红外成象型空空导弹目标识别与跟踪算法研究

根据红外成象制导型空空导弹图象传感器在目标识别与跟踪过程中获得的图象序列的特点。提出了一种基于红外图像序列的弹道终端红外图象跟踪时的跟踪算法．实现了目标特征点的自动识别与跟踪。文中以最大距离法对目标图象进行分割．以机头部位为局部图象跟踪时的跟踪部位，分析了导引头投影成象模型以及弹目距离、相对速度对目标图象变化情况的影响．研究了中段形心跟踪模式与末端局部图象跟踪模式的转换时机．定义了确定目标充满视场程度以及阻塞视场与否的两个判据。最后，以实测的飞机红外图象对文中提出的算法进行了仿真，结果表明本文的算法是可行和有效的。     

飞机红外灰度图象分割自适应门限的确定

以红外成像探测得到的飞机图象为研究对象,将灰度直方图分析和飞机红外灰度图象固有的不变性特性信息结合起来,提出了一种自顶向下的灰度图象分割自适应门限的选取方法,利用求得的各级门限对飞机红外图象进行灰度分级,得到具有10级灰度的飞机灰度图象,为灰度图象识别系统提供数据输入。     

红外成象GIF中的神经网络识别算法

目标识别是红外成象GIF中的关键技术之一,利用神经网络可以完成目标识别的任务.在获得目标红外灰度图象傅立叶描述子特征的基础上,对BP神经网络、径向基函数神经网络和学习矢量量化神经网络在目标类型识别中的应用进行了研究.通过网络的设计及算法的仿真结果,比较了这几种神经网络的在目标识别方面的优缺点.     

基于数学形态学的红外图象分割方法

阐述了数学形态学的基本思想和基本运算,研究了将形态学方法应用于图象分割的方法,利用形态学梯度对红外直升机图象进行边缘检测,并与其它几种分割方法进行比较。结果表明,数学形态学是一种有效的图象处理工具,具有良好的准确性和稳定性,有很强的实用价值。     

基于YOLOv3的复杂环境红外弱小目标检测

在复杂环境的红外弱小目标检测问题中,传统算法大多需要对红外目标进行特征增强、背景杂波抑制等预处理工作,算法检测准确率低,控制参数较多。通过对红外目标特性进行分析,本文构建了基于深度学习的复杂环境红外弱小目标检测算法。算法以单阶段目标检测网络YOLOv3为基础,简化处理流程,显著提升对红外弱小目标的检测精度。在红外弱小目标数据集的测试中, YOLOv3较实验对比的方法在检测准确性上具有明显的提升,其平均准确率(AP)可达99.5%以上,验证了算法对红外弱小目标检测的有效性。     

红外传感器材料的最近动向

红外传感器,由于能以非接触形式测定物体的温度分布和识别目标,所以大多应用在遥感及夜视装置等方面。红外传感器的种类很多,有简单的单元传感器,有复杂的2维阵列的图象传感器。红外图象传感器用于军事用途的为最多。     

红外弱小目标TSA检测技术

针对红外弱小目标检测,提出了一种改进的最大类间方差算法,利用遗传算法在寻求最优解方面的优势,采用图像像素点间的类间方差作为判决函数,实现了改进的算法设计方案,达到了对类间方差阈值分割检测算法的改进;通过对真实红外视频中采样得到的红外图像进行处理,将本文算法与传统的Otsu算法进行仿真比较,实验结果证明此算法在保证了分割算法检测精度的前提下,达到了对传统算法实时处理性能上的改进,具有工程实践价值。     

IRIS—红外图像仿真系统

为了对成像仪进行精确的评估,开发出了IRIS红外图像仿真系统,IRIS系统的特点是只靠一台小型计算机,用户便可快速产生并贮存修正后的合成景像,控制景象元的红外特征并对大气和热像仪进行模拟,本文还对系统结构,对传感器特性的模拟、软件模型和图象分析一一进行了介绍,最后展望系统的改进前景。     

