MATLAB在水下激光线扫描图像处理中的应用

MATLAB在数字图像处理中的应用越来越广泛。首先需要对水下激光线扫描系统成像获得的原始试验数据进行视频及图像处理才能完成对目标信息的重建。然后利用数学形态学方法进行图像处理,去除图像的背景光噪声。再用直方图均衡实现图像增强。实验结果表明应用MATLAB对图像进行形态学、直方图调整等方法能够有效消除图像的背景光噪声,提取出目标信息,提高信噪比,对水下激光成像效果的改善有显著效果。同时,相当于增大了水下激光成像的探测距离。     

基于梯度直方图和SUSAN算子的红外目标检测

红外制导技术的核心任务是将视场中的目标提取出来,然而受多种因素的影响,红外成像呈现出信噪比低,对比度不强的特点。为有效检测出红外目标,首先分析红外图像梯度信息并进行直方图统计,发现其值只占据窄小的区间,借鉴直方图均衡化思想,对梯度直方图进行拉伸,并与原图进行加权融合,增强图像对比度的同时增大信噪比,然后采用改进的SUSAN算法对图像进行处理,可较好的提取出红外目标。仿真实验结果表明,与传统算法相比,文中算法计算量小、运行时间短,可有效检测出目标,有利于工程实现。     

基于Contourlet变换的红外图像序列小目标检测技术

Contourlet变换具有多尺度,多方向性的特征,是小波的一种扩展.本文提出了一种基于Contourlet变换的红外小目标检测算法.首先对图像进行Contourlet分解;然后利用能量法提取其局部纹理特征,并计算各点的特征向量与中心向量问的距离,得到一个相关的多尺度距离像;最后根据该距离像进行直方图统计,从而实现目标的检测.文中给出了实验结果,并与基于小波变换的红外小目标检测算法进行了比较,结果表明,本方法能较精确地检测出红外小目标,优于基于小波变换的方法.     

SAR图像建筑物三维信息提取方法研究

为了能够从单一SAR图像中提取出建筑物的三维信息,基于SAR成像原理提出了从图像中建筑物叠掩和阴影区域计算平面矩形屋顶尺寸以及高度的方法。针对SAR平面矩形屋顶建筑物仿真图像,利用灰度直方图信息定位建筑物二次散射区域,通过线灰度累加分割出叠掩和阴影区域,再采用恢复公式计算屋顶尺寸和高度。实验结果表明,对于具有明显几何形变的平面矩形屋顶建筑物单一SAR图像,此方法有效恢复屋顶尺寸和高度,提高了建筑物检测识别的准确度和精度。     

基于DM642的激光水下图像处理系统设计与实现

搭建了一种距离选通激光水下成像系统,分析了水下光电图像的特点,采用DM642数字信号处理芯片为核心设计了数字图像处理系统,给出了利用平台直方图均衡化实现水下图像增强算法原理以及该算法在设计的图像处理系统中的实现方法,并给出了利用该方法对水下25 m和40 m处目标所成图像的处理结果。实验结果表明,利用文中搭建的距离选通水下成像系统和设计的图像处理系统可以有效实现对水下目标的成像探测并能提高目标图像的对比度。     

基于3DGMM的多视点视频直方图颜色校正

多视点视频在采集过程中,由于受到摄像机所处位置以及摄像机自身的参数设置等因素的影响,会造成视点间颜色的不一致,针对这一情况,提出基于三维高斯混合模型的多视点视频直方图颜色校正算法。算法首先获取源图像以及目标图像的直方图并检测直方图的峰值个数,然后结合三维高斯混合模型对源图像以及目标图像进行聚类分析,获取中心矢量,最后计算两图像中像素点距离中心矢量的最小欧几里得距离并分割图像,对源图像和目标图像的匹配区域进行直方图匹配校正。实验结果表明,该算法与传统直方图匹配算法相比,避免了校正过度的影响,校正效果较好。     

基于局部直方图高斯拟合的星图背景性质研究

对于星空观测CCD图像,除星空背景成像为大面积起伏背景噪声外,其余均为点状或近似点状小目标,分析背景的统计特性并建立起精确的数学模型来描述图像中的起伏背景,对小目标检测、识别是至关重要的.首先结合实际图像分析了星空图像的性质.然后,提出了一种基于局部直方图高斯拟合的背景参数估计方法,并利用KL散度定量的衡量估计直方图与原始图像直方图之间的相似度.实验结果证明,算法能够克服恒星的干扰,对星空背景图像的统计特性进行精确的估计.     

