深空背景点目标红外序列图像生成

针对空间目标天基探测仿真系统需求,提出了一种基于卫星工具套件(STK)+MATLAB的深空背景点目标红外序列图像生成方法.点目标表面温度计算采用了比节点网络法更高效的等温简化模型以提高仿真效率;由比低分辨率光谱仪(LRS)模型更完备的中段空间实验卫星(MSX)红外星表提供深空背景模型,扩展了探测系统仿真应用领域;同时,建立了以电子数表征的目标背景照度和图像灰度转换模型.图像仿真过程中加入卫星扰动误差、相机测量误差和焦面电子学噪声,仿真生成的图像序列更接近真实物理过程.该仿真方法可以模拟任意时刻、任意指向和任意光学视场4～26 μm的点目标红外图像序列,图像生成实时性好.文章最后给出了某空间目标的红外序列图像仿真实例.     

基于改进多尺度分形特征的红外图像弱小目标检测

为提高红外图像弱小目标检测的准确率和实时性,在分析用于红外图像增强的分形参数K相关的多尺度分形特征(MFFK)基础上,提出了一种基于改进多尺度分形特征(IMFFK)的红外图像弱小目标检测算法。首先,将基于地毯覆盖法的分形维数计算公式代入MFFK计算公式,提出了一种改进多尺度分形特征(IMFFK)用于图像增强。其次,对IMFFK特征计算进行简化,采用自适应阈值分割得到感兴趣目标区域,提出了一种具有较高计算效率的红外图像弱小目标检测算法。最后,通过仿真图像分析了主要参数对图像增强和算法耗时的影响,采用红外真实图像进行了算法检测性能测试,并与当前基于局部对比度测度的目标检测算法进行了对比。实验结果表明,提出的算法虽然在一些检测场景具有较多虚警,但能同时适用于弱小目标和较大目标检测,且无论目标为亮目标或暗目标。提出算法对于低分辨率红外图像(320×240)检测接近30 frame/s。提出算法具有较强的适用性,能够检测出红外图像中具有较高局部对比度的目标。     

掠海红外动态点目标图像仿真系统

建立了一套掠海红外动态点目标图像仿真系统。根据红外搜索与跟踪(IRST)系统的图像数据量大、目标数量多的情况,采用软件和硬件相结合的方法解决实时仿真的问题。针对远距离动态红外点目标的特点,以仿真红外点目标、小目标为主,建立了既简洁又符合实际情况的基于高斯分布的背景灰度模型和动态红外点目标灰度生成与运动轨迹生成模型。通过人为调整均值和方差使所产生的仿真背景灰度信号可接近于实际观测到的真实红外图像信号,能用于检测IRST系统对极限背景噪声条件下的信号处理和目标提取能力。该系统的研制确保了测试IRST系统性能指标的有效性,降低了测试成本,缩短了IRST系统的研制周期。     

红外图像序列中微弱点状动目标的非参数检测

研究了红外图像序列的观测及目标模型,提出了一种基于多帧的微弱点状动目标非参数检测技术.采用滑动邻域加权预测抑制杂波干扰,白化噪声特性,将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索,沿可能的轨迹上将目标能量高维集成.相应算法的检测性能对噪声分布不敏感,实时性好,实现简单,具有很高的实用价值.给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果.     

基于STK的深空背景点目标红外序列图像生成方法

针对空间目标天基探测仿真系统需求,提出了一种基于STK＋MATLAB 的深空背景点目标红外序列图像生成方法。点目标表面温度计算采用了比以往节点网络法计算更高效的等温简化模型以提高仿真效率;深空背景模型采用了比以往LRS（低分辨率光谱仪）模型更完备的MSX（中段空间实验卫星）红外星表的建模方法,扩展了探测系统仿真应用领域;建立了以电子数表征的目标背景照度和图像灰度转换模型。图像仿真过程中加入了卫星扰动误差、相机测量误差和焦面电子学噪声,仿真生成的图像序列更接近真实物理过程。该仿真方法可以模拟任意时刻,任意指向和任意光学视场的4-26μm的点目标红外图像序列,图像生成实时性好,仿真结果更接近真实物理过程。文章最后给出了某空间目标的红外序列图像仿真实例。     