基于红外图像的尾焰边缘检测

针对红外目标的成像背景具有非平稳性、相关性和复杂性等特点,提出了一种改进的二值化图像分割算法,结合Canny算子边缘检测对红外目标进行了有效分割,得到感兴趣目标区的最佳边缘检测效果。实验结果表明,用该算法对16位红外图像进行目标特征提取,算法简单,运算量小,能够有效提取目标边缘轮廓,达到了预期的效果。     

红外成像反舰导弹干扰方法研究

红外成像制导技术已经得到了广泛的发展,研究其对抗方法极其重要。通过对红外成像导引头目标识别和跟踪算法的分析,提出了一种红外成像反舰导弹干扰算法。对干扰物的面积、布放高度、布放距离、持续时间、辐射强度和干扰波段进行了详细的研究。     

基于复无下采样轮廓波和Gaussian小波支持向量回归的红外目标图像背景抑制

针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换（NSCCT）和Gaussian小波支持向量回归（SVR）的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。针对存在背景干扰和噪声情况下的红外目标图像背景抑制问题,提出了一种基于复无下采样轮廓波变换（NSCCT）和Gaussian小波支持向量回归（SVR）的背景抑制方法。该方法对红外目标图像进行NSCCT,然后根据其系数的相关特性去噪,从而抑制了大部分背景杂波;采用Gaussian小波SVR对去噪后的红外目标图像进行处理得到预测图像,并用去噪后图像减去预测图像得到残差图像,即背景抑制结果。针对红外目标图像进行了大量实验,并与近年来提出的3种背景预测方法,即基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）、基于SVR及基于最小二乘的红外目标图像背景抑制方法进行了比较,结果表明所提出的方法去噪效果好,背景抑制性能更优。     

基于改进滤波器和图像加权局部熵的红外小目标图像处理

针对传统背景抑制方法虚警率高、检测率低的问题,提出一种基于改进滤波器和图像加权局部熵的红外 小目标图像处理方法。通过改进中值滤波对原始红外图像进行预处理,分别构建多尺度灰度差异算子、局部图像熵 算子,并将二者进行点积运算得到加权局部熵,从而能够有效地抑制背景并消除噪声。实验结果表明：该方法适应 性较好,运算效率相对传统中值滤波算法提升了20.6%,有一定的理论与工程应用价值。     

非等温旋转曲面温度场的在线监测

精密加工过程中旋转曲面温度在线监测的方法有:红外测温仪测温、CCD热像仪测温、红外传送信号的接触测量、温敏电容及涡流损耗测温.采用斯忒鄱-玻尔兹曼定律的红外测温选用红外传感头实现.基于红外CCD的红外焦平面热像仪以电子扫描代替光机扫描.红外传送信号的接触测量通过红外通讯传递热电偶的温度信号.利用温敏电容对温度敏感的特性,由电容变化可测量旋转曲面附近的温度.利用金属材料在交变磁场中因磁滞效应和涡流效应会引起的功率损耗,能测量出其所处温度场的温度.同时比较了这些方法的利弊,分析了它们的精度影响因素.     

基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法

针对红外图像边缘检测这一难题,提出了一种基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法。首先通过计算图中每个像素点与其邻域8像素点灰度值的差值,然后寻找这些差值的最大值得到图像的差值图,接着对差值图像的边缘区域和平滑区域进行模糊划分,利用差值直方图模型确定红外图像差值图的分割阈值,从而实现边缘提取。实验结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得较好的效果。     

简易红外成像引信标识别系统

针对末敏子弹试验样机中的红外目标实时识别处理系统进行介绍，给出整个系统的构成，介绍红外目标图像实时处理方法。由于选用高速DSP处理芯片TMS320F24作为该系统的图像微处理器，充分利用片内丰富的外设资源，简化系统的硬件设计，增加系统的可靠性，降低成本。该系统已应用在末敏子弹试验样机中，外场测试结果表明该系统性能可靠，抗干扰能力强，满足引信对该系统的要求。     

