基于时－空过采样系统的点目标检测性能分析

为了提高扫描成像系统对于点目标的探测性能,提出了时-空过采样点目标探测体制,并对其进行了目标检测性能分析。首先,分析了单采样体制在点目标探测中易存在跨像元导致的目标能量分散问题,以及探测器随机高强度噪声及空间质子流尖峰信号导致的虚警问题;然后,提出了用于点目标扫描探测的时-空过采样体制。最后,基于图像信噪比对相同光学系统下单采样和时-空过采样系统的目标检测性能进行了比较分析。分析结果表明,通过过采样方式能够实现目标能量集中到一个像元,保证了图像信噪比需求。通过高分辨率融合使得目标尺度大于噪声及尖峰的尺度,目标尺度最大扩展至3?3像元,基于目标空间相关的处理可以有效降低虚警,提升系统检测性能。     

时-空过采样系统对点目标成像仿真与验证

为了验证时-空过采样系统对点目标探测的优越性,设计了红外点目标成像仿真及实验系统,研究并验证了时-空过采样获得的点目标图像形状、能量分布特点。首先,对比分析了时-空过采样系统与常规采样系统对点目标扫描成像原理;然后,对时-空过采样系统成像过程建立模型,通过仿真研究该系统对点目标的成像特点;最后,设计红外点目标成像实验并对实验数据进行分析。仿真及实验结果证明了时-空过采样克服了单采样对点目标成像能量分散的问题,图像信噪比至少提高2倍以上,且验证了经时-空过采样后,点目标像素之间具有特定的相关规律。利用时-空过采样的点目标成像特点,可为点目标的快速检出提供有利条件。     

双向过采样系统点目标采样模型与检出方法

传统的采样系统对点目标的能量收集能力差,图像信噪比低,像斑面积小。为了克服传统采样的缺点,在对弱点目标进行探测时可以采用双向过采样技术。建立了点目标采样系统的数学模型,分析了双向过采样系统对点目标的检测性能。通过点目标采样系统的数学模型,得到了双向过采样系统点目标像斑分布均匀、灰度梯度小、有一定的面积的特点。从而设计出针对双向过采样系统的点目标检出方法。采样模型得到的像斑能量分布表明,双向过采样系统对点目标的能量收集能力强,点目标像斑面积大,信噪比稳定,采样系统对点目标的空间相对位置有很强的适应能力。仿真分析表明,目标检出方法能够有效提高点目标图像的信噪比。     

过采样扫描探测性能对比分析

分析了单采样和过采样两种扫描探测体制的成像原理,并建立了扫描图像仿真模型.在不同云层杂波场景下从目标能量收集、背景杂波抑制和弱小目标检测三个方面对单采样和过采样扫描图像进行了对比分析.理论分析和仿真结果表明:过采样扫描探测体制更有利于收集目标能量,杂波抑制能力较优,对弱小目标的探测能力更强.     

过采样扫描探测性能对比分析

分析了单采样和过采样两种扫描探测体制的成像原理,并建立了扫描图像仿真模型。在不同云层杂波场景下从目标能量收集、背景杂波抑制和弱小目标检测三个方面对单采样和过采样扫描图像进行了对比分析。理论分析和仿真结果表明：过采样扫描探测体制更有利于收集目标能量,杂波抑制能力较优,对弱小目标的探测能力更强。     

不同采样体制对点目标的定量检测性能

围绕单采样和过采样扫描探测体制下的点目标定量检测性能,基于亚像元的采样模型,建立了一定分辨率条件下探测不同高度、尺寸目标的成像链路仿真模型,从目标信号采集能力、背景及杂波水平影响、检测能力和测量特性四个方面对比分析了相同瞬时视场的单采样、过采样以及两倍瞬时视场的过采样三种规格采样体制的目标检测性能。分析结果表明：相同瞬时视场的过采样比单采样更有利于目标信号的采集,检测能力更强,两倍瞬时视场的过采样对目标信号有抑制作用,不利于低信杂比情况下的目标探测;两种规格的过采样对背景信号及杂波均有抑制作用;两种规格的过采样对目标辐射强度都有明显的过采集误差,必须进行修正。     

不同采样体制对点目标的定量检测性能影响

围绕单采样和过采样扫描探测体制下的点目标定量检测性能,基于亚像元的采样模型,建立了一定分辨率条件下探测不同高度、尺寸目标的成像链路仿真模型,从目标信号采集能力、背景及杂波水平影响、检测能力和测量特性四个方面对比分析了相同瞬时视场的单采样、过采样以及两倍瞬时视场的过采样三种规格采样体制的目标检测性能.分析结果表明:相同瞬时视场的过采样比单采样更有利于目标信号的采集,检测能力更强,两倍瞬时视场的过采样对目标信号有抑制作用,不利于低信杂比情况下的目标探测;两种规格的过采样对背景信号及杂波均有抑制作用;两种规格的过采样对目标辐射强度都有明显的过采集误差,必须进行修正.     

