基于局域概率分布的红外弱小目标检测

利用局部范围内的灰度差在局域灰度概率分布图上对弱小目标进行检测,然后利用小目标的运动特性对伪目标进行剔除,从而检测出真实的弱小目标。仿真实验表明,该方法能有效地将红外弱小目标检测出来,且有着良好的实时性。     

单帧红外图像弱小目标检测研究综述

远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减,检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上,从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状,并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。     

红外弱小目标实时检测处理系统

针对红外弱小目标的实时检测,提出了一套基于DSP和FPGA高速乒乓缓存结构的红外实时目标检测系统。该硬件系统以高速乒乓缓存结构为核心,利用基于目标特性的区域生长算法完成对红外弱小目标的检测。实验结果表明,该检测系统对红外弱小目标具有较好的检测效果和较高的实时性,可以实现对红外弱小目标的实时检测。     

基于高阶统计判据的红外弱小运动目标检测

针对红外预警与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题，在分析红外灰度图像的非平稳高斯特性的基础上，提出了一种基于高阶统计判据的检测算法。先用一个空域的白化去均值滤波器进行空间背景抑制，为下一步时域高阶统计判据建立一个不相关的高斯背景，根据三阶以上的高阶累积量对于高斯随机过程“盲”的原理，用高阶累积量作二元统计判据检测红外图像背景中的运动弱小目标。算法全面考虑了红外灰度图像和目标在时域与空域方面的特性,大大增强了目标信噪比。通过实际获取的大地背景目标红外数据检测表明,此算法能有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,虚警率少,抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

基于非线性量化概率模型的弱小目标跟踪

针对红外弱小目标跟踪问题,提出一种基于非线性量化概率密度模型匹配的快速跟踪方法。首先分析了红外弱小目标的灰度特性和多帧运动相关特性,引入α-β滤波对红外目标进行运动相关跟踪,并预测下一帧图像中目标的质心位置,然后提出一种适合红外弱小目标的非线性量化概率密度模型,通过在预测邻域内进行模板匹配来跟踪真实目标。实验结果表明该方法用于红外弱小目标的跟踪精度和处理速度明显优于现有算法,工程意义显著。     

单帧红外图像弱小目标检测研究综述

远距离广视角场景中由于红外热成像仪成像原理的局限性、大气环境的干扰、远距离传输介质对红外辐射的衰减，检测目标面临巨大挑战。本文在详细分析了图像背景复杂、目标特性弱小、图像对比度低和结构特性缺失等红外弱小目标图像特性的基础上，从基于目标突显和背景预测两大类概述了单帧红外图像弱小目标检测技术的研究现状，并探讨了红外弱小目标检测研究的发展趋势。     

基于小波变换的红外弱小目标检测新方法

研究了红外序列图像中弱小目标的检测。对图像序列进行小波变换，利用目标小波变换的特性，对单帧小波变换后的各高频分量进行累加，利用门限处理并通过与一个与管道得到包含候选目标点的图像，最后利用目标运动的连续性，进一步检测，得到目标点的位置。实验结果表明，该方法能有效地检测红外弱小目标。     

基于时空二维目标描述的红外小目标跟踪

根据红外弱小目标的时空域特性,提出了一种基于时空二维直方图均值移动的红外弱小目标跟踪方法。本文构建了空域分量和时域分量来表示红外弱小目标,形成时空二维图像。当前帧图像包含目标的空域分布信息,因此将当前帧图像作为空域分量;差分图像包含目标的运动特性,反映了目标的时域特性,因此将前后两帧差分图像作为时域分量。利用时空二维目标表示方法,采用均值移动算法进行目标跟踪,同时根据Bhattacharyya系数来更新目标模板。采用实际拍摄的小目标视频来检测本算法,仿真结果显示本算法能稳健的跟踪红外弱小目标,均值移动算法的跟踪精度得到了较大的提高。     

基于序列图像分组决策算法

针对红外运动弱小目标检测中单帧图像检测率低的问题,在分析了红外图像中运动弱小目标特性的基础上,提出了一种基于序列图像分组决策检测红外弱小目标的方法。该方法利用图像差分法进行目标信息的提取,对图像进行扩边,选取连通域质心来构建滑动邻域块,最后充分利用目标航迹的连续性和噪声的随机分布特性进行目标位置的决策。实验证明,序列图像检测方法对红外弱小目标的检测率要高于单帧图像检测率。     

背景自适应的多特征融合的弱小目标检测

针对红外复杂背景下的弱小目标检测难题,提出一种基于背景自适应的多特征融合的复杂背景下弱小目标的检测算法。首先,通过对红外图像进行空域滤波去除孤立噪声点,并利用恒虚警率分割消除大面积平稳背景,获得疑似目标集。然后融合红外图像的背景信息、弱小运动目标的灰度特征、目标与周围像素的方向梯度特征等多个典型特征,消除疑似目标集中的大部分假目标,最后运用运动特征获取真实目标的轨迹,最终实现复杂背景下的红外弱小目标的检测。实验表明:该算法能实现复杂背景下低信噪比的红外弱小目标快速检测,具有检测概率高,算法速度快,鲁棒性好的特点。     

