基于光斑与图像特征的动态激光干扰效果评估

激光主动成像系统通常用于重要区域监视和危险目标识别,其上的光电成像探测器易受敌方激光干扰产生局部饱和甚至损伤,导致目标识别失效。在实际中,激光干扰功率和光斑位置等因素均时刻发生变化,导致激光对每帧图像的干扰效果也不尽相同,因此,动态的衡量激光干扰效果具有重要意义。提出了一种基于光斑特征和图像特征的无参考动态激光干扰图像评估算法,通过加速分隔测试特征(FAST)算法提取特征点,并运用特征点匹配确定图像的目标区域,在该目标区域利用饱和像素数和光斑相对位置变化表示光斑特征对图像质量的影响,利用图像中特征点和边缘点分布特性以及边缘清晰度表示图像特征的变化,将5个评价因子相乘,得到归一化的评估指标。利用激光主动成像识别系统对设定目标进行照明成像识别实验,采集不同干扰功率和干扰方位的激光干扰图像。基于提出的无参考动态特征评估算法对获得的连续多帧激光干扰图像进行评估,结果表明该算法能够准确评价不同功率、方位激光的干扰效果,客观反映光斑遮盖下自动目标识别算法的失效程度。     

结合激光功率和光斑位置的多帧动态干扰效果评估

激光主动成像系统通常用于重要区域监视和危险目标识别,当该系统受到敌方激光干扰时,其成像质量将会下降。由于目标、成像系统和干扰源的相对位置,以及干扰源的干扰功率处于时刻变化中,导致不同时刻的干扰效果不尽相同,如何衡量一段时间内激光对成像系统的干扰效果成为一个难题。提出了一种基于连续多帧图像动态特征变化的无参考激光干扰评估算法,在图像目标区域内分析单帧干扰图像中特征点的匹配准确率和空间变化率以及多帧图像特征点变化的准确性、空间性、结构性差异、频率和显著性特征,最终得到归一化的评估指标。利用激光主动成像识别系统对设定目标进行照明成像识别实验,采集不同干扰功率和干扰方位的激光干扰图像。基于提出的特征点动态性算法对获得的连续多帧激光干扰图像进行评估,结果表明该算法能够准确评价一段持续干扰过程中不同功率、方位的激光干扰效果,客观反映光斑遮盖下自动目标识别算法的失效程度。     

基于特征点分布特性的激光干扰效果评估算法

激光主动成像系统通常用于区域监视和目标识别,但其上的光电成像探测器容易受到激光干扰,进而导致目标识别误差甚至目标丢失。因此,从目标识别特征的失效程度出发,研究激光干扰效果评估具有重要意义。提出了一种特征点相似度(FPSIM)评估算法,利用加速分割测试特征(FAST)算法提取原始图像和干扰图像的特征点,然后通过特征点匹配得到目标区域,在目标区域位置计算它们的特征点保持度和稳定度,提取原始图像特征点的位置,并在两幅图像中对应相同位置处比较它们的局部亮度和对比度失真度,再将特征点保持度、稳定度和亮度、对比度失真度相乘得到归一化的FPSIM。利用激光主动成像系统对设定目标进行照明成像实验,采集了不同干扰功率、不同背景强度和光斑位置的干扰图像。使用提出的FPSIM算法对获得的激光干扰图像进行评估,结果证明FPSIM能够客观反映图像在目标识别过程中特征点的变化情况,通过与归一化均方误差(NMSE)及结构相似度(SSIM)方法对比,FPSIM算法对不同程度的激光干扰图像都给出了合理的评估结果,其评价结果更符合主观视觉感受,并且能够指导激光主动成像识别系统的防护与应用。     

激光干扰对CCD跟踪性能影响的图像尺度分析

分析CCD成像跟踪系统的组成及常用跟踪算法,针对激光干扰图像的特点,结合机器视觉中背景杂波的量化方法,提出一种基于小波能量与平方和根的图像尺度,并将其应用于激光干扰对成像跟踪性能的影响分析。该尺度利用小波能量尺度在成像跟踪系统方面以及平方和根尺度在目标局部对比度方面各自的优点,适用于激光干扰后跟踪算法性能的评估。激光视场内干扰与视场外干扰的实验结果表明,该尺度能够较好地反映激光干扰图像对于CCD成像跟踪算法性能的影响,初步验证了尺度的有效性。     

