基于混合融合策略的双波段红外小目标检测方法

双波段红外图像的小目标融合检测是红外自动寻的系统的关键技术和研究热点之一。为了建立有效的融合检测结构,对基于布尔逻辑的融合检测方法进行了分析,并从小目标红外成像原理出发,提出了一种基于与逻辑和局部灰度的混合融合检测算法。首先,分别对单波段的红外图像进行阈值分割;其次,对两个波段的检测结果进行与融合;再次,对与融合之外的目标点进行局部灰度判别,进一步提高检测概率;最后,根据融合结果调节第一步中局部检测器的分割阈值,以优化局部检测器。实验仿真结果表明,该算法有效地提高了双波段红外的检测能力,且算法结构简单、运算速度快,具有较强的实用性。     

一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

基于变焦双波段设计的便携式红外目标模拟器

随着红外成像设备在军用和民用领域的大量应用,如何快速一致地判断红外成像设备的技术状态并分析和排除故障变得越来越迫切。提出一种基于变焦双波段的便携式红外目标模拟器,通过高精度黑体(-10～260℃温度可调、精度优于0.01℃)、卡片插拔式靶标、3倍连续变焦双波段投影结构设计来满足红外成像设备中波、长波及不同目标的检测需求。相比于其它模拟器,该模拟器兼顾双波段,提高了设备使用范围;可更换靶标、变焦投影有利于兼顾不同红外成像设备不同距离目标的模拟检测需求。从各项检测试验结果来看,该模拟器达到了预期的目标,满足了实用化的模拟检测需求,解决了成本过高的问题。     

基于红外双波段图像融合的点目标识别

为解决红外警戒系统中点目标的识别问题,提出了一种新的点目标识别方法。该方法首先分别对单波段红外图像进行背景预测与抑制,然后对取自适应阈值后的双波段图像根据目标的运动特征进行融合,最后通过图像序列分析给出最终的目标识别结果。仿真实验表明,该方法对背景有很好的抑制效果,可大大减少目标识别中候选目标点的数目,因而有利于点目标的识别。     

飞机点目标的红外双波段目标识别技术

随着战场环境的日益复杂化,不断发展的隐身与诱饵技术对目标识别技术提出了更高的要求。多通道数据融合技术与红外探测技术在不同方面显示出突出优点,成为目前目标识别领域的主要研究方向。本文综合双通道数据融合技术与红外探测技术,设计了红外双波段目标识别过程,并结合飞机点目标的识别过程进行了说明。     

基于小波变换与灰度形态学滤波的双波段红外图像弱目标融合检测

针对舰载红外搜索与跟踪系统中的弱目标检测问题,本文首先提出了一种采用小波变换与灰度形态学滤波相结合的背景抑制与目标增强算法;然后基于所提出的背景抑制与目标增强算法设计了一种双波段红外图像弱目标融合检测方法;最后采用实际的双波段红外图像序列对所提出的背景抑制与目标增强算法和所设计的双波段红外图像弱目标融合检测方法进行了实验测试,并给出了详细的分析与比较。实验结果显示所提出的背景抑制与目标增强算法在较大程度上改善了在信噪比条件下的红外图像弱目标检测效率,而双波段红外图像的应用进一步提高了系统的目标检测性能。     

用双波段红外成像技术探测军事目标

美国陆军研究实验室及其合作伙伴目前正在发展双波段红外敏感器及其信号处理技术,以期利用双波段红外敏感器的成像能力来探测军用车辆.双波段红外成像技术的优点是能在存在杂乱回波的情况下探测目标.它能区分目标和诱饵,并能使敌方采取的诸如施放烟雾、进行伪装以及发射照明弹之类的红外对抗措施失效.     

像素融合方法的红外双波段目标模拟器设计

提出了一种基于像素融合法的双波段红外目标模拟器设计方案。方案采用双波段亚波长光栅代替光学薄膜作为滤光片,仅使用了一套景象生成器和投影系统完成双波段红外目标模拟。该方案解决了传统双波段红外目标模拟器结构复杂,生产成本大,能量比无法调谐的问题。首先介绍了该设计方案的工作原理并说明了其可行性,然后基于严格耦合波理论分析了不同参数下亚波长光栅的滤波特性,最后根据双波段探测需求完成了光栅设计。     

D-S证据理论在双波段红外图像目标检测中的应用

本文介绍了D-S证据理论的基本概念,提出了用双门限分割法分配基本置信度以及D-S证据理论用于双波段红外图像目标检测的方法,通过举例证明了该方法的有效性.     

