采用HOG特征的下视景象匹配算法

红外实时图像和可见光参考图像的差异给下视景象匹配技术带来挑战,如何寻找并提取红外实时图像与可见光基准图像间稳定和可靠的共性特征是进行特征匹配的重要研究课题。在分析红外图像和可见光基准图像成像机制基础上,提出了以HOG特征作为匹配的特征、以相关系数作为相似性测度的匹配算法,并研究了梯度方向范围、梯度方向划分、标准化等计算HOG特征相关参数对于匹配性能的影响,给出了性能较优的一组参数。实验表明:该匹配算法与互相关和Hausdorff距离法相比具有更高的正确匹配率。     

基于全局运动补偿的红外目标变换相关跟踪算法

提出了一种新的前视红外序列图像目标跟踪方法.利用基于区域分割和模板匹配的全局补偿算法进行运动估计,有效消除了运动平台中摄像机运动对跟踪性能带来的不利影响.同时,采用二元联合变换相关器进行红外目标的检测与跟踪.通过将振幅调制的功率谱转化为脉冲调制的功率谱,可以获得更清晰尖锐的相关峰,提高了算法的鲁棒性.实验结果表明,该方法是有效的和稳健的.     

一种新的序列图像匹配定位算法

景象匹配是飞行器导航定位中广泛采用的一项技术,如何提高图像的匹配概率,始终是该项技术中一个值得研究的课题。针对传统的利用单幅实时图像进行匹配时,存在的实时景象图过小、匹配特征不足,从而导致匹配效率过低的问题。文中研究了一种基于归一化灰度相关序列图像匹配算法,利用飞行器飞越匹配区时所得到的序列实时图像,在序列中各单幅图像匹配的基础上,利用一定的规则来综合单幅图像的匹配结果,从而得到最终匹配结果。实验证明,文中方法不仅能显著提高匹配性能,而且有较大的实用性。     

不同传感器图像的景象匹配区选取准则研究

景象匹配区的选取工作是影响光学景象匹配系统性能的重要因素,在分析影响景象匹配算法的配准概率和定位精度等因素的基础上,人们已经提出了一些实用的选取方法。文章首先对这些方法进行了研究,然后,从选取准则的角度对影响景象匹配区选取的因素进行了归纳分析,通过实验发现利用这些准则在进行实时图为红外图像、基准图为可见光图像的景象匹配区选取时存在一些问题,文章针对这些问题提出一种基于图像边缘密度与自匹配系数的景象匹配区选取准则。实验证明,该算法既保证了所选匹配区中的边缘信息量,又确保了所选区域具有较好的不相关性,采用粗选加精选的方式提高了选取速度。     

基于SIFT算法红外搜索系统序列图像拼接实现

为了实现将红外搜索系统的单帧的红外序列图像拼接成大范围全景图像,根据红外搜索系统序列图像特点,提出了一种基于SIFT特征点检测的图像配准算法,并进行了仿真验证,从仿真的效果看该算法具有良好的配准和显示效果。     

地面景物红外成像特性

对不同类型场景,在不同时段、气象条件下红外成像特性及其变化规律的研究,是红外图像匹配、红外成像精确制导技术研究的前提和依据.其目的是寻找适合匹配的场景、时段和对应的预处理方法.通过对同一地区、不同季节、时段大量试验数据的统计分析,使用图像灰度均值、标准差、边缘概率等几项指标,对不同场景红外成像特性的变化规律进行了研究,对其成像稳定性进行了评价.利用去均值归一化自相关算法进行的红外图像与其对应可见光边缘图像匹配,试验结果表明:利用该方法选择匹配场景,可以有效地提高红外景象匹配区选择的准确性和图像匹配概率.     

基于图像块先验的单帧红外自适应校正算法

红外焦平面阵列的非均匀性严重限制了红外成像系统对目标的灵敏度,降低了图像的成像质量。本文基于图像块统计特性的期望块对数似然概率(EPLL),提出了基于图像块先验的单帧红外图像非均匀性校正算法,可以完成单帧红外图像的非均匀性校正。该算法首先利用高斯混合模型完成对图像块训练分类,然后利用EPLL准则获取带有非均匀性噪声图像对应的最大似然概率对数期望图像来完成对图像的校正。仿真试验和真实红外图像实验结果表明该方法对单帧红外图像的非均匀性校正效果良好,校正速度快,可以避免鬼影的产生并且可以完成持续性工作。     

基于模糊集的神经网络景象匹配算法

将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法。该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用3层前向神经网络搜索算法进行精确寻优的方法。实验结果表明,设计的算法不但较好地满足了景象匹配系统对匹配概率和匹配精度的要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力,且实时性也较好,为飞行器实时景象匹配提供了一种可行方法。     

基于TAPF算法的红外景象匹配特性研究

红外景象匹配是自动目标识别领域的一个重要方向,如何在复杂的天气条件下提高红外景象匹配概率是研究的难点.在研究不同天气条件下的红外成像和传统匹配滤波器性能的基础上,提出了三值振幅-位相匹配滤波算法（TAPF）,该算法结合了二值振幅信息与二值相位信息进行编码.对比灰度相关、二元纯位相匹配滤波和三值振幅-位相匹配滤波三种相关算法在不同天气下的结果,实验表明,提出的TAPF算法在相关面上的相关峰特性参数均优于其他两种算法,对恶劣的天气条件具有较强的适应性,是一种有效的红外景象匹配滤波算法.     