基于光斑与图像特征的激光干扰效果评价方法

提出了一种基于光斑与图像特征的激光干扰效果评 估方法。用激光光斑中心相对于目标中心的距离反 映光斑的分布特征变化;用图像稀疏表示特征矩阵的变化情况来反映干扰前后图像的全局特 征变化;用图像边缘清 晰度的变化情况反映干扰前后图像的局部特征变化;综合干扰前后图像中的光斑与图像特 征的变化来评估激光干 扰效果。激光干扰实验结果表明,与传统的评估方法均方误差(MSE)和图像结 构相似度(SSIM)相比,提出的基于光斑与图像特征的评估方法对 不同激光功率、不同照射位置和不同背景强度下的干扰图像都给出了合理的评估结果,能够 克服背景强度不一致和 光斑位置变化对评估结果的影响,实现了对激光干扰效果客观、准确的评价。     

基于深度学习的激光干扰成像评估方法

可见光主动成像系统被广泛应用于成像侦察领域,激光压制干扰是一种可以利用的反制手段。合理地对激光干扰效果进行评估,对于干扰一方具有重要意义。为了更客观地评价激光干扰对成像侦察的影响,从可见光成像侦察的特点出发,对激光干扰可见光成像效果进行划分,确定了干扰效果评估需求。建立了可见光图像的激光干扰效果评估模型,结合基于YOLOv4的目标检测置信度及WFSIM算法的三个图像特征表征指标,形成了对应的评估体系。构建了一套参数可调的激光干扰图像采集及评估分析实验系统,对人体目标进行图像采集,验证了提出的评估体系及方法。     

基于压缩感知的激光干扰效果评价方法

采用激光技术干扰电视制导系统可以使其光电探测设备降低或失去目标探测、识别与跟踪的能力,客观、准确地评估激光对CCD成像系统的干扰程度有利于指导光电对抗设备的研制和探测设备的激光防护。从激光干扰后图像目标特征的失效程度出发,结合压缩感知理论中可利用测量矩阵直接获取稀疏信号的特征信息的特性,提出了一种基于压缩感知的激光干扰效果评估方法。采用非下采样Contourlet变换对图像进行稀疏变换,根据干扰前后图像压缩感知特征的变化情况来评估激光的干扰效果。实验结果表明,与传统的评估方法MSE、SSIM相比,提出的基于压缩感知的评估方法对不同激光功率和不同探测角度下的图像都给出了合理的评估结果,能够克服不同探测角度对评估结果的影响,且对不同干扰功率的敏感度更高。     

激光对光电成像制导的图像干扰效果评估

分析了光电成像制导武器跟踪原理和激光对光电成像制导武器干扰机理,提出了一种激光对光电成像制导武器图像干扰效果的评估系统,系统结构简单,易于实现,可用于评价光电对抗装备对光电成像制导武器的干扰效能.     

基于SUSAN方法的相干激光雷达距离像跟踪算法

在相干激光成像雷达跟踪系统中,跟踪算法是决定激光雷达跟踪性能的关键.针对激光成像雷达所成距离像的特点,以及以前算法中必须预先给定模板这一缺陷,采用了一种加权的SUSAN方法找出图像中目标的特征点,确定目标中心,在实时图像中提取模板,通过两级相关运算,进行目标跟踪,给出了相关跟踪的帧内置信度和帧间置信度信号,完成模板的智能更新.在不同的信噪比下进行序列图像跟踪实验,实验结果表明,在所研究的仿真目标中应用此相关跟踪方法,能够较准确的提取模板,跟踪精度较好.     

激光焊接熔池图像光斑中心线性定位算法

针对目前算法对激光焊接熔池图像进行光斑中心定位时,由于未能对图像信息进行有效地干扰抑制,导致该算法在中心定位过程中,存在定位精度低、定位效果差以及定位性能低的问题,提出激光焊接熔池图像光斑中心线性定位算法。该算法首先对激光熔池图像进行去噪、干扰抑制、信息增强等处理,并依据处理结果提取图像特征;再使用Hough变换方法对图像特征参数进行变换,完成激光光斑中心信息的提取;最后通过提取的信息,实现激光光斑中心的线性定位。试验结果表明,运用该算法进行光斑中心定位时,定位精度高、定位效果好以及定位性能强。     

光电目标图像自动跟踪技术研究

概括介绍了相关跟踪、特征跟踪和对比度跟踪等技术,根据各种复杂环境下的算法适应性的需要,提出了一种改进的相关跟踪算法,即对图像进行粗采样预处理,降低匹配图像的分辨率,再进行图像归一化分区域相关匹配算法.实验证明,此方法有效地提高了算法的适应性.     

