红外图像模式识别的预处理

红外图像模式识别系统,由图像预处理、特征提取及模式分类组成.基于红外图像模式识别的图像预处理,包括滤波降噪、目标增强、图像分割等处理.滤波降噪有邻域平均、中值和Butterworth低通等滤波方法.目标增强可通过微分及Butterworth高通滤波完成,图像分割可采用阈值分割技术实现.故综合比较各种处理方法,采用两次均值滤波及拉普拉斯算子、阚值分割技术,较好实现了红外图像模式识别的预处理.     

应用Vega模块的红外成像系统仿真建模方法

利用计算机仿真生成逼真、实时的红外导引头视场图像对于红外成像制导仿真具有重要的应用价值.根据红外成像理论和仿真建模特点,列举了以飞机为目标的实时图像生成系统中仿真建模的关键技术;从目标3D建模、飞机尾焰建模、目标和背景辐射建模和大气传输等几个方面阐述了红外成像建模的特点和需求;提出了应用Vega软件专用模块进行红外辐射特性建模的方法;最后给出了利用Sensor Vision模块生成红外图像的过程.目前,该方法已成功运用于某型红外目标模拟器的设计中.     

成像型红外干扰物布放面积计算模型

为有效测量成像型红外干扰物的布放面积,建立了成像型红外干扰物布放面积测试模型。该模型可以根据实际情况,选择不同的目标分割方法,提高图像分割和目标面积计算方法的自适应性。最后通过实验验证了图像分割方法和面积测量的有效性和准确性。     

基于时空域融合的红外弱小目标检测新方法

针对复杂背景下红外弱小目标的检测问题，提出一种基于时空域融合的检测方法。在空域上．通过灰度形态学Tophat变换抑制背景、增强目标；在时域上．对红外图像序列连续四帧进行沿时间轴一维小波变换，实现目标和背景的分离。然后对时空域融合的目标增强图像进行自适应阈值分割来提取弱小目标。实验结果表明。该方法能有效地检测运动红外弱小目标。     

红外系列图像运动小目标检测

红外系列图像运动小目标检测,基于形态学滤波抑制图像系列背景方法,在图像分割基础上,利用目标在帧间运动的连续性进行目标识别.即首先通过形态学滤波进行图像预处理,用自适应阈值方法分割出候选目标,再利用目标运动特征,采用邻域判决法最终检测出目标.模拟实验表明该方法能够准确高效地检测出运动小目标.     

飞机目标红外特性计算与图像仿真

飞机高空高速飞行条件下,红外图像的获取通常较为耗时、费用昂贵,且受不同成像条件的影响严重。为解决这类问题,从分析飞机目标红外辐射特性出发,提出飞机蒙皮、尾喷口及尾焰在不同波段、不同角度下的红外特性计算方法,建立一种飞机红外成像仿真模型。以面向对象技术设计仿真对象、类和人机接口,通过VC软件平台编程生成动态红外图像。在红外制导和火力控制中,仿真图像对目标检测和跟踪研究具有一定参考价值。     

一种新的前视红外图像分割方法

为实现复杂背景下的前视红外图像分割,针对图像特点,综合利用背景抑制、互信息及数学形态学的方法和理论,提出了一种新的图像分割方法.首先,采用中值滤波对图像进行背景抑制;然后,将图像配准的方法用于图像分割,利用互信息量确定最佳分割阈值;最后,对得到的二值图像进行形态学变换,得到精确的目标分割区域.实验结果表明,该方法能有效分割出复杂背景下的目标区域,有利于下一步的目标识别与跟踪.     

基于免疫计算的二次阈值图像分割

介绍了免疫计算的原理,并基于免疫计算和最优阈值方法,提出了图像分割的二次阈值方法.在方法中,首先对图像进行免疫阈值分割,求得空间目标的亚图像及目标的中心坐标,再对目标的粗定位区域进行免疫阈值的二次分割,最后较好的得到整个图像目标.     

一种可有效分割小目标图像的阈值选取方法

目标检测与识别中常遇到目标与背景大小之比很小的小目标图像分割问题,此时现有的阈值分割方法几乎都失效.为此,提出了一种基于背景与目标的面积差和类内方差的小目标图像分割阈值选取方法.指出了目前图像阈值分割方法不能有效分割小目标图像这一缺陷,给出了基于背景与目标面积差和类内方差的一维直方图、二维直方图区域直分及更为有效的二维...     

