动态模拟红外背景图像应用

本文根据红外图像的特点和天空背景中各景物的红外辐射规律，提出和完成了动态红外背景图像的合成及其在应用中的模拟显示方法。     

红外地面背景的真实感生成

红外地面背景的真实感生成在军事国防、遥感探测、航空航天等许多领域中具有重要的应用价值。提出了一种基于可见光图像的红外地面纹理真实感生成的新方法。首先,基于可见光图像交互指定不同的材质区域如地面、马路、河流等,再根据传热学原理及不同材质的属性数据库模拟不同区域的热物理过程。最后,对红外地面纹理进行了真实感绘制。通过设定不同的环境参数,用户可以将一幅可见光地面图像转化生成不同时刻、不同环境条件下的较为逼真的红外地面图像。     

海天背景下三维目标红外成像仿真方法研究

通过建立的目标三维模型和场景数学模型,利用光线跟踪技术与图像融合算法,实现了海天背景下指定场景信息的目标红外成像仿真.首先,介绍仿真的主要流程,然后对建立三维目标信息、实现光线跟踪算法、目标红外图像与背景红外图像融合三部分分别进行了讨论,最后给出了实验生成的海天背景下指定位置的三维目标的仿真红外图像.     

基于人体自发红外辐射研究测谎

论述基于短波长和中波长的人体自发红外辐射实验研究测谎的原理和方法，分析小样本的红外测谎曲线发现说谎和诚实的频率阈值为0．1Hz，应用所构造的评分公式S得出测谎成功率为92％。     

一种新的背景预测方法在红外弱小目标检测中的应用

针对空中红外弱小目标的检测,提出了一种新的背景预测方法。该方法对云层边缘区域的点采用亮暗点分类,寻求最相似点的方法进行预测;对非边缘区域的点采用基本背景预测法进行预测;最后经过背景对消和阈值分割,将弱小目标检测出来。实验结果表明,该方法能够提高对起伏背景预测的准确性,减小由于云层边缘预测不准确而引起的虚警,从而能够更加有效地检测到弱小目标。     

红外背景抑制与小目标检测算法

目的 针对Robinson guard滤波器的局限性和红外图像背景抑制问题,提出一种新的红外背景抑制滤波算法。方法 首先通过形态学Tophat算子对图像背景进行抑制,然后对背景抑制后的图像采用改进的Robinson guard滤波器进一步凸显目标,并通过阈值化分割出感兴趣区域,在此基础上,利用Unger平滑去除小的噪声点,最后用局部信杂比（SCR）和移动式管道滤波剔除伪目标,实现运动小目标的准确定位。结果 采用3组不同的红外背景图像序列进行实验,所提算法对不同背景均有很好的抑制效果,与传统Robinson guard滤波方法相比,本文算法不仅能更有效地保留目标的特征信息,而且对3组图像序列的小目标的检测率分别提高了1.1%、2%、11%,虚警率分别降低了14%、12%、16%。结论 本文算法能有效地检测出小目标,具备较高的准确性,对于低信噪比的图像具有良好的适应性。同时,本文算法具有较高的实时处理能力,有利于实现实时性技术应用。     

背景约束的红外复杂背景下坦克目标分割方法

为实现自寻的反坦克导弹红外导引头对复杂背景下坦克目标的快速有效分割, 以红外导引头拍摄的坦克目标红外图像为研究对象, 采用计算简单的最大类间方差法, 对其分割效果进行了研究.根据实验结果, 揭示了最大类间方差法进行图像分割的有效性机理.在此基础上, 提出了对背景区域像素和灰度级别进行约束的思想, 以降低背景区域类内方差, 提高算法的分割精度, 并给出了具体的方法.首先利用坦克目标的先验信息, 根据光学成像原理, 推导了红外坦克目标图像的大小估计公式, 用来实现对背景像素的约束; 然后采用黄金分割法对背景灰度级别进行约束; 最后利用最大类间方差法实现了复杂背景下红外坦克目标的分割.实验表明, 本文方法的分割效果堪比手工分割效果, 且计算量较少, 算法耗时最大不超过1.44 ms, 完全满足对坦克目标图像分割的有效性和实时性需求.     

红外分析软件中COM技术的运用

红外热像仪在使用时有很多不足,如功能单一等.因此设计了一种多功能红外分析软件,这种红外分析软件不但包含基本的分析功能,而且能够生成统计图,自动生成分析报告,访问数据库.采用COM技术构建了红外分析软件,将复杂的模块开发简化,降低了软件开发周期.在Windows 2000/XP环境下,分析软件运行稳定,功能都达到了要求.     