基于蚁群算法的景象匹配定位

景象匹配定位是精确制导的重要技术,通过对景象匹配定位和蚁群算法的研究,提出一种基于蚁群算法的匹配定位方法,蚁群算法具有快速全局寻优能力,应用蚁群算法计算模版图像在基准图像中的匹配位置,根据匹配定位参数的特点,建立二维的蚁群搜索空间,定义图像的归一化积相关作为相似性度量并更新蚁群的信息素,利用信息素及启发信息来计算状态转移概率,蚁群最终聚集到适应度函数最大的路径上。实验结果表明：蚁群算法可以准确有效地估计匹配位置。     

Probe-based automatic target recognition in infrared imagery

A probe-based approach combined with image modeling is used to recognize targets in spatially resolved, single frame, forward looking infrared (FLIR) imagery. A probe is a simple mathematical function that operates locally on pixel values and produces an output that is directly usable by an algorithm. An empirical probability density function of the probe values is obtained from a local region of the image and used to estimate the probability that a target of known shape is present. Target shape information is obtained from three-dimensional (3-D) computer-aided design (CAD) models. Knowledge of the probe values along with probe probability density functions and target shape information allows the likelihood ratio between a target hypothesis and background hypothesis to be written. The generalized likelihood ratio test is then used to accept one of the target poses or to choose the background hypothesis. We present an image model for infrared images, the resulting recognition algorithm, and experimental results on three sets of real and synthetic FLIR imagery.     

红外探测器非均匀性校正系统研制

分析了红外焦平面阵列（IRFPA）基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。     

基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像点云配准

为实现前下视红外图像与可见光图像的有效配准,提出了一种基于传感器参数和改良CPD算法的红外与可见光图像自动配准算法.首先,利用传感器的姿态和高度信息,对前下视红外图像进行几何透视校正,消除图像间的旋转和比例缩放等差异;然后,对可见光图像和校正后的红外图像提取边缘特征点,基于相似变换模型,利用改良的CPD算法对其实现精配准.实测数据验证表明,该方法能实现对红外与可见光图像的良好配准,配准精度达到1个像素左右.     

Building Recognition Based on Geometric Model in FLIR Image Sequences

In this paper, we propose a novel method for building recognition from forward looking infrared (FLIR) image sequences with clutter in the background for automatic target recognition (ATR). In the first phase, dynamic feature space is defined, and camera model and multi-scale characteristic views model that are used to predict model’s features based on 3D object reference model are introduced. In the second phase, the original image is preprocessed using morphological grayscale filters that respond to the size, shape and orientation of object to suppress the background that contains the non-stationary nature and man-made objects of the clutter image. In the following phase, segmentation for the result of image preprocessing is used to obtain regions of interest (ROIs), and features extraction of ROIs and matching retain ROIs that are closest to predicted features. Lastly, the object is identified by fusing the line features. Experiment results show the algorithm can recognize the object from FLIR image sequences with a complicated background.     

鲁棒的前视红外目标多核跟踪算法

针对前视红外目标跟踪中常见的目标位置偏差和部分遮挡问题,在均值漂移算法的框架下,提出了一种基于投影直方图匹配和拓扑约束的多核跟踪算法。首先,对前后帧图像进行基于空间-灰度二维投影直方图匹配的目标位置预测;然后,充分利用目标的前景和背景信息构建多个独立的核跟踪器;最后,采用拓扑约束选取跟踪性能好的核跟踪器,组合得到最终的跟踪结果。实验结果表明:此算法能对目标进行准确跟踪,对目标位置偏差和部分遮挡具有较好的鲁棒性,在有遮挡的情况下,平均跟踪误差远小于传统的跟踪算法。因此,该算法在前视红外成像制导中具有较好的实用性和可行性。     

基于形态重构与跟踪的红外小目标检测算法

 结合形态学预处理与基于核密度估计的跟踪,提出了一种新的前视红外小目标检测算法:改进形态重构开Top-Hat算子,解决了原算子对前视红外图像预处理时高亮度背景有残留的问题;先融合初始多帧图像,采用阈值法检测出候选目标,提高检测率,再对候选目标进行跟踪,利用目标运动的连续性,检测出真实目标;引入伪透视运动模型对传感器全局运动进行补偿,避免了由图像抖动导致的真实目标跟踪失败,误当作伪目标去除.仿真实验效果较好.     

基于捕获位置分布的导航参考图适配性分析及快速计算

导航参考图适配性分析是景像匹配导航的关键问题之一。文中提出了一种基于捕获位置分布的估计导航参考图适配性方法。该方法首先在参考图每一点挖出实测图大小的子图,然后计算子图的特征参数并应用匹配准则估计子图的匹配概率,最后利用捕获位置分布函数对子图匹配概率加权求和以得到参考图的匹配概率。为了消除特征参数计算中存在的大量冗余计算,还研究了特征参数的快速计算方法。实验结果证明该快速算法大大提高了运算效率     

基于遥感反演的空间下视系统红外场景仿真

空间红外下视系统的真实感红外场景仿真一直以来都是研究的一个难点。提出了一种基于卫星红外遥感反演数据的空间下视红外场景仿真方法。利用红外遥感反演数据,通过匹配算法获得仿真波段内地表红外纹理,建立了下视红外观测模型,对地表红外纹理图像在传感器焦平面上重采样,最后按照辐射传输理论,计算生成光学入瞳前红外场景。仿真结果表明:该方法可以逼真地模拟地物场景红外纹理特征。将热红外遥感反演技术应用于红外场景仿真,极大简化了大规模地表场景仿真过程,为空间下视系统红外场景仿真提供了一种直观、有效的新方法。     

分块投影匹配的运动目标检测方法

针对动态场景下图像序列中运动目标检测问题,首先采用基于分块投影匹配的全局运动参数估计方法,然后利用估计得到的运动参数补偿背景的全局运动以稳定图像序列,最后在稳定后的图像序列上采用背景减除法提取运动目标。实验表明,分块投影匹配的运动目标检测能有效地提取动态背景下的运动目标。