光学遥感探测尾流研究

本文对舰船航行产生尾流（伯努利水丘、表面波尾流、内波尾流、涡旋尾流）的生成机制进行探讨.研究了水中气泡上升的运动学规律和气泡群光散射特性.通过比较分析尾流在可见光、红外和微波等不同波段所表现的物理特征,并对可见光探测尾流、红外遥感探测尾流、合成孔径雷达探测尾流的发展进行探究,表明三种不同光学遥感探测尾流分别具有各自的优劣.研究合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）图像检测算法表明,Radon变换检测算法能增强尾流图像,Hough变换检测算法能从尾流图像中提取目标的位置、航速、航向等参数.合成孔径雷达探测尾流具有高分辨率、快速实时、全天候等显著优势,是目前最适合探测尾流的光学遥感.     

用距离像识别地面目标的研究

利用毫米波（ＭＭＷ）雷达高分辨距离像作为特征矢量，研究了四种地面目标的分类性能，比较了单极化和双极化下的目标分类结果．表明距离像的多极化非相干积累是提高目标识别率的一个有用方法．     

复杂探测背景下的LFMCW雷达动目标二维检测方法

为了提高线性调频连续波雷达在复杂探测背景下的动目标检测能力,分析了线性调频连续波雷达回波信号的一维和二维频谱特点,提出了一种基于二维信号变换的动目标检测处理方法.该方法对雷达回波信号进行距离-速度二维变换,将变换结果作为二维恒虚警检测器的输入参考单元来检测淹没在一维距离谱中的运动目标,降低了复杂探测背景对动目标检测的影响,并在目标检测后利用二维变换信息提取了目标距离、速度和方位角度,测量了目标运动轨迹.     

利用核匹配追踪算法进行雷达高分辨距离像识别

雷达高分辨距离像识别是目前雷达自动目标识别研究领域的一个重点．采用核匹配追踪算法来设计分类器,提取一种非常简单的高分辨距离像平移不变特征——功率谱特征为识别特征,通过把高分辨距离像从像域变换到功率谱域来提取目标的平移不变特征,稳健性较好．基于实测数据的识别结果表明该算法具有较好的识别性能,同时其识别运算量较小．     

时频域滤波沉底目标亮点特征提取方法研究

主动声呐探测沉底目标时,由于存在严重的海底混响干扰,使得拷贝相关方法不能有效地提取目标回波亮点特征,大大降低了主动声呐的目标识别性能。针对该问题,研究了时频域滤波Hough变换的目标回波亮点特征提取方法。该方法采用互魏格纳变换将接收信号与拷贝的发射信号变换到时频域,依据目标回波与混响及噪声能量的时频聚集特性不同,采用时频域脊波变换滤波滤除混响及噪声,最后利用Hough变换提取目标回波中各亮点峰,并进行投影计算形成目标回波的亮点特征。同时研究了Hough变换域中的峰值位置与目标亮点对应的数学关系,给出了基于时频滤波提取沉底目标亮点特征的算法步骤,并采用支持向量机对比分析了该方法与拷贝相关方法提取亮点特征的识别效果。结果表明,该方法能够在较低的信混比下有效抑制混响干扰提取亮点特征,从而提高沉底目标的识别性能。     

基于多尺度特征的高光谱端元提取方法

为提升高光谱端元提取效率,避免同种地物端元的多次重复提取,根据高光谱同种地物光谱曲线主要特征近似、全体像元中端元个体两两具有极大差异的原则,提出了一种基于多尺度特征的高光谱图像端元提取方法,即多尺度特征像元纯度指数方法(MSPPI).首先利用一维离散小波变换获取多尺度的光谱信息,然后利用光谱角距离和欧式最小距离提取相应的多尺度的光谱特征,并利用像元和其邻域内像元点之间的关联,引入距离测度提取纯像元,最终实现端元提取.通过在高光谱数据库USGS和AVIRIS中的实验验证算法有效性,并与SPPI算法和N-FINDR算法进行对比.结果表明:MSPPI算法能够提取全部端元,且每种地物端元提取百分比低于5%,SPPI虽然能够提取全部端元但提取百分比均高于10%,端元重复提取现象严重,而N-FINDR不能有效提取小面积地物,说明MSPPI算法性能优于N-FINDR算法和SPPI算法.     