基于模糊熵的红外图像分割方法

针对红外图像具有的不确定性往往是模糊的且不是随机的特点，提出了一种基于图像的模糊性和最大熵理论的分割方法，给出了基于模糊熵的阈值选取算法。该方法不依赖于图像的直方图，也不需要直方图分布的假设。用该方法对坦克的红外图像进行了分割，与侧抑制方法的比较表明，该方法提高了运算速度。对不同红外目标大小和信噪比的图像均产生很好的分割效果，且受目标大小的影响小，具有较好的鲁棒性，可用于小目标的分割。     

用于成像探测目标识别的特征提取方法研究

针对成像引信图象处理的特殊性，研究了目标图象特征提取方法：TSRI不变性特征提取方法、目标图象边界特征提取方法，研究表明，这些方法能够有效地实现目标的识别。     

基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法

脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network，PCNN）具有良好的脉冲传播特性，在图像分割中得到了广泛应用。针对其需要人机交互通过实验确定其相关参数，实时性差等问题，改进了标准的PCNN模型，提出了一种基于改进型脉冲耦合神经网络的图像分割方法。仿真结果表明，该方法实时性好、自适应性强，分割出的目标轮廓清楚．细节更多。     

红外图像弱小点目标检测技术研究

针对低信噪比、背景和噪声干扰严重的红外图像中运动点目标的检测问题，提出了一种背景预测和目标轨迹搜索相结合的高效检测算法。该算法首先对序列图像进行高通滤波，然后对滤波后的图像进行背景预测，将原图像与背景预测图像相减获得残差图像，依据图像阀值分离出少量的候选目标点，再将含有候选目标的序列残差图像经过最大合并算法形成组合帧图像，最后利用目标运动的连续性和一致性在组合帧图像中搜索目标运动轨迹。     

基于图像拼接的全景目标检测技术

针对战场指挥车等战地车辆内作战人员需要在车内实时了解外部战场动向的问题,提出一种基于图像拼接的全景目标检测技术研究。利用监控转台摄像头获得全景图像并检测运动物体,以此模拟战场实际情况。首先使转台进行水平360?旋转,同时使用安装在转台上的摄像头采集实时图像,利用转台转速与扫描场时间等参数对图像进行预处理,从而削弱前后两场信号叠加造成的边缘模糊。最后对前后两帧图像进行灰度值相关匹配,并检测出全景图像上的运动物体。实验结果表明,该技术可以实现全景图像拼接并在全景图中标出视场内运动物体的位置。     

基于TS-101的红外导引头实时图像处理系统硬件设计

基于系统的实用性考虑,介绍了一种应用在红外导引头上的实时红外图像处理系统。该系统以Analog Devices公司的高性能数字信号处理器TS-101为核心,结合ALTERA公司的复杂可编程逻辑器件EPM7128进行逻辑控制,完成对采集的红外图像进行实时处理。重点介绍了该实时红外图像处理系统的硬件组成和工作原理。     

高性能980nm单模半导体激光器

采用经过优化的新型大光腔结构,设计出低发散角的980nm半导体激光器,利用分子束外延系统生长出应变InGaAs量子阱半导体激光器材料,并制作出980nm单模半导体激光器。器件在3μm条宽,750μm腔长时,100mA电流下室温连续输出功率达到70mW以上。激光器的最大斜率效率为0.89W/A.垂直方向远场发散角为28°.器件在250mA工作电流下输出功率达到190mW.器件在70℃温度下仍可以正常工作。     

分块投影匹配在快速序列图像稳定中的应用研究

图像稳定常用于各类序列图像系统的预处理。本文提出一种基于分块投影匹配的快速序列图像稳定算法。该算法将待处理序列图像进行分块,通过投影匹配计算得到各对应分块的运动矢量,提出一种评价准则赋予各运动矢量相应权重,利用改进的随机一致参数估计方法得到全局运动模型参数。试验结果表明,与基于KLT、SIFT等特征点匹配的估计算法相比,在对估计精度没有较大影响的前提下,本文算法具有运算速度快、能实时应用的特点。     

红外图象序列的运动目标检测

讨论了红外图象序列的运动目标检测方法 --光流法 ,并对实际的红外图象进行了仿真。实验结果表明 ,对于红外图象来说 ,Horn&Schunck算法具有比较好的性能。本文还对其他的几种算法进行了分析 ,给出了一些定性的结论     

激光调制型红外干扰条件下地面目标的识别方法

通过介绍激光调制型红外诱饵对地面目标干扰的工作原理和工作过程，分析基于灰度时间序列特性及序列图像运动特性的辨识方法在地面军械、装甲目标特征提取与真假识别中的应用。对于远距离变化平缓的点目标，其分辨灰度变化特性的方法包括傅立叶变换及小波变换：而对于运动剧烈变化的面目标则应用序列图像运动特性的目标识别，该方法可充分结合单帧图像中的目标历史状态信息，结合模糊集理论和信息融合技术，使运动目标在干扰条件下的识别具有较好的鲁棒性和适应性。实验证明，该方法能有效区分目标和诱饵，为红外干扰条件下地面目标的识别提供了理论模型和技术途径。     

红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究

根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法．实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割．以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位，分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响．研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机．定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后，以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真，结果表明本文的算法是可行和有效的。