红外弱小目标的分割预检测

提出了一种目标分割预检测方法来提高检测红外弱小目标的准确性和实时性。针对红外图像的特点,利用改进的自适应背景感知算法抑制目标图像的背景以提高目标检测概率;根据已有的先验知识构造属性集,把灰度直方图限定在感兴趣区域,减少背景的影响;然后,利用属性直方图的最大熵进行图像分割以检测目标。为了提高分割算法运算速度,应用了快速递推算法。实验结果表明,本文提出的背景抑制算法能更好地抑制背景,提高图像的整体信噪比;分割算法具有更好的分割检测效果,候选目标点分割准确、虚警目标点较少,运算速度提高了91%。对分割图像进行后续处理,剔除了大部分虚警目标点,为后续目标准确检测提供了有力保障。     

基于边缘检测小波变换的红外与可见光图像融合方法

简要地论述了图像融合中主要的三种像素级融合算法,即简单方法、基于塔形分解以及基于小波分解的融合方法,在现有的红外与可见光图像融合方法之上,提出了以边缘检测为基础的一种小波变换图像融合方法,并对融合效果进行了评价。实验结果表明,经该方法对红外与可见光图像的融合可以提供更多、更有效的信息,提高了图像的分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率,融合效果较为理想。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

基于Kmeans和图像熵聚类的热红外目标检测算法

针对以海洋为背景的热红外图像目标检测存在的海洋海杂波的非平稳特性、非线性特性问题,以及目标背景相关性大而对比度小等问题,对两幅实拍红外船舰图像进行了实验,提出了一种快速有效的热红外目标检测算法。该算法采用表示图像灰度空域分布状态不确定性量度的图像熵方法,利用滑窗方法遍历整幅图像,求得了局部熵图像,从而确定了目标的粗略位置;通过用最大类间差法将局部熵处理后图像进行了自适应的二值分割,将目标和背景最优化地分离,并且结合改进的Kmeans聚类算法,通过循环所有目标点找出了其在聚类图像中的聚类标识,结合所有该聚类的像素点,提取出了完整的目标及其轮廓。研究结果表明,该热红外目标检测算法速度快,性能良好,在将目标完整地提取出来的同时可以很好地保留目标的轮廓。     

结合统计分布和非下采样Contourlet变换的红外小目标检测

在分析存在背景和噪声干扰下的红外小目标检测方法的基础上,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先,基于相邻帧背景图像灰度值变化的特点,提出了基于三阶中心矩统计分布确定小目标区域方法,接着对图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),定义子带的能量系数,并结合各个子带的能量系数得到各点的能量值,进而得到一个...     

复杂背景成像条件下运动点目标的轨迹提取

为改进空间目标天基实时监视能力,研究了美国在空间中段实验卫星上搭载的对空间目标进行在轨检测与跟踪的信号处理器的工作方案.针对该处理器在目标运动轨迹提取阶段采用的先二元速度滤波再能量累积判决的“筛选-确认”解决方案,提出了两点改进方法:一是在“筛选”阶段增加运动速度约束条件,二是在“确认”阶段增加样本均差约束条件,使其在降低虚警概率的同时提高检测概率,从而普遍适用于复杂背景成像条件下运动点目标轨迹的提取.最后,利用实际获取的云层背景图像数据库仿真生成了包含多运动目标的时序图像序列,并以此作为输入信号源分析比较了原算法与改进算法的性能差异.仿真实验结果表明:改进算法在二元速度滤波后候选条痕减少到原算法的50％以下,处理器运行时钟周期数从8.0×106次降低到7.1×106次;最终检测结果显示,改进算法判决门限的合理取值范围增加到20左右,可以实现对多运动目标的实时检测.     

时空域结合的红外弱小运动目标检测新方法

为解决远距离和复杂背景下红外弱小运动目标的检测问题,提出了一种将时域背景抑制和空域相关性检测相结合的新方法.首先在时域窗口内根据像素的时域信号进行时域背景抑制和二值化,得到既有像素点的灰度值又有时域信号值的组合帧图像;再充分利用运动目标在空域上的连续性和时域信号上与噪声的差异性,在组合帧上对每个候选目标点与其8邻域像素进行时域信号相关性检测,以剔除虚警点和确定目标轨迹.实验结果表明该法具有较低虚警率和较强的鲁棒性.     