弹道中段目标雷达综合识别研究*

中段是弹道导弹防御的主要阶段,也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性,首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值,然后利用D-S证据理论实现当前观测周期多特征的融合识别,最后利用D-S证据理论实现当前观测周期与以往观测周期在时间域的序贯融合识别。仿真结果证明了本文方法的有效性。     

假目标在动目标检测中的效果分析

首先讨论基于ATI与DPCA的两天线SAR的干涉图像对地面动目标进行检测的过程。根据SAR产生回波的原理,产生动B标,地面杂波及假目标的干扰信号。经仿真分析,在干扰能量较小时,真实的动目标还可以检测到,但是目标速度,方位参数估计出现错误;当干扰能量较大时,检测出许多虚假目标,动目标淹没其中,可以得到较好的干扰效果。     

重点雷达电子目标的快速靶向识别

针对现有雷达对抗侦察系统对特定雷达电子目标识别针对性不强的问题,提出一种重点雷达电子目标快速靶向识别方法,并采用并行处理流程,对多目标同时进行处理。首先,利用雷达电子目标的先验信息完成小样本脉冲序列建模;其次,实现了基于小样本脉冲序列快速匹配出雷达电子目标的算法,该方法绕过传统雷达信号的分选环节,不仅对重点雷达信号的识别效果较好,而且处理速度得到有效的提高;最后,进行了计算机仿真验证。理论分析与仿真结果均表明:以快速靶向为目的识别算法,能够有效克服现有雷达辐射源识别方法针对性不强和处理流程僵化的缺陷。     

如何选定电子设计自动化的目标

当电子产业仍然处在滑坡时,于6月2日至6日在阿纳海姆会议中心召开的第40届设计自动化年会(DAC)距离迪斯尼乐园仅仅数百码之遥.,这是非常合适的.业界希望下滑走势早日结束,随后出现一个更为平静、更加可以预测的时代.2002年电子设计自动化(EDA)产业的销售额,首次比上年度下降,2002年的总收入比2001年少7%,仅为37亿美元.令人宽慰的是,EDA产业的业绩比半导体产业要好.可惜的是,EDA的客户不是半导体行业的成员,就是半导体行业的客户.所以,在处于负增长期间,在整个经济前景不确定情况下,设计自动化年会面临的挑战是如何吸引更多的人员到会.     

Target Practice

Try to remember when search engines were new, hybrid cars were unavailable outside of Japan, and MP3 players were clunky bricks (1998, in other words). Today we've got Google, the Prius, and the iPod. And they seem to have been absolutely inevitable, don't they?     

弹道导弹群目标跟踪分裂算法研究

对武器系统来说,越早完成弹道导弹群目标分裂跟踪,准备时间就越充分;但另一方面如果群目标分裂过早,在跟踪过程中极易发生混批、错批等问题。本文提出了弹道导弹群目标跟踪分裂算法：首先分析群目标形成与跟踪策略,论述了IMM-UKF滤波框架,然后对群目标分裂算法进行了数学建模,分析了影响群目标分裂性能的各种因素,最后采用Pareto改进方法解决了多目标规划问题求解。仿真结果表明,该算法能够达到群目标尽早分裂与群内目标关联稳定度之间的平衡。     

基于光学区雷达目标频率响应的结构成像与目标识别的研究

本文首先根据多散射中心理论与局部谐振原理，建立了雷达目标在光学区阶梯频率波形激励下的响应方程。在这种方程中，每个散射中心的局部瑞利或谐振响应曲线用各种不同的近似模型去逼近；然后导出了从目标的限带响应数据中抽取目标空间特征的结构成像方法，所得到的目标准二维图像既揭示了目标在宽带波形激励下的距离响应特征（即一维距离像），又反映了目标各局部散射中心的几何类型特征，可用于雷达目标的识别。     

利用目标模拟器产生SAR场景目标回波方法

介绍了一种利用目标模拟器产生合成孔径雷达(SAR)场景目标回波的方法.给定一幅原始灰度图像,依据一定算法生成基带I、Q数据并写入目标模拟器的FLASH存储区间,目标模拟器生成基带波形进而上变频到射频(RF)频段,模拟产生SAR的回波信号进入雷达接收机,经A/D变换后采用合适的算法成像.比较雷达成像和原始图像的质量可以直观、定性地评价雷达系统性能.类似于场景目标处理方法,点目标成像可以定量分析雷达系统性能.     

一种红外弱小目标的检测方法

提出了一种基于小目标模型的检测方法。该算法对图像中极大值点为中心的局部区域进行能量判别，可以有效地检测出目标；对算法的性能进行了分析。实质是综合利用目标的局部对比度和空间大小两个信息，因此可以更有效地提高目标的信噪比，提高检测概率。通过对实际红外图像和仿真图像的检测实验，都证明了算法的有效性。