红外激光告警系统的图像预处理及目标识别算法研究

随着红外激光技术在军事领域的应用和发展,新型的红外激光武器已成为研究热点和武器装备。在目前的国际军事形势中,红外激光武器的应用已经构成了新的军事安全威胁。面对新的威胁,有必要针对激光武器开展对抗技术研究,研制激光告警系统来应对。本文基于此应用背景对红外激光告警系统的图像预处理及目标识别算法进行了研究。     

两种基于差分的红外点目标图像预处理技术的研究

图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较.     

基于VME总线的红外图像预处理技术研究

VME总线(Versa Module Europe Bus)是一种高性能的背板总线,具有高可靠性、强大的数据吞吐能力、易扩展性和抗干扰能力强等一系列优点.80年代中期以来,基于VME背板总线的计算机系统先后得到了世界上300多家厂商的支持,开发出了大量的VME系统软件、CPU模块和I/O模块,使得VME系统成为开放性最好的高性能计算机平台.在国防、科研和工业领域中,VME总线系统被广泛用于过程控制、数据采集、图像处理和实时仿真.     

舰船目标红外图像预处理

对海上舰船目标红外图像,采取了邻域平均和伪中值滤波的方法进行预处理仿真研究,从实验结果得出了海上舰船目标红外图像进行平滑处理时,选用伪中值滤波法比较有效,并对工程实现中的一些问题进行了分析研究.     

地面战车红外图像自动目标识别关键技术研究

瞄准未来高技术战争,选择地面战车为研究对象,系统地研究了红外图像自动目标识别的若干关键技术。首先比较了三种建立红外图像数据集方法的性能。接着分析了传统红外图像分割技术的缺陷,提出了一种针对地面背景中战车红外图像的分割技术,该方法有效地克服了过分割和欠分割的问题。然后讨论了红外目标的七大类特征,提出了一种确定最优特征向量的方法。最后以支持向量机作为分类器,讨论了核函数、核参数以及惩罚因子对识别率的影响,并运用网格搜索法确定最优的参数组合。     

红外目标识别图像复杂度度量方法综述

红外图像复杂度度量方法不仅可以用于描述目标识别面临的复杂场景变化,而且在红外成像系统性能预测与评估、目标识别算法性能对比、建立和改进目标获取性能模型等方面也有广泛而重要的应用.给定了红外目标识别图像复杂度的定义,对该领域近年来最新出现的和部分经典的度量方法进行系统的归纳总结和对比分析,提出了度量方法选择的依据,指出了现有度量方法的缺点和不足,并指出红外目标识别图像复杂度度量未来将向着融合多种特征或者综合多种度量方法的趋势发展.     

红外图像模式识别的预处理研究

红外图像识别与跟踪是红外成像制导的关键技术之一，在红外图像模式识别系统的实际应用中，图像预处理效果的好坏将直接影响到后续识别算法的复杂程度以及系统的可靠性．基于红外图像的特性分析，提出了红外图像模式识别的预处理过程，并详细研究了滤波降噪、目标增强、图像分割等预处趣技术．具有工程实用价值．     

红外图像序列小目标检测预处理技术

文中就如何复杂背景条件下低信噪比的小目标检测概率问题展开了讨论，提出了用空间高通滤的方法改善图像质量，达以抑制背景噪声，增强小目标的目的，并交坑通滤波和中值滤波做了一个简单的比较，随后采用分层投票表决法对目标进行检测，取得了良好效果。     

红外小目标图像预处理方法研究

本文研究红外小目标检测的预处理问题,通过建立红外小目标图像的场景模型,分析该情况下图像预处理的特点,提出一种基于均值漂移滤波与高通滤波的预处理方法.基本思想是根据红外小目标图像的特点,利用改进的均值漂移滤波方法削减图像中的噪声,然后选择适合提取红外小目标的高通模板与均值滤波后的图像进行卷积,抑制低频背景;最后利用统计门限对图像进行二值化操作.该预处理方法综合考虑了噪声削减、背景抑制及目标增强效果,将多种预处理方法结合应用,实验结果表明该方法比传统预处理方法效果好,能对复杂背景条件下的红外小目标图像进行有效地预处理.     

红外点目标图像的两种滤波技术

通过对点目标图像预处理方法的研究,采用基于形态学滤波与维纳差分滤波背景抑制算法,在matlab中利用这2种算法进行红外点目标图像的处理仿真。仿真结果表明形态学滤波有更好的滤波效果,实时性好,易于硬件实现,更适合作为红外图像弱小目标检测的预处理手段。     

地面场景红外图像特征分析

为了研究并掌握场景中目标的红外图像变化规律,提高自动目标识别系统的可靠性和稳定性,对实际采集得到的地面场景典型气象条件下一天24 h的长波红外图像进行分析,研究了不同地物类型对应的红外图像典型统计特征随时间和气象条件变化的规律.研究结果表明,图像各区域亮度的日时变化表现为近似余弦的变化规律,标准差和熵特征表现为单峰的变化规律,并且,各区域由于亮度变化不一致而存在对比度反转的现象.     

