空间目标运动轨迹提取算法研究

在深入分析恒星跟踪和目标跟踪两种模式下星敏感器成像特点的基础上,针对星图中空间目标运动轨迹提取算法进行了研究,提出了基于序列图像多帧累加背景掩模帧生成的目标提取算法.主要思路为多帧累加增强目标与恒星的对比度;设置阈值以凸显目标或恒星;交叉投影法生成掩模帧,确定星点区域;质心法精确求得目标点位置.仿真结果表明,所提出的算法能够有效检测序列星图中的弱小目标,精确提取目标运动轨迹.     

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。     

空间弱小目标图像检测方法研究

针对背景缓慢运动的空间弱小目标图像检测问题,提出了序列图像背景配准方法及基于目标特征的空域滤波方法.通过对动态背景序列图像的背景恒星配准及背景消除,得到了目标图像.通过基于目标特征的滤波,并用质心法计算出每帧目标代替点得到轨迹投影图.最后使用Hough直线检测算法和最小二乘法提取目标轨迹.实验选择了实拍的序列图像,检测结果验证了该方法的有效性.     

基于CCD传感器的空间目标探测可重构高速图像处理机设计

针对CCD空间目标探测系统中图像数据量大、待检测目标信噪比低、实时性要求高等特点,提出了一种基于时空域融合滤波的运动弱小目标检测算法,并完成了一种基于FPGA和DSP的高速图像处理机设计.该设计充分利用FPGA灵活、可编程特性和DSP在实现复杂运算方面的高速、程序动态可加载特性,并结合流水、并行等具体实现方法,使得该结构具有高速、灵活和可重构等特点.实际应用表明该处理机设计能够有效满足空间目标CCD探测系统要求.     

天文全帧CCD图像拖尾的快速去除方法

在长时间的天文光电观测系统中,为降低运行成本,往往拆除机械快门。但对于天文全帧CCD相机而言,其由此产生的拖尾严重影响了目标的检测性能。本文首先根据全帧CCD的工作机理,从理论上分析了CCD图像拖尾产生的原因。结合实际工程对空间目标检测的实时性需求,提出一种快速而有效地去除恒星目标竖直拖尾和空间目标倾斜拖尾的方法。最后结合实测数据和硬件平台,验证了该方法的有效性及实时性。      

二维非重构压缩感知自适应目标检测算法

针对重构算法影响压缩成像目标检测效率和结果的问题，提出一种二维非重构自适应阈值的红外弱小目标检测算法。基于Hadamard矩阵构建的二维观测模型，利用Hadamard矩阵的特性对压缩差分图像进行解压缩，直接解码目标的空域特征，并利用改进的自适应阈值法对解码后的图像进行目标检测，避免了重构带来的存储空间和运算时间的浪费。仿真实验表明:在单目标和多目标的情况下，该算法都可以有效检测目标，并在检测率、虚警率和运算时间等指标上具有优越性能，为压缩感知红外弱小目标检测的工程应用提供新的思路和有效算法。     

基于时域信噪比的红外弱小目标检测

复杂背景下红外弱小目标检测与追踪技术一直是遥感成像应用领域一项复杂而艰巨的课题。利用高帧频红外面阵成像系统采集到图像的强帧间相关性特征,设计了一种多帧累加的时域信噪比的弱小目标检测方案。同时利用目标运动的连续性,采用多帧确认的方法关联目标,输出真实目标运动轨迹。实验结果表明,算法在vs2013上运行的平均运算时间为23 ms,检测到的目标最低信噪比为2.91,同时对多目标的检测具有较强的适应性。     

一种背景特征空间相关的跟踪算法研究

针对天空背景红外图像弱小、目标可利用信息特征少,采用通常的几何、纹理等目标特征的时域相关性跟踪算法难以实现连续平稳跟踪的情况,提出了一种基于后处理的弱小目标检测跟踪算法,即利用背景特征的空间相关性实现弱小目标检测,结合前后图像帧中目标灰度特征和运动特征的时域相关性实现了弱小目标的连续跟踪。实验结果证明,该算法对天空背景红外图像弱小目标跟踪稳定可靠,实时性好。     

超大空域凝视系统中目标检测的特殊问题

超大空域凝视侦测系统使绝大多数军事目标表现为亚像素成像特性.在输出的序列图像中表现出灰度起伏变化,与噪声类似.由于引入了"桶形"畸变,致使目标运动轨表现为曲线特性,现有弱小目标检测方法中目标运动轨迹的直线前提不再成立.同时,天空背景的辐射亮度随仰角不同而变化.通过对超大空域凝视侦测系统中弱小目标检测的诸多特殊问题进行总结分析,有助于后续研究适用于此类系统的、具有针对性的目标检测算法.     

基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强

利用红外弱小目标灰度的局部极大性在频域往往对应于频谱突变的特性,提出了一种基于频谱分析和图像融合的红外弱小目标增强算法。首先利用图像背景和目标具有不同频谱振幅的特点,提取红外图像的残留频谱,得到潜在目标显著图;然后利用序列图像的冗余信息,在空间域对目标和背景区域分别采用不同融合规则进行多帧融合。实验表明,该方法能够有效增强红外弱小目标的像素数和总能量,且实时性较好。