飞机红外辐射图像仿真研究

为研制火控雷达红外子系统训练模拟器,必须对飞机的红外辐射现象进行仿真研究,创建飞机与雷达的对抗环境,从而实现对抗训练.文章阐述了红外仿真的思想,采用3DSMax软件对飞机几何建模,以飞机典型部位的红外辐射特征为对象,通过输入飞机及大气的相关参数,对飞机的零视距离红外辐射出射度、大气透射率以及灰度值进行计算;以面向对象技术设计了仿真对象、类和人机接口,编程生成了飞机的红外仿真图像;通过对飞机三维可见光模型和典型频段的红外仿真图像进行分析,结果表明飞机红外辐射仿真图像能够满足某火控雷达训练模拟器研制的需要,对装备训练模拟器开发有一定参考价值.     

基于粒子系统的尾焰红外图像实时仿真技术

针对红外成像半实物仿真试验的需求,对尾焰红外图像实时仿真技术进行了研究。首先利用CFD软件计算尾焰的流场特性,根据红外辐射传输理论,采用视在光线法得到了尾焰的红外辐射亮度分布。在此基础上,将理论计算结果和粒子系统进行关联,建立了尾焰的三维模型,通过结合外场实测数据对尾焰图像进行修正,得到不同距离下的尾焰能量。最后,利用实时生成的尾焰红外图像驱动电阻阵列产生红外辐射,进行了半实物仿真试验。仿真结果表明,生成的尾焰红外图像与外场实测数据相近,可信度高,可为半实物仿真试验提供更加逼真的红外目标,并且满足半实物仿真实时性要求。     

一种飞机目标及典型地物红外辐射仿真方法

机场场景内的飞机目标及其所处的地物背景具有重要军事应用价值,为了实现对这类目标的检测、识别以及动态监测,需要一套能够在不同季节、不同气象条件、不同时段、不同探测波段等条件下机场场景内飞机/地物红外辐射仿真的软件来提供训练样本。在Visual Studio 2010环境下,利用OpenGL构建了典型机场场景下飞机及地物背景模型,结合传热学和红外辐射理论的分析,将一款用于热红外分析的RadThermIR软件内核嵌入算法中,提出一种计算飞机及其地物背景的红外辐射场模型和构建其红外图像仿真方法。以图像灰度相似度作为评价指标,该方法和真实红外图像相比,仿真精度高于80%,实验结果表明,该方法可为实现全天候机场场景下飞机目标自动检测识别提供丰富的红外特性分析数据和特性知识训练样本。     

基于OpenGL实时红外视景仿真研究

实时红外视景仿真已成为红外成像制导武器设计和评估的重要方法,仿真的关键环节在于红外视景图像的生成,具有重大的军事和经济意义。文中简单介绍了基于OpenGL工具创建三维图形的步骤,并依据创建步骤对目标模拟、背景生成以及红外视景的动态生成进行具体分析;对目标模拟借助于专业的CAD软件进行几何建模,对模型面元划分后进行温度场和红外辐射亮度的计算,并量化为灰度值进行渲染处理;依据背景数据库技术,选用合适背景图像利用纹理映射技术生成所需背景;动态红外视景仿真对实时性要求很高,最后对如何提高实时性作了简要分析。     

基于GPU的虚拟战场红外仿真技术研究

实时红外视景仿真已成为红外成像武器系统设计与评估的重要方法,在军事和国民经济中有着广泛的应用前景。红外仿真的关键环节在于红外视景图像的生成,提出了一种基于GPU实现红外辐射计算模型的方法,将辐射传输模型中温度、辐射特性等数据的计算移植到GPU中,充分利用了GPU的可编程特性以及强大的并行运算能力,高效生成了精度较高的红外场景图像。     

舰船红外图像的传输与识别

研究舰船红外制导技术,在海平面上进行图像传输识别,由于海天背景下的红外图像目标与背景对比度较差,噪声大,所以图像边缘模糊.针对目标识别困难问题,提出了一种改进的中值滤波方法,通过计算机仿真,研究了海上舰船红外图像的传输与识别问题.根据红外辐射在大气传输中的特性和舰船的红外辐射特性,对红外辐射大气传输的舰船红外图像用改进的中值滤波方法进行预处理.最后,对预处理后的图像进行了拉普拉斯锐化处理.通过仿真结果证明,红外辐射大气传输的舰船红外图像的识别精度高,图像清晰,可以满足实时识别目标的要求.     