双三次样条插值联合变换相关器亚像素探测技术

针对传统光学联合变换相关器只能探测到整数像素的位移矢量,提出用双三次样条插值方法提高联合变换光相关器探测位移矢量精度到亚像素.用光学联合变换相关器探测2幅图像的整数像素位移,取峰值整数坐标的5×5邻域,用双三次样条插值对此邻域进行二元曲面拟合,对曲面求导得到亚像素位移矢量,再用拟合法来复原图像.对比采样精度分别为0.01、0.1像素时的稳像效果,结果表明,两者峰值信噪比相差不大,但采样精度为0.1像素时,所花时间更能满足稳像实时性的要求.基于双三次样条插值的光学联合变换相关器探测精度达到0.1像素,峰值信噪比得到了较大提高.     

基于Landsat影像自身特征的薄云自动探测与去除

为有效地去除Landsat云的影响,恢复云区地物信息,基于单景Landsat影像的自身特征,通过利用影像中无云区地物的band1和band3高度相关特性确定晴空线,使用修改的最优化薄云变换算法计算受云影响的像元相对于晴空线的偏离距离(HOT),依据HOT的大小实现云的自动探测.对HOT图像进行阈值分割,将云从薄到厚进行分级;然后利用近红外和短波红外波段对云区和非云区的地物进行自动聚类,并根据云的等级和地物类型将云区可见光影像和对应地物的无云区影像进行匹配,实现薄云的去除.试验结果表明,云的探测快速准确,薄云的去除效果较好     

步进频连续波体制生命迹象探测方法研究

基于步进频连续波,利用MTD滤波,通过时域、频域联合检测,研究了生命迹象探测的新方法,在检测到人体的同时,实现测距的目的。首先,基于人体微动模型建立步进频连续波生命迹象探测的回波模型;然后由回波得到距离像信息,划分距离门,经时域检测后,对有信号的距离门内距离峰值变化信息进行傅里叶变换;再通过MTD滤波,滤除静止目标的影响,经频域检测,即可检测到人体。仿真证明了该方法的有效性。     

天幕靶光学系统性能分析

基于天幕靶的工作原理及现场使用特点,论述了组成天幕靶光学系统的透镜、狭缝、光学变换的功能及相互之间的关系,分析了光学成像透镜的焦距和孔径、狭缝尺寸(长、宽)和位置、光学变换方法等对形成光幕、汇聚光能的作用,以及对探测视场、探测灵敏度、工作稳定性等的影响.针对天空亮度变化过高或过低两个极端条件下,给出了光学透镜、狭缝和光学变换等参数的选择原则.     

基于YOLO神经网络的雷达目标成像识别评估研究

针对复杂地面背景环境下的武器装备精确探测识别需求,采用Lee增强滤波、对比度自适应直方图均衡化和能量归一化等图像预处理方法,提高SAR图像质量;通过引入两个可学习的参数和采用基于非极大值抑制(NMS)方法构建了优化的YOLO神经网络目标识别方法,对基于轮廓、纹理等特征的地面目标SAR图像自动识别进行了实验.实验结果表明...     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法

针对红外图像与可见光融合时特征信息无法充分提取的问题,提出了一种基于NSST与DBM的可见光与红外图像融合方法。该方法利用深度玻尔兹曼机（DBM）进行最优能量分割得到显著红外目标,并采用非下采样剪切波变换（NSST）将红外目标区域与背景区域融合的映射图进行稀疏分解和融合。仿真实验结果表明,与现有的几种经典方法相比,基于本文方法的结果图像拥有更好的视觉效果和更理想的客观结果。     

基于逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测

移动机器人的障碍物快速检测是其导航、避障、轨迹跟踪的关键技术。目前多数传感器存在距离盲区以及异常尺度等问题,且现有算法大多计算复杂,难以满足实时性需求。为了改善这些问题,本文提出了一种基于环视逆投影差分的移动机器人障碍物快速检测与定位新方法。该方法以水平地面为参考平面,对移动机器人上环视系统中相邻视角相机拍摄的图像进行逆投影变换,再经图像差分得到逆投影差分图,图中像素值为零的点位于参考平面,反之则位于参考平面之外,经过阈值化、滤波后即可用来区分参考平面与非参考平面目标,实现其视场公共区域内障碍物的快速检测;同时以逆投影差分图为基础,通过像素坐标系到机器人自身坐标系的转换可获得目标相对于移动机器人精准的位置信息。在实际场景中对5 m范围内不同类型、大小、距离的障碍物进行测试,平均检测精度为97.3%,平均检测耗时为46 ms/帧,平均定位误差为1.1%。实验结果表明,本文方法能快速有效地检测和定位移动机器人附近的动、静态障碍物。     