红外双波段点目标双色比分析与处理

红外双色比能够表征目标的温度信息,但点目标双色比受噪声、探测器盲闪元以及跨像元因素干扰,难以准确测量,影响测温精度。应用递归图法定性分析和判断了点目标双色比的非平稳性。针对这一特性,先对点目标信号应用移动平均滤波做预处理,再通过小波软阈值去噪对双色比进行降噪处理。试验结果表明,在信噪比大于12的条件下,该方法可以实现静态点目标1 K温度分辨率,慢速动态点目标2 K温度分辨率。     

一种基于提升小波变换的图像融合

提升小波被称为第二代小波,拥有传统小波的优点,却比传统小波概念简单,计算量大大减小,算法更易于硬件实现,是实现实时图像融合系统的有效手段。针对可见光与红外图像融合这个研究热点,提出了一种基于提升小波变换的图像融合算法。实验结果表明,该算法使得融合图像最大限度地包含了源图的信息,且边缘信息也被很好地保留了,是一种高效的融合算法。     

基于分布式检测的浮标信号检测级融合算法研究

针对单枚浮标对目标检测能力有限的问题,为了提高对目标的检测性能,根据多枚空投浮标的位置和信息特点,对多枚浮标的检测级融合进行了研究;在对分布式检测融合理论进行研究的基础上,研究了基于分布式检测的浮标信号检测级融合体系结构、融合规则、融合算法等.通过仿真验证,给出了各浮标及融合系统的检测性能曲线,及相关系数、接收机信噪比等参数与检测性能的关系.仿真分析结果表明:经过融合后的浮标信息检测性能优于单枚浮标的检测性能.     

Criterion to Evaluate the Quality of Infrared Small Target Images

In this paper, we propose a new criterion to estimate the quality of infrared small target images. To describe the criterion quantitatively, two indicators are defined. One is the “degree of target being confused” that represents the ability of infrared small target image to provide fake targets. The other one is the “degree of target being shielded”, which reflects the contribution of the image to shield the target. Experimental results reveal that this criterion is more robust than the traditional method (Signal-to-Noise Ratio). It is not only valid to infrared small target images which Signal-to-Noise Ratio could correctly describe, but also to the images that the traditional criterion could not accurately estimate. In addition, the results of this criterion can provide information about the cause of background interfering with target detection.     

国外中长波双波段红外成像技术的发展及应用

中长波双波段红外成像技术能同时获得中波、长波两个大气窗口的红外辐射信息,同时具有两种单波段成像技术的优点.通过优势互补,中长波双波段红外成像技术能够提高装备对各种复杂环境条件的适应能力,提高各类作战任务的成功率.在过去二十几年中,欧美主要国家实现了从双探测器双波段成像到单探测器双波段成像的发展及批量装备,目前正向更高分辨率、更远作用距离的方向发展.中长波双波段红外成像技术主要用于提高各类主战装备对不同的作战环境的适应能力以及各类搜索跟踪识别系统对目标的探测识别成功率.此外,可以通过中长波双波段红外成像技术获取目标的温度、光谱特性等特征信息,可用于反干扰、反伪装.     

被动红外探雷系统中的图像矫正

车载式被动红外探雷系统中,由于存在探测系统的主光轴与地面法线的夹角,热像仪所获取的图像存在着较大的畸变,影响了地雷探测的准确率。从图像畸变产生的原因入手,根据从物平面到像平面的坐标映射算法,在VC++6.0环境下实现了对畸变图像的矫正。实验结果表明,当红外热像仪置于2 m高度,探测距离为20 m时,矫正后图像与20 m正视图像各对应像素点灰度值之差均小于8,具有相似性。本算法适用于红外探雷车辆的图像处理系统。     

基于深度卷积神经网络的红外小目标检测

红外目标检测在军事领域和民用领域发挥着重要的作用,得到了广泛的研究,但对于利用双波段图像对目标进行检测的研究较少。为了充分发挥双波段图像在目标检测性能上的优势,对红外双波段图像的检测结果进行深入分析,提出了一种基于多特征的红外双波段目标检测融合算法。本文提出的融合算法,利用基于深度学习的多特征融合网络对双波段图像的检测结果进行处理,充分挖掘目标的特征信息,自适应地选择单波段的检测结果作为输出,得到最终的决策级融合检测结果。实验结果表明：与使用单波段图像进行目标检测相比,本文提出的基于多特征的红外双波段融合算法,可以有效利用不同波段的信息,提高检测性能,充分发挥红外目标探测设备的优势。