基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

激光信号采集的FPGA控制

针对激光信号采集的要求,提供了一个典型的工作原理框图,并对其中数据采集和传输中关键模块的设计作了详细的描述,其中D/A转换模块负责在对激光信号探测前,完成对探测器前置放大器的调零,A/D采集模块负责对激光信号的数据采集和数据转换,并通过串口将打包后的数据上传到上位机,串口模块则负责接受来自上位机的指令和对采集信号数据的上传.实验结果表明:能够正确接受上位机指令,实现前置放大器的调零和对采集过程的控制,并将这些数据通过以速度为115200bit/s的串口形式上传给上位机,得到了200f/s的上传速度.     

SAA7111初始化的FPGA实现

为了降低视频输入部分的设计难度，引入了SAA7111视频输入处理芯片。概述了I^2C总线的结构、时钟、信号类型和工作方式，简单介绍了SAA7111芯片的工作原理，阐述了如何利用FPGA（现场可编程门阵列）产生I^2C总线时钟方法，以及在此前提下如何实现I^2C总线开始信号、停止信号以及位传输的方法，并在讨论SAA7111寄存器设置的基础上给出了SAA7111初始化的状态转移图。实验结果表明：该设计通过FPGA对I^2C总线两条传输线的时序模拟，正确实现了对SAA7111的初始化，为视频数据的采集提供了前提。     

自动监视和告警系统中红外弱小目标的识别

红外弱小目标识别一直是自动监视和告警系统中的一项关键技术。成像跟踪识别系统的算法研究需要分析特定应用环境中的背景和目标特点，本文第一部分对此进行了分析。接下来，在对应用环境进行分析的基础上，对远距离红外小目标的探测、识别和跟踪算法进行了介绍。最后，针对视频环境下的红外跟踪，介绍了为提高跟踪稳定性而进行的一系列实验及其原理装置。     

基于HSV空间的红外偏振图像改进融合算法

研究了偏振产生的原理和基于标准HSV颜色空间的偏振融合,并根据红外偏振图像对比度较强、强度较弱的特点改进了HSV融合算法,利用原始偏振图像的灰度均值和极值进行图像强度修正,计算融合权重,进行偏振图像融合,增强红外偏振融合图像的强度和对比度。对室内以及室外人造目标进行实验验证,改进的HSV融合算法较红外原图灰度均值最高提升216%,对比度最高提升1384%;较标准HSV融合图像的灰度均值最高提升1363%,对比度最高提升292%。为使用红外偏振融合图像进行目标识别打下了很好的基础。     

基于自适应模板匹配的红外弱小目标检测

提出了一种红外弱小目标识别的新方法。从实际应用出发,考虑复杂的背景和大量的干扰噪声,找到了一种适合红外弱小目标识别的图像相似性度量方法。为提高此方法的稳定性,提出一种有效的自适应模板修正方案,并结合遗传算法提高匹配的速度。给出了算法实现的全过程,用实地拍摄的红外空中弱小目标图像进行了实验验证,得到了令人满意的结果。     

红外运动小目标的模拟

利用激光高亮度、发散角小以及激光器体积小、重量轻等特点，设计了针对红外小目标运动的实验模拟装置。该系统结构简单、易控、花费少，易于扩展和升级。     

红外偏振成像系统的成像条件分析

红外偏振成像技术是未来目标搜索方法的研究热点,它对于入射角、目标表面粗糙度等条件比较敏感,为使红外偏振成像系统有效工作,有必要研究系统成像条件。研究从菲涅尔反射定理和基尔霍夫定律出发,分析了偏振产生原理;针对不同入射角、入射光强、观测波段、目标表面粗糙度、目标材质等观测因素对成像效果的影响,通过定性定量分析、数据仿真、对比实验得出结论。实验结果与之前的理论分析吻合,即当入射角越接近布儒斯特角时,反射光的线偏振程度越大,发现布儒斯特角并非红外偏振成像的最佳观测角;当光照强度越大,目标表面越光滑时,偏振度也越大。对于将偏振成像技术在目标搜索、跟瞄等领域的工程化应用有着重要的意义。