基于向量小波多尺度纹理分析的红外小目标检测

向量小波具有一般标量小波所不具备的许多优点。以背景纹理分析为基础，首先利用向量小波对不同尺度下各通道图像进行分解，然后利用能量法提取其局部纹理特征，并计算各点的特征向量与中心向量间的距离，即可得到一个相关的多尺度距离像，根据该距离像进行直方图统计，从而实现目标的检测。实验表明，本方法对小目标的检测取得了较好的效果，检测率高，且能较精确地检测出小目标的位置。尤其是本方法所具有的运行速度快，耗时少的特性更突出地体现了其独特魅力。     

SAR图像舰船目标去旁瓣处理

准确分割出SAR图像舰船成像区域是舰船目标几何参数提取、目标分类识别的基础。受SAR成像机理影响,图像不可避免地存在旁瓣效应,严重影响目标特征提取精度。提出一种舰船目标去旁瓣方法：首先确定目标区域及强散射区域最小外接矩形,在两个外接矩形区域内,根据旁瓣自身特征进行统计分析,删除疑似旁瓣区域,最后对剩余区域重新计算区域参数,获取更准确成像区域。通过对高分辨率机载SAR图像实验验证,该算法能有效去除旁瓣对SAR舰船目标影响,更精确分割出目标真实成像区域。     

图像特征对烟幕干扰的效能评估对比研究

烟幕干扰作为现代战场常见的无源干扰方式,具有优良的光电对抗效果、较强的战术应用机动性和较高的效费比。针对基于图像的烟幕干扰定量评估研究不足,本文从跟踪的角度出发,对烟幕干扰下目标的红外成像使用灰度特征、基于LBP的纹理特征、类哈尔矩形特征、方向梯度直方图特征以及深度特征5种方法进行特征提取,通过将特征提取结果与主观评分进行相似性计算,得出不同图像特征对烟幕干扰下目标的表征能力。通过对8组外场试验所得数据的分析验证,得出结论,对烟幕干扰下目标表征能力较为优秀的三种特征分别是方向梯度直方图特征、类哈尔矩形特征以及深度特征。     

应用幸运成像技术的宽视场自然目标高分辨率成像

大口径地基望远镜的成像分辨率严重地受限于大气湍流,尤其对于宽视场成像。在宽视场成像中,由于大气湍流的影响,点扩散函数远远不满足位置不变性,呈现出局部变形和运动模糊的综合效应。传统的短曝光成像方法不能适应宽视场目标成像,幸运成像技术能够通过分块选取-配准叠加得到分辨率较高的输出图像。主要描述了自然目标的宽视场成像观测,并从不同分块数目和选取比例两个方面对图像进行了事后处理。实验结果表明,4×4矩形的图像分块方法在中等湍流条件下能够获得较好的效果,而在较好的照明条件下选取最好子图进行配准输出对于宽视场成像观测更为合适。     

激光距离选通成像同步控制系统的设计与实现

针对传统的激光距离选通成像系统需要已知距离及精确的激光器传输时间延迟等先决条件,设计并实现了一种基于DSP的激光距离选通成像系统,并对其同步控制方法进行详细地探讨。该方案利用快速DSP控制器完成测距和距离延迟,产生纳秒级的选通脉冲选通ICCD摄像机,有效地实现了距离选通及精确的图像清晰度控制,在无需任何先决条件的情况下,可以获得目标的距离信息和距离选通图像。     

基于Keystone变换的多目标ISAR成像算法

提出了一种基于Keystone变换的多目标成像算法。以各目标回波在径向上重叠较小的时刻为基准时间运用Keystone变换，同时校正各目标的线性距离走动，减轻了各目标回波在径向上的重叠，进而在距离-多普勒二维平面上完成各目标回波的分离。对分离出的回波分别进行相关法和PGA法的高次项运动补偿后，可得到各目标的距离-多普勒像。计算机仿真结果证明了该方法的有效性。     