基于深度卷积神经网络的红外过采样扫描图像点目标检测方法

针对红外过采样扫描成像特点,提出一种基于深度卷积神经网络的红外点目标检测方法.首先,设计回归型深度卷积神经网络以抑制扫描图像杂波背景,该网络不含池化层,输出的背景抑制图像尺寸与输入图像一致;其次,对抑制后的图像进行门限检测,提取候选目标小区域原始数据;最后,将候选目标区域数据依次输入分类型深度卷积神经网络以进一步判别目标、剔除虚警.生成大量过采样训练数据有效训练两个深度网络.结果表明,在不同杂波背景下,该方法在目标信杂比增益、检测概率、虚警概率和运算时间等方面,均优于典型红外小目标检测方法,适用于红外过采样扫描系统的点目标检测.     

天基红外扫描图像点目标检测算法

针对天基红外扫描型探测器的成像特点(时间延迟积分和半像元错列对准),提出了一种基于自适应背景预测的红外扫描图像点目标检测算法。首先,采用递归背景估计的背景预测模型,利用最速下降法求解滤波系数。其次,对背景去除后的残差图像进行自适应门限探测,并对过门限图像进行双向脉冲匹配以抑制噪声,提取目标。最后,采用蒙特卡罗方法对算法性能进行了仿真分析。实验结果表明:当信噪比大于3时,目标检测概率可达99.5%(虚警1.07×10-2)。算法实时性分析表明:算法处理能力为31.37Mb/s。     

运动点目标精确定位方法研究

对运动点目标的能量分布及焦平面相位噪声进行分析.提出了通过空间过采样及多帧叠加的方法,减少焦平面相位噪声的影响,并积累点目标能量,使得点目标扩大为小目标斑.通过求小目标斑的中心来得到点目标的精确定位.应用该方法,即使在低信噪比情况下,仍能取得良好的定位效果.     

基于辐射累积和空间反演的空中弱目标检测算法

背景辐射噪声是弱信号检测面临的难点问题。提出了一种显著提升信噪比实现匀速运动弱目标的有效检测算法。建立目标坐标空间和速度空间,以不同速度矢量控制图像叠加,形成提升了信噪比的新的图像序列并构成图像空间;利用恒虚警判决法在图像空间中检测候选目标点;根据候选目标点所对应的坐标向量和速度向量分别映射到坐标空间和速度空间,由两个空间中出现的峰值判定目标点。实际红外成像系统实拍实验表明,算法能将信噪比提升至接近原图的N倍,目标检测概率和虚警概率都明显优于所对比的弱目标检测算法。     

高时相星载序贯SAR图像运动目标检测方法

该文针对低信杂噪比条件下运动目标检测难的现状,提出了高时相星载序贯合成孔径雷达(SAR)图像运动目标检测方法。首先,根据检测机理的不同将现有星载SAR运动目标检测方法分为3类,并进行了对比分析;其次,基于凝视观测模式建模分析了高帧频序贯SAR图像获取方式;在此基础上,将动目标检测等效为未知尺度、未知到达时间的一维瞬态微弱扰动信号检测,并理论分析了沿时间维高帧频序贯SAR图像间动目标幅度扰动的sinc函数形式,背景杂波幅度的缓变和系统噪声幅度的无规则快变状态;再次,为实现目标和杂波、噪声的可分性,基于核函数机理实现了动目标在高维空间的深度关联;最后,通过仿真和真实数据验证了所提方法的有效性,并分析了检测性能。性能分析结果表明在低信杂噪比条件下所提方法检测性能优于传统的恒虚警类方法。      

基于小波变换的复杂海面背景红外小目标检测

采用基于正交小波的多尺度分解,提取出不同空间分辨率和不同方向的子图像,其低 频逼近分量可用来确定海天线和目标潜在区,水平和垂直方向的高频细节分量则体现了目标所在的区域信息;根据海面目标总是出现在海天线附近的特点,排除虚警点而分离出真正的目标。实验结果表明该方法能检测出低信噪比复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

基于波形对比度最优的扩展动目标恒虚警检测

在太赫兹高分辨引信系统中,引信与目标的相对运动会引起高分辨距离像剧烈变形,从而严重影响目标的检测。针对太赫兹引信扩展目标检测问题,提出了一种基于波形对比度最优的扩展动目标恒虚警检测方法。该方法利用波形对比度最优准则来估计雷达与目标之间的相对运动速度,进而实现运动补偿和恒虚警率目标检测,从而显著提高了太赫兹引信的目标检测性能。该方法简单并且在低信噪比的情况下也能有很好的检测效果。仿真实验验证了所提方法的优点和有效性。     

海空背景下红外小目标检测算法

研究海空复杂背景下红外图像小目标检测问题,针对海空背景下远距离小目标总是出现在水天线附近的特点,通过小波多尺度分析边缘检测算法检测水天线,确定出目标潜在区域,再进行精细目标搜索,从而提出了一种由粗到精的小目标检测算法。实验结果表明,对一般噪声条件下得到的红外目标图像,该方法能准确地检测、定位小目标,单帧检测准确率达96%以上并具有单帧检测率高、实现速度快的特点。