STUDY OF MORPHOLOGICAL DISTRIBUTION OF DEFECTS IN GaAs WAFERS BY INFRARED DIGITAL IMAGE PROCESSING

A new method is applied to characterize the defects in GaAs material(e.g.the absorption ofEL2 centres).The method consists of transmitting a laser beam(λ=1.1-1.5μm)through the GaAs wa-fer of 4—8 mm thickness and 50 mm diameter.The image is received by the TOSHIBA 8844 cameraand entered into the DATASUD computer image processing system.This image is displayed on amonitor permitting to observe the inhomogeneity(like cross,cells and volutes)of theEL2 and dislocation defects.This paper will introduce a specific image processing software for GaAs materi-al,called ZHIMAG(ZHang IMAGe)and its application to GaAs wafer.The software can bealso applied to any other types of image processing.     

红外舰船小目标的检测

检测红外小目标常用的方法是先使若干帧图像叠加达到能量积累的效果,能量积累达到一定程度后,目标因能量较高而凸现出来.这种方法比较适合于对加性噪声不敏感或信噪比较高的情况.实验表明,当图像信噪比较低、对比度很差时不宜采用该方法.针对低信噪比小目标的检测问题,提出了两种方法：在天水线以下图像内相邻行、列分别差分结合Kapur最大熵分割目标的检测方法;在时域内用模板平滑结合Kapur最大熵分割目标的检测方法.实验证明,这两种方法简单易行,效果较好.     

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.     

利用红外图像处理方法检测材料缺陷

由于物体的导热特性和红外成像系统的限制,系统所成红外图像中目标与背景的对比度普遍较低,目标边缘模糊,难于直接判读缺陷,对于异形构件更是如此.针对这一问题,在热传导原理的基础上,首先通过中值滤波、帧间滤波尽量减少噪声对红外图像的影响.接着运用受限拉普拉斯算法和高提升滤波加强图像轮廓信息.然后通过灰度分段线性变换对图像中的缺陷信息进行增强,突出缺陷,改善红外图像的视觉效果,使其中的缺陷更适合于人眼观察,最后通过边缘检测的方法将缺陷边缘提取出来.仿真实验结果表明:该检测方法可得到清晰、光滑的缺陷轮廓图像,是一种实用型红外缺陷检测方法.     

基于HMM的红外点目标序列图像扰动补偿方法

利用红外图像扰动信号短时平稳的特性,在统计的基础上提出采用隐马尔科夫模型统计信号模型来描述扰动,得到一种基于学习的扰动模型,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况,进行预测补偿,以保证目标运动的连续性,克服扰动对跟踪的影响,实验取得了较好效果。     

弹道导弹弹道中段和再入段弹头红外光学识别方法研究

弹道导弹为实现有效的突破反导防区而不被防御系统拦截,在其弹道中段和再入段采用了多种突防措施,以免受反导系统的搜索、跟踪和识别。反导系统对于来袭弹道导弹弹道中段及再入段的识别可以用微波雷达技术,也可用光学技术。文中主要讨论用红外光学技术设备,通过对目标的温度、辐射强度、红外热图的测量进行目标识别的原理和方法,给出了一些分析计算结果。     

基于ganna分布模型的SAR图像目标识别方法研究

合成孔径雷达目标识别是目前世界上模式识别领域的重点研究课题之一,大体可分为两个部分的识别过程,即对目标姿态角的识别和对目标类型的识别。本文首先介绍了对SAR图像的增强算法,然后通过对基于模板与基于模型的识别方法的比较,将基于Radon变换的目标姿态角识别方法与基于gamma模型的SAR目标类型识别算法相结合,从而提出一种SAR目标识别的综合方法。利用MSTAR数据库数据进行仿真试验,取得了良好的效果。     

基于尺度奇异值变换的红外图像目标特征提取方法研究

对实际空中红外图像目标的大小、方向等变化的情况,基于奇异值分解变换的特征向量稳定性不好。为解决这一技术难题,文中提出了基于尺度奇异值变换的红外图像目标特征提取方法,实验表明该方法提取的目标矩阵的奇异值特征向量具有较好的稳定性,对图像的平移、旋转和比例变化具有良好的不变性,是一种实用的特征提取方法。     

基于红外背景复杂程度描述的小目标检测算法

提出了关于红外“背景复杂程度”的基本概念,发现并论述了一种有效的红外背景复杂程度定量描述方法。此外,提出了一种基于红外背景复杂程度描述的自适应Butterworth高通滤波方法,实现了具备一定普适性的红外图像预处理。在小目标检测问题的研究中,构造并实现了一种更具实用性的先检测后跟踪小目标检测算法,此算法在一个完整的框架下实现了红外图像预处理过程和小目标检测过程的自适应统一。