红外焦平面阵列技术的商用前景展望

红外热摄像已从过去的扫描模式工作发展到了二维焦平面阵列的凝视模式工作，从极低温或低温致冷工作和发展到了今日的近室温和非致冷凝视焦平面阵列的工作，不但甩掉了昂贵、复杂而笨重的机械扫描机构，而且实现了廉价、小型化和高要响声生的便携工摄像系统。本文详细地评述了红外平上列技术的商用现状和潜力，展望了这一市场的前景。     

基于时域背景预测检测红外图像序列中的小目标

研究存在背景噪声和干扰的情况下红外图像序列中弱小运动目标的检测问题。从背景出发,充分利用在图像序列中占绝大部分的背景像素来构造弱小目标的检测,并提出在时域上利用背景预测技术实现检测。通过编程在含有随机目标的实际红外序列图像中的应用,证明了算法的有效性和优越性。     

红外成像制导半实物仿真目标图像生成技术

为实现半实物仿真中红外成像目标的模拟,依托红外动态景象模拟器,进行了成像目标的建模与仿真研究.基于当前主流战机及其红外干扰弹的调研数据,,建立了典型目标的三维模型和辐射模型,根据目标飞行数据求解干扰运动轨迹,生成图像序列以驱动成像系统完成成像目标的仿真.经工程应用证明,该仿真模型逼真可靠,提高了红外成像制导控制系统研究的验证水平.     

基于小波高频距离像的红外小目标检测

针对远距离复杂背景下红外小目标检测问题,提出了一种基于小波高频距离像的方法;该方法首先将处理空间变换到小波域,通过分析残留背景、目标和噪声系数在高频子带的差异,定义基于邻域均值的子带系数表达形式,构造高频子带系数的中心向量,对小波高频图像进行综合形成距离像,得到红外复杂背景的抑制结果;在此基础上,利用恒虚警率算法将单帧背景抑制图像分割成候选目标、残留背景和噪声像素点;最后,在时间域基于目标运动的相关性,利用管道滤波实现红外小目标的最终检测;仿真实验结果表明,相对于经典算法,该方法可以实现对红外复杂背景的有效抑制,增强目标信号的强度,准确稳定地从红外复杂背景中检测出小目标.     

能量累积与均值漂移聚类结合的红外小目标检测方法

研究红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于能量累积与均值漂移聚类的红外小目标检测方法。首先利用滑动窗口处理实现图像序列中目标能量积累,去除图像中的随机噪声,提高信噪比;然后选用不同尺度的核带宽对原始图像进行两次均值漂移聚类滤波,将两次滤波所得的图像灰度进行差分来实现背景抑制,提高目标与背景的对比度;之后根据图像的统计特性确定阈值,用门限分割方法提取目标区域,实现候选目标的准确定位;最后利用序列图像中目标运动的连续性和轨迹的一致性筛选出真正的目标。该算法通过选用不同尺度的核带宽进行聚类来得到目标及背景图像,背景抑制的同时也滤除了噪声。实验结果表明,该方法能快速有效地提取复杂背景条件下的红外小目标。     

天基红外云层背景的仿真研究

云层背景是红外仿真成像中重要的一部分,论文通过分析云层的基本特性、红外特性,结合云层自身辐射、反射辐射、散射辐射,然后基于卫星云图,对图像的像素点进行处理,根据白天、夜晚等不同情况仿真得到红外云层图像.仿真结果显示,仿真图像整体上达到了红外云图的效果.     

动态场景红外图像的压缩感知域高斯混合背景建模

针对动态场景下红外图像的背景模型构建问题,提出一种基于压缩感知（Compressed sensing,CS）域高斯混合模型（Gaussian mixture model,GMM）的背景建模方法.该方法不是对图像中的每个像素建立高斯混合模型,而是对图像局部区域的压缩感知测量值建立高斯混合模型.1）通过提取红外图像轮廓的角点特征,估计相邻帧图像间的相对运动参数以对图像进行校正与配准;2）将每帧图像网格化为适当数目的局部子图,利用序列图像构建每个局部子图的压缩感知域高斯混合背景模型;3）采用子空间学习训练稀疏字典,通过子空间追踪对可能含有目标的局部子图进行选择性稀疏重构;4）通过背景减除实现前景目标检测.以红外图像数据集CDnet2014和VIVID PETS2005进行实验验证,结果表明：该方法能建立有效的动态场景红外图像背景模型,对成像过程中所受到的场景动态变化、背景扰动等具有较强的鲁棒性,其召回率、精确率、F-measure等性能指标及处理速度较之于同类算法具有明显优势.     

复杂背景下红外图像弱小点目标自动识别仿真

传统识别方法受到低信噪比、低对比度、缺乏弱小点目标的形状及纹理信息等因素影响,尤其在复杂背景下,弱小点目标自动识别准确率较低,针对此问题,提出一种基于BEMD(二维经验模态分解算法)的红外图像弱小点目标自动识别方法,根据待识别图像的频谱特性,并结合分频段处理方式。对比了不同滤波器的性能,并建立了图像滤波器组,采用滤波器组将弱小点目标图像分解到不同子频域中;对子频段图像进行罗宾逊滤波处理,提取弱小点目标。采用多层经验模态分解算法对原始弱小点目标图像输入函数分解为二维本征模态函数,通过微分计算来获取原始图像与背景区域之间的差,分割出弱小点目标区域。通过局部逆熵分割弱小点目标区域的高频信息来获取各个模态函数的弱小点目标识别结果。实验结果表明,所提方法能够高效且准确地提取出弱小点目标,更好地抑制复杂背景。