结合NSCT和压缩感知的红外与可见光图像融合

目的 红外成像传感器只敏感于目标场景的辐射,对热目标的探测性能较好,但其对场景的成像清晰度低;可见光图像只敏感于目标场景的反射,场景图像较为清晰,但目标不易被清晰观察.因而将两者图像进行融合,生成具有较好目标指示特性和可见光图像的清晰场景信息,有利于提高目标识别的准确性和降低高分辨图像传感器研究的技术难度.方法 结合非下采样contourlet变换 (NSCT)和压缩感知的优点,研究一种新的红外与可见光图像融合方法.首先对两源图像进行NSCT变换,得到一个低频子带和多个不同方向、尺度的高频子带.然后对两低频子带采用压缩感知理论获得测量向量,利用方差最大的方法对测量向量进行融合,再进行稀疏重建;高频子带采用区域能量最大的方法进行融合.最后利用NSCT逆变换获得融合图像.结果 为了验证本文方法的有效性,与其他几种方法相比较,并利用主观和客观的方法对融合结果进行评价.提出的新方法融合结果的熵、空间频率、方差明显优于其他几种方法,运行时间居中.主观上可以看出,融合结果在较好地显示目标的基础上,能够较为清晰地保留场景图像的信息.结论 实验结果表明,该方法具有较好的目标检测能力,并且方法简单,具有较强的适应性,可应用于航空、遥感图像、目标识别等诸多领域.     

车辆红外图像的计算机仿真

真实的车辆红外图像的生成是红外场景生成和实现其虚拟漫游的关键技术,它也同时在遥感测量、交通管理、车辆设计、国防和军事等众多领域有着广泛地应用。分析了影响地面车辆红外特征的各种环境及内部因素,建立了车身表面热平衡方程,并以此提出车辆三维红外成像模型。还模拟了大气传输过程对红外成像的影响,并运用计算机图形学理论设计适合红外图像的绘制方法。最后给出了地面车辆红外图像的模拟结果。从实验结果看,该方法模拟效果真实,算法可靠。     

基于红外图像的飞机目标关键攻击部位识别

针对红外成像制导空空导弹增强攻击毁伤效果的要求,提出了一种基于红外图像的飞机飞行姿态识别和飞机目标几何轮廓分析的关键攻击部位识别方法。该方法利用模糊C均值聚类算法将经过降噪处理的红外飞机图像分割成背景、飞机机身和尾焰三部分;分别计算飞机目标的Hu矩和归一化转动惯量来构成组合不变矩,同时结合分割图像的面积比特征来实现飞机飞行姿态的识别;通过对飞机机头、机轴、机翼或尾翼的提取并依照相应的比例关系,来实现对飞机关键攻击部位如驾驶舱的识别。为了提高关键攻击部位的识别速度和精度,利用当前帧获得的稳定判别参数来指导后续帧图像的处理。试验结果表明,提出的方法能够准确有效地识别红外飞机目标的关键部位,可为空空导弹的精确打击提供必要的支持。     

基于语义分割的红外和可见光图像融合

红外图像即使在低光照条件下,也能根据热辐射的差异将目标与背景区分开来,而可见光图像具有高空间分辨率的纹理细节,此外,红外和可见光图像都含有相应的语义信息.因此,红外与可见光图像融合,需要既保留红外图像的辐射信息,也保留可见光图像的纹理细节,同时,也要反映出二者的语义信息.而语义分割可以将图像转换为带有语义的掩膜,提取源图像的语义信息.提出了一种基于语义分割的红外和可见光图像融合方法,能够克服现有融合方法不能针对性地提取不同区域特有信息的缺点.使用生成式对抗神经网络,并针对源图像的不同区域设计了2种不同的损失函数,以提高融合图像的质量.首先通过语义分割得到含有红外图像目标区域语义信息的掩模,并利用掩模将红外和可见光图像分割为红外图像目标区域、红外图像背景区域、可见光图像目标区域和可见光图像背景区域;然后对目标区域和背景区域分别采用不同的损失函数得到目标区域和背景区域的融合图像;最后将2幅融合图像结合起来得到最终融合图像.实验表明,融合结果目标区域对比度更高,背景区域纹理细节更丰富,提出的方法取得了较好的融合效果.     