地空导弹抗击隐身飞机部署优化模型研究

以地空导弹武器组网为背景,基于隐身飞机采用的技术手段和空域反隐身特性,提出了一种地空导弹武器火力单元空域抗击隐身飞机的部署优化模型,给出了同型和异型地空导弹火力单元的最佳布站距离计算方法,通过计算实例证明了该部署优化模型的有效性。     

单线阵CCD系统的表面凹坑缺陷检测方法

为解决表面凹坑缺陷与其他平面表面缺陷同时在线检测的问题,提出一种基于单线阵CCD系统进行表面凹坑缺陷检测的方法．根据光辐射照射模型和相机成像模型,建立了基于单线阵CCD的凹坑检测数学模型,由模型推导出图像像素灰度与凹坑深度的关系,利用特定光源和光照角度的关系,进行表面凹坑缺陷的检测．结果表明,由于凹坑边缘部位深度的渐变引起CCD输出电压信号的渐变,凹坑图像呈现边缘像素灰度渐变现象,且随光源光照角度的降低,凹坑图像特征更加突出．边缘灰度渐变的图像特征成为凹坑缺陷与其他平面缺陷相区别的重要特征,有利于凹坑缺陷的检测与识别．     

基于雷达探测概率的飞机隐身性能评估

针对利用不同极化方式的雷达散射截面数据难以准确衡量飞机各个角域的隐身性能问题,提出了一种基于移动平滑算法和探测概率模型相结合的评估方法.首先设置平滑窗口对HH极化和VV极化的周向RCS数据进行了平滑处理减小了RCS极化相对误差.然后基于单脉冲检测和非相参积累检测求取了平滑数据的雷达探测概率及其探测概率误差,结合两种误差条件,并按照最佳移动平滑处理使RCS极化相对误差最小而不使原始数据信息失真,最优非相参积累检测效果尽可能反映各个角域探测概率误差信息的原则,定义了以滑动窗口尺寸和非相参积累脉冲构成的最优组合解.最后采用遍历比较法求解了隐身飞机RCS数据移动平滑及其探测概率的最优处理结果,进而对飞机重点角域的隐身特性进行了量化分析和有效评估.仿真结果表明:经过平滑处理的RCS数据,在求取非相参积累探测概率后,能够有效评估飞机重点角域的可探测性能,且组合解为(10,10)时,评估效果最佳.     

结合背景差分与光流法的人群状态突变检测

针对群体性异常事件中人群状态突变场景发生时的运动特征,提出结合背景差分和光流法的检测算法.对图像背景差分提取前景寻找特征点,利用光流法预测特征点位置,将特征点以光流运动方向为依据划分后处理数据,得到累积加速度进行判断.该算法弥补了单独使用背景差分算法检测准确率低和单独使用光流法检测效率低的缺陷,通过将特征点以光流运动方向划分处理数据,大幅度提高了检测的准确性和稳定性.经过实验测试,结果表明,该算法在人群状态突变异常事件检测中有较高的准确性,能够满足实时性要求,较同类检测算法在综合性能上有显著提高.     

空间目标可见光反射特性的研究

为提高空间对抗能力,提出了空间目标可见光反射特性控制的方法,在空间目标表面设计过程中尽量避免漫反射,采用镜面反射方式,同时目标本体采用多面体结构设计.以地基可见光探测为例,选择高度为250km圆轨道上的圆锥体目标和高度为900km圆轨道上的圆柱体目标为对象,分析了地基可见光遥感器对其探测能力与几何位置的关系.由空间目标可见光反射特性的研究得到结论,在多面体结构空间目标的表面设计中采用镜面表面设计,使可见光遥感器对它的探测能力明显降低,且由探测到的目标光谱特征无法判断目标的真实外形,从而达到控制空间目标可见光反射特性的目的.研究对未来空间目标的外形设计控制具有一定指导意义。     

旋转复杂背景中红外运动小目标实时检测

针对旋转复杂背景中红外运动小目标检测误检率高、实时性差等问题,提出了目标检测新算法。首先对图像进行中值滤波预处理,计算图像光流场,提取特征点,估算背景光流;然后设置阈值,判断提取备选目标特征点集合;最后通过特征点光流矢量角度、目标灰度值区间、目标特征点区域边缘检测的方法,排除备选目标特征点集合中的背景特征点,实时准确检测旋转复杂背景中红外运动小目标。实验结果表明,该算法能够准确地检测出红外多个运动小目标,检测率93.8%,平均虚警率0.126次/帧,平均每帧耗时15.53 ms,每帧图像处理的最大时间为20.45 ms,能够满足运动目标检测对实时性的要求。