基于鲁棒主成分分析的红外图像小目标检测

鲁棒的小目标检测是红外目标搜索与跟踪的关键技术,提出一种改进的单帧红外图像小目标检测算法。该方法将原始红外图像通过预处理变换到新的红外块图像模式,在红外块图像上,将红外图像小目标检测问题转换为低秩矩阵和稀疏矩阵分离的鲁棒主成分分析(RPCA)问题。考虑到红外图像中噪声和杂波的存在,用交替方向方法求解带噪声的RPCA问题,获得稀疏目标图像,并对获得的稀疏目标图像采用简单的图像分割算法进行目标检测。对空天、海天、天云、海面4种不 同场景的红外图像小目标检测,进行仿真实验,结果验证了所提出算法的有效性。     

基于TS-101的红外导引头实时图像处理系统硬件设计

基于系统的实用性考虑,介绍了一种应用在红外导引头上的实时红外图像处理系统。该系统以Analog Devices公司的高性能数字信号处理器TS-101为核心,结合ALTERA公司的复杂可编程逻辑器件EPM7128进行逻辑控制,完成对采集的红外图像进行实时处理。重点介绍了该实时红外图像处理系统的硬件组成和工作原理。     

红外成像制导末端局部图像识别跟踪研究

针对红外成像制导末端目标图像充满导引头视场影响目标识别跟踪的问题,提出一种红外成像制导末端局部图像识别跟踪的方法。分析了红外成像制导原理;选取了高亮区比例、灰度标准偏差、长宽比、紧凑度和复杂度等5个特征量作为特征提取和目标识别的依据,提出适合导弹的目标快速识别算法;通过计算红外成像制导末端目标图像,在导引头焦平面上的投影面积的变化情况,分析了弹目距离与相对速度对目标图像变化情况的影响,研究了形心跟踪到局部图像跟踪的转换时机。综合考虑了可靠性和实时性要求,选取飞机机头作为局部图形跟踪的跟踪点;搭建红外成像制导仿真场景,对所提出的方法进行仿真分析。仿真结果表明：该方法能够有效地识别图像中的目标,减小红外成像导引头跟踪盲区,实现红外成像制导末端的平稳跟踪。     

An Improved Scene-based Nonuniformity Correction Algorithm for Infrared Focal Plane Arrays Using Neural Networks

The improved scene-based adaptive nonuniformity correction （NUC） algorithms using a neural network （NNT） approach for infrared image sequences are presented and analyzed. The retlna-like neural networks using steepest descent model was the first proposed infrared focal plane arrays （IRFPA） nonuniformity compensation method, which can perform parameter estimation of the sensors over time on a frame by frame basis. To increase the strength and the robustness of the NNT algorithm and to avoid the presence of ghosting artifacts, some optimization techniques, including momentum term, regularization factor and adaptive learning rate, were executed in the parameter learning process. In this paper, the local median filtering result of Xij （ n ） is proposed as an alternative value of desired network output of neuron Xij （ n ）, denoted as Tij （ n ）, which is the local spatial average of Xij （ n ） in traditional NNT methods. Noticeably, the NUC algorithm is inter-frame adaptive in nature and does not rely on any statistical assumptions on the scene data in the image sequence. Applications of this algorithm to the simulated video sequences and real infrared data taken with PV320 show that the correction results of image sequence are better than that of using original NNT approach, especially for the short-time image sequences （several hundred frames） subjected to the dense impulse noises with a number of dead or saturated pixels.     

添加相变材料的混凝土路面红外伪装应用研究

混凝土路面具有显著的热红外暴露征候,尚没有行之有效的伪装手段.采用混入高导热材料,涂覆高反射率材料和添加相变微胶囊的方法,改进混凝土的热特性.建立了一维热传递数理模型,模拟了相变混凝土的热行为特性,优化出混凝土路面中的高导热材料和相变材料的最佳配比.实验结果证明了相变混凝土可以有效降低混凝土路面的温度,达到分割目标热图...