femap在IR仿真中的应用

该文主要讨论了实时红外目标仿真的原理和实现方法。该文首先对目标热平衡过程进行原理分析,引进一种专业的工程有限元热分析软件femap,通过有限元建模和精度高的热分析功能,实现目标的3维建模及辐射模拟计算,并通过云图显示处理结果生成实时IR仿真场景。对femap的功能进行了比较深入的研究,并在原理上、实验上给出了验证结果,显示femap应用到IR目标仿真能够充分应用其建模过程工作量小,计算速度快,精度高的特点。     

基于Creator和Vega的红外飞行视景仿真

目前,红外飞行视景仿真已成为飞行仿真的一个重要研究方向,具有重大的军事和经济意义.针对视景仿真技术对于在夜视条件下也可以进行飞行仿真的问题,文中提出利用Creator建立三维地形模型;基于Vega仿真软件环境开发天空、地面背景和飞机效果;利用Vega中的SensorVision模块讨论了红外飞行视景生成技术,模拟在夜视条件下红外飞行视景环境,以及观察到的红外景象;利用C 编程,调用Vega API函数,开发了视景仿真程序,最后基于MFC完成了对于红外飞行视景仿真的软件界面的开发.开发和应用结果表明,该系统灵活通用,比基于OpenGL图形库开发的红外视景仿真提高了画面逼真度,缩短了开发周期.     

基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法

由于红外图像大多具有目标模糊,对比度低的特点,传统的分割方法容易受到噪声和边界轮廓的影响而导致分割效果不佳,提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的水平集红外图像分割算法.该算法能够通过将初始闭合曲线嵌入水平集函数,利用函数的求解从而达到图像分割的目的.仿真实验结果表明,该分割算法与初始轮廓线位置无关,受边界轮廓线和图像噪声的影响较小,具有较强的鲁棒性,在目标与背景灰度级差别较小的红外图像的分割中取得了较好的效果.     

Novel infrared and visible image fusion method based on independent component analysis

The goal of infrared (IR) and visible image fusion is for the fused image to contain IR object features from the IR image and retain the visual details provided by the visible image. The disadvantage of traditional fusion method based on independent component analysis (ICA) is that the primary feature information that describes the IR objects and the secondary feature information in the IR image are fused into the fused image. Secondary feature information can depress the visual effect of the fused image. A novel ICA-based IR and visible image fusion scheme is proposed in this paper. ICA is employed to extract features from the infrared image, and then the primary and secondary features are distinguished by the kurtosis information of the ICA base coefficients. The secondary features of the IR image are discarded during fusion. The fused image is obtained by fusing primary features into the visible image. Experimental results show that the proposed method can provide better perception effect.     

基于最大累积剩余熵的红外图像分割

经典阈值化分割方法是常用的图像分割方法之一,但对于低对比度,低信噪比的红外图像分割效果不理想,将累积剩余熵运用于红外图像分割,即寻求使得累积剩余熵最大的灰度值作为分割阈值,实验结果表明:基于最大累积剩余熵的图像分割方法是一种有效的红外图像分割方法,比起经典的阈值分割方法,分割红外图像的效果要好。     

计算机智能图像识别算法研究

复杂环境下，要做到对物体进行准确识别，要求计算机视觉系统具有智能化。文中将D-S证据推理与不变矩理论相结合，提出了智能图像识别算法，并应用于飞机图像的识别。首先构造了基本置信指派函数，建立了分类规则，然后针对Dempster组合规则只适用于高置信度、低冲突性的情况，应用可解决证据冲突的加权分配冲突法及吸收法，完成了计算机飞机图像识别的仿真，比较了三种组合规则的识别效果，结果表明吸收法识别率最高。