Tracking and back‐tracking

This paper presents a review of back‐tracking geometry not only for single axis but also for two‐axis tracking and analyses the corresponding energy gains. It compares the different back‐tracking strategies with the ideal tracking in terms of energy yield concluding, on the one hand, that back‐tracking is more useful for single horizontal axis than for the single vertical one, and on the other hand, that back‐tracking is more efficient when applied in the primary axis of a two‐axis tracker. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

智能跟踪策略研究

用成像方式提取目标的图像信息,用估值理论求取目标状态的最佳估值,用自适应方法调整跟踪滤波器的参数以实现智能跟踪。模拟结果表明了良好的跟踪效果。     

星载光电跟踪系统跟踪精度分析

根据星载环境的特殊性及跟踪系统设计要求,对星载光电跟踪系统的跟踪精度做了较全面的定性分析和阐述。在理论分析的基础上,对工程实例的跟踪精度做了定量分析且提出了切实可行的提高系统跟踪精度的方法。最后试验证明提出的稳定跟踪技术满足了系统跟踪精度指标的要求。     

一种机载红外跟瞄器动态跟踪精度测试方法

针对红外跟瞄器在机载大角速度运动条件下的使用要求,提出实验室内目标跟踪精度的动态测试方法。利用原有“静态测试”的方法,结合红外跟瞄器的特点,对“目标信息”的生成和测试系统数据通讯进行详细设计,实现多源数据的有效交联。对测试原理和测试系统进行了简要介绍,并对数据进行了详细分析,实验结果表明,利用提出的动态跟踪精度测试方法可在实验室条件下实现对红外跟瞄器动态跟踪精度性能参数的有效测试,为客观评价机载红外跟瞄器的目标跟踪性能提供了有效的测试方法。     

编队目标的仅方位跟踪

编队目标跟踪是多目标跟踪领域中的一个特殊问题.一般认为,在巡航状态下编队中的所有目标以同样的速度和航向匀速运动.这一事实可以用来帮助目标跟踪器改善跟踪效果.给出了在仅方位测量条件下编队目标跟踪的3种模型:分开模型、耦合模型和协作模型.分开模型实质上是多个单目标的同时跟踪,与单目标跟踪没有区别;耦合模型是将多个目标的待估状态耦合成一个综合的目标状态,各目标的测量信息也是合在一起使用;协作模型则是利用跟踪效果好的目标的速度和航向解算结果来帮助跟踪效果差的目标.对这3种方法进行的理论和仿真比较分析的结果表明,协作模型更有优势.     

具有记忆跟踪功能的质心跟踪算法

针对质心跟踪算法对目标跟踪时容易出现目标丢失的问题,提出了目标置信度函数,通过对目标的位置、面积、灰度和形状综合判断目标是否被遮挡,如被遮挡则对目标的位置进行预测,直至目标重新出现,使算法具有记忆跟踪的功能。改进算法基本不受目标大小、旋转变化的影响,跟踪算法的稳定性和可靠性得到提高。实验结果也表明,改进算法较好地克服了原跟踪算法易丢失目标的问题,扩展了质心跟踪算法的适应范围。     

天线跟踪和控制测量方法分析

介绍了卫星通信地球站天线跟踪精度的定义和目前通用的测量方法,并用射击实例来对跟踪精度的定义和测量方法的精确度进行了分析和讨论。目前通用的测量方法给出的只是跟踪精度的一部分,没有完全覆盖跟踪精度定义所表达的内容。在此基础上提出了跟踪精度测量和计算方法的新见解,并计算天线跟踪准确度的测量不确定度。     

多方位-速度目标跟踪法性能分析

对潜艇水下跟踪目标的一种方法-多方位-速度法进行了深入分析,发现它具有独特的性能.首先分析了系统的观测性,得出了系统可观测的两个必要条件.之后对两种可能的建模思路进行了分析,指出了一种常见的建模错误,它使得已知的目标速度未能得到利用,效果等同于仅方位法.最后对目标航向的多解现象进行了分析,指出多解性是多方位一速度法的一个基本性质.结合有关性能,还将多方位-速度跟踪和仅方位跟踪进行了比较.     

一种新的多目标角度功率联合跟踪算法

提出了一种新的多目标角度、功率联合跟踪算法。首先,利用高分辨处理估计出目标的个数、初始角度、初始功率及噪声功率。接着,通过相邻时刻估计得到的协方差矩阵的差推导出了一组关于角度差和功率差的线性方程组,重复解方程组可以得到不同时刻各个目标的角度以及功率。该算法可以减小阵元噪声带来的影响,在跟踪过程中,不需要进行子空间分解,参数自动配对,而且相邻时刻估计得到的角度和功率之间是自动关联的,省去了运算量较大的数据关联过程。进一步,给出了一种修正方法减小了算法中三个近似带来的误差。仿真结果表明,该算法的运算量低,跟踪精度高。