基于散斑相关的宽视场成像技术研究进展（特邀）

散射成像技术因具备透过生物组织等散射介质后清晰成像的能力而受到广泛关注。近年来,基于散斑自相关的成像方法以其非接触、无需先验信息且能够单帧成像的特点得到迅速发展。然而,散斑自相关成像受光学记忆效应的限制。当多个目标之间的距离在记忆效应范围之外时,基于散斑自相关的成像方法会导致目标自相关信息在相关域发生混叠,导致成像严重退化。文中在光学记忆效应及散斑自相关成像基本原理的基础上,首先介绍了基于散斑自相关和与散斑相关成像有关的其他散射成像技术。接着介绍了拓展光学记忆效应的主要技术及相关应用。最后总结了基于散斑相关的宽视场成像技术目前存在的问题,并对未来的发展应用进行了展望。     

基于时间-调频率分布的多目标ISAR成像

由于不同目标相对雷达的平动不同,单目标运动补偿方法不能同时完成各个目标的平动补偿,因而无法获得清晰的多目标ISAR像。文中提出了一种对同一雷达波束内距离不能分辨的多个运动目标进行ISAR成像的方法,根据不同目标的平动多普勒近似线性变化且变化历程不同的特点,采用CLEAN技术,基于回波信号的时间-调频率分布得到各个目标对应的调频率,分离不同目标的信号分量,从而将对多目标成像转变成了对多个单目标成像,利用单目标运动补偿和成像方法获得各个目标的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。     

雷达目标三维成像算法研究

逆合成孔径雷达三维成像技术可有效揭示雷达目标散射源的空间分布;相比于传统的距离向和方位向二维成像,三维成像又增加了俯仰向的分辨能力,可以识别雷达目标高度方向的散射源分布情况。从雷达目标回波信号分析出发,探讨了三维成像的基本公式及算法。距离向分辨采用传统的FFT(快速傅里叶变换)实现,方位向和俯仰向分辨运用卷积反投影算法实现。讨论了两种实现方位向和俯仰向成像的投影插值算法,即二维投影插值法和直接投影法,与传统的二维投影插值算法比较,直接投影法具有计算速度快和计算精度高的优点。     

基于RID序列的微动目标高分辨三维成像方法

微动是指目标或目标上某些部件沿雷达视线方向的小幅、非匀速运动。通过对微动目标进行逆合成孔径雷达(ISAR)高分辨3维成像,能够获得其结构和运动信息,从而为微动目标检测、跟踪、分类与识别提供重要依据,并在空间态势感知与防空反导中发挥着重要作用。由于微动目标运动形式复杂、回波非平稳性强,现有的参数化ISAR成像方法已经不再适用。针对该问题,该文提出基于散射中心航迹矩阵分解的微动目标高分辨3维成像方法。该方法首先生成距离-瞬时多普勒(RID)像序列,利用watershed图像分割方法提取RID像的散射中心支撑域,并基于最小欧氏距离准则实现航迹关联。然后,针对散射中心航迹关联时瞬时斜距估计精度受距离分辨率影响等问题,进一步提出基于现代谱估计的散射中心航迹矩阵精估计方法。最后,通过带约束的航迹矩阵分解实现微动目标的高分辨3维成像。仿真结果表明,该文所提的成像方法能够有效实现章动等复杂微动目标的高分辨3维成像。      

ISAR成像的处理与分类方法

基于小波变换和马氏距离的性质，提出了目标ISAR成像的处理与分类方法。对IS—AR成像进行Mallat分解，得到图像的边缘图像。计算边缘图像上点的马氏距离，得到马氏距离阵列，并作为目标特征向量。实验表明，该特征向量具有维数少、结构稳定的特点，可用于目标识别。     

互相关算法在运动目标距离选通激光三维成像中的应用

在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。     

FMCW-ISAR对舰船目标成像脉内补偿方法研究

调频连续波逆合成孔径雷达(FMCW-ISAR)具有造价低、功耗低和重量轻的优点,因此被广泛用于对各类目标成像。FMCW信号可以看作是占空比为1的脉冲信号,其脉冲宽度相对较长,在此期间内目标的运动常常不可忽略。此时,利用传统的“走-停”模式和距离-多普勒(R-D)算法得到的ISAR像将出现距离-方位2维的模糊,导致图像分辨率下降。该文针对FMCW-ISAR对舰船目标实测数据成像时出现的模糊现象进行了研究,首先建立目标的运动模型,并分析目标在调频周期内的运动分量对距离压缩结果和最终成像结果的影响,最后提出相应的脉内补偿方法以改善图像分辨率。对比补偿前后对仿真模型与实测数据的成像结果,该文所提出的脉内补偿方法能够有效抑制1维距离像的展宽,提高FMCW-ISAR的成像质量。