

基于飞机目标高分辨一线距离像,给出了一种目标识别方法。首先,在研究了高分辨距离像的相关匹配算法后,给出了在单极化条件下的五种飞机目标回波的识别结果;而后,基于全极化高分辨雷达,提出了一种利用目标极化信息一维距离像的综合识别方法。实验结果表明,该方法具有高的识别率和强的抗干扰能力。     

二值图像的实现过程

将彩色图像转化成灰度图像是二值图像处理的前提,利用三种方法实现了图像二值化:固定阈值法、类别方差法和运用直方图的方法.在二值图像的处理中,运用阈值邻域法实现了对二值图像的平滑,抑制或消除了图像中的噪声,改善了图像的质量.检测出图像中边缘的位置、分布和组织结构是实现三维计算机的第一步,还运用一些常见的微分运算作边缘检测的算子,主要是Kirsh算子.     

基于距离图象的道路探测方法

描述了一种用激光三维视觉传感器获得的距离图象的处理方法，可自动探测出道路及障碍物．通过对一系列真实距离图象的处理，结果表明该方法是十分有效的．     

一种基于频带一致性的多模态图像校准算法

提出了一种基于图像频带一致性的多模态图像校准算法,该方法通过调整图像频谱的带宽,利用带宽调整后图像的强度对代替传统互信息定义中的图像灰度值,可以有效地克服互信息的局部极值问题。理论分析和实验表明该方法是可行、有效的。     

Multiexposure image fusion using intensity enhancement and detail extraction

In this study, a multiexposure image fusion approach using intensity enhancement and detail extraction is proposed. The N input low dynamic range (LDR) RGB color images are transformed into HSI color space. Intensity enhancement is achieved by CLAHE and homomorphic filtering. Gamma correction is used to compensate the nonlinear response of display devices, whereas “cross-image” median filtering is used to generate the reference intensity image. L₀ smoothing filter and weighted least squares (WLS) optimization are used to perform local and global detail extractions on the N processed LDR images, respectively. The N weighting maps of the N processed LDR images are estimated by spatial and cross-image consistencies and then refined by cross bilateral filtering. Finally, the multiresolution spline based scheme is used to perform multiexposure image fusion. Based on the experimental results obtained in this study, the performance of the proposed approach is better than those of four comparison approaches.     

一种基于双边滤波的红外图像细节增强方法

为了解决高动态红外图像在常规显示设备上显示时对比度低、细节模糊等问题,提出了一种基于双边滤波的红外图像非线性细节增强及动态范围压缩方法。首先利用基于扫描行的均值及标准差的统计方法对图像中的条纹噪声进行检测及插值补偿。然后对高动态红外图像进行双边滤波,得到基频分量及细节分量。针对基频分量动态范围大的特点,压缩其动态范围,对细节分量则进行非线性增强。最后将压缩后的基频分量和非线性增强后的细节分量合成,并将灰度范围调整到8位,得到适合显示的低动态范围图像。实验结果表明,提出的方法能在压缩图像动态范围的同时有效实现图像细节信息的增强。     

基于超像素分割的红外图像细节增强算法

高动态范围的红外图像压缩和细节增强有利于提高人眼获取图像中关键细节信息的能力。因此,它是红外成像的重要研究课题之一。针对传统的全局色阶重建不能最优呈现红外图像细节层和基础层的问题,设计了对红外图像局部进行色阶重建的方案,并提出了一种基于超像素分割的红外图像动态范围压缩和细节增强方法。该方法首先采用超像素分割算法将原始红外图像分割成多个自相似子区域,然后对各个子区域进行压缩和细节增强。实验结果表明,该方法可以更有效地压缩和增强红外图像,在高动态范围压缩图像的同时能很好地保留原始图像的细节信息。     

基于虚拟曝光图像的立体高动态范围图像合成算法

本文提出基于多视点多曝光图像的立体高动态范围图像合成算法。首 先,考虑多视点多曝光 图像以及相机响应函数曲线的特性,提出一种虚拟曝光图像绘制算法,将不同曝光的图像绘 制到同一视点;然后, 为了使绘制曝光图像保留更多细节和结构,需要对绘制虚拟曝光图像进行空洞填补及边缘修 复,故引入了边缘差值 掩膜图,对图像边缘信息进行校正平滑处理;最后利用绘制的虚拟曝光图像合成立体高动态 范围图像。实验结果表 明,获得的绘制曝光图像与参考曝光视点图像之间的结构相似性高达0.99以上,且合成的 高动态范围图像质量高。     

基于人眼视觉灰度识别特性的图像动态范围小波变换处理方法

常用的图像传感器由于电荷耦合器(CCD)和模数转换器(ADC)的限制,动态范围大约只有60dB,与人眼的动态范围(110dB)不符,导致获取的图像丢失部分细节信息。针对这一问题,提出了基于小波变换的图像动态范围扩展技术。通过对同一场景进行多次拍摄,获得不同曝光时间的源图像,对源图像运用多尺度小波变换分解为高频部分和低频部分。将基于人眼的视觉灰度识别特性的方法应用于低频部分的处理中,运用不同的权重值进行处理,尽可能保留图像的背景信息。对高频部分运用局部最大方差准则进行融合,尽量保留图像的边缘特性。将融合后的高频部分和低频部分利用逆小波变换进行重构。试验结果表明,重构后的图像与适度曝光的图像相比,在高亮度区域和低亮度区域的细节信息得到了复原,动态范围得到了显著的扩展。     

基于改进加权融合算法的运动场景图像拼接

在图像匹配、融合过程中,由于图像中运动物体的存在,使得融合后的图像可能出现鬼影。鬼影消除一直是图像拼接技术的重点和难点。针对这一问题,现提出一种基于SIFT和改进加权融合的运动场景图像拼接方法。首先,采用对尺度具有鲁棒性的SIFT算法进行特征点的提取与匹配,使用RANSAC算法求出图像间的变换矩阵H,最后利用文中提出的改进加权融合算法完成图像的无缝拼接。整个过程完全自动地实现运动场景的图像拼接,消除了运动鬼影。实验结果验证了该方法的有效性。     

基于双边滤波的多尺度分层色调映射算法

为增强高动态范围图像(High dynamic range,HDR)的显示效果,本文提出一种多尺度梯度域色调映射算法。首先提取高动态范围图像的亮度信息,利用双边滤波将高动态范围图像的亮度数据进行多尺度分解,得到基本层和细节层。由于视觉上的亮度变化体现为图像数据的梯度变化,因此可在梯度域对基本层图像进行自适应动态范围压缩,然后加上细节层图像信息,最后再通过色彩校正算法恢复图像色彩,实现HDR图像的动态范围压缩。通过对比算法的定量分析表明,本文算法的方差和信息熵的客观指标分别提高了30.8%和5.9%,因此,本文方法在压缩HDR图像的动态范围的同时,可以更好地保留边界、纹理等细节信息。