基于空时域融合处理检测超大视场红外目标

针对超大视场红外凝视成像系统用于目标检测时存在的背景复杂、杂波干扰多、目标信息少等问题,提出了基于空时域融合处理的目标检测方法。该方法在空域部分优化设计Robinson算子,完成单帧图像的目标初始检测;然后结合超大视场成像特性,利用基于天地线检测的图像区域自动划分和空域虚警抑制方法,有效滤除非目标检测区中的疑似目标。在时域部分则兼顾目标时域特征,采用基于时域多特征约束的邻域判决法对真实目标进行时域确认。开展了月空背景下的空中目标检测试验,验证了本文算法的有效性。试验表明:经空域部分处理后,原始图像中的背景杂波干扰大大减少,目标局部信噪比提高了1.3倍以上,而且疑似目标数目减少了70%;经时域部分处理后,可成功检测出红外弱小目标,并输出其轨迹,检测概率在95%以上,而虚警率不足1.5%,最低目标检测信噪比为2.86。实验表明:本文方法适用于超大视场图像的红外弱小目标检测,对地物背景、恒亮孤立点源、瞬时强噪声等干扰有较强的抑制能力,对点状运动目标有良好的检测效能。     

采用视觉特征整合的红外弱小目标检测

针对红外光学系统在复杂背景下的弱小目标检测问题,建立了基于特征整合的信息处理模型,提出了采用视觉特征整合的弱小目标检测方法。该方法首先利用视网膜神经节细胞感受野的数学模型DOG(Different-of-Gaussian)对红外图像进行初级信息处理,初步检测出弱小目标。而后,分为空域和频域两个通道进行特征提取。在空域通道,利用图像信息构造二阶微分Hessian矩阵,通过计算其直迹与行列式进行局部极值的判定,提取出含有弱小目标的结构分量特征;在频域通道,利用小波对图像频域进行二级分解,提取出含有弱小目标的高频分量特征。最后,将空域通道与频域通道的分量特征整合,提取出复杂背景下的弱小目标。实验结果表明:当虚警率为10-3时,该方法对弱小目标的平均检测概率为95.17%。基本满足红外弱小目标检测方法的稳定可靠、精度高等要求。     

异常声音探测系统的研究与实现

提出一种基于现场可编程门阵列的异常声音探测系统,通过对采集的现场声音信号进行时域和频域分析并提取异常声音的特征,将异常声音从正常声音中分离出来进行识别。当发生异常声音后能发出控制指令进行报警保护或相关的过程控制,实现在工农业的安全防护、声目标识别、机器智能等领域的预定声音事件探测。     

采用稀疏表示的红外图像自适应杂波抑制

针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法.首先,采集500帧红外图像样本,通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完备字典;然后,通过红外图像的协方差自适应地选择与图像子块对应的超完备字典对图像进行稀疏表示,利用匹配追踪算法得到子图像在超完备目标字典下的最佳表示系数;最后,根据表示系数以及对应的原子向量对图像子块进行重构,从而得到突出红外小目标的高信噪比重构图像,实现杂波抑制.不同环境下的多项实验表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制杂波,提高图像的信噪比;通过简单的阈值分割可以分开目标和背景,为之后的目标检测处理奠定基础.得到的性能评价指标显示:本算法计算量较小,实时性较强,鲁棒性较强,易于硬件实现.     

复杂海空背景下弱小目标的快速自动检测

针对海面运动载体的可见光序列图像,结合复杂海空背景图像的特点,提出了一种不以检测海天线为前提的弱小目标检测方法.首先,修复图像中被高亮度噪声损毁的部分,如曝光区域或反光区域;接着,量化子图像的区域复杂度以及单元区域上下邻域的灰度差异,据此来判断海天线区域是否存在,若存在则预测海天线区域的位置,否则放弃后续处理;然后,采取Mean-shift分割算法中先滤波后聚类的策略,使用周围纹理抑制滤波来平滑海天线区域,并以像素点和点集为单位对平滑图像进行聚类;最后,将最大面积区域与其他区域分离来二值化图像,完成目标提取.试验证明,该方法能够很好地定位目标信息,单帧处理平均耗时为35 ms,具有准确性和实时性.     

基于蜂群优化投影寻踪的高光谱小目标检测

为了进一步提高高光谱遥感图像小目标无监督检测方法的运算速度,并降低其虚警率,提出了一种基于改进蜂群优化投影寻踪与K最近邻的检测方法。首先,采用核主成分分析法对原始高光谱遥感图像进行降维;然后,提出以邻域像元联合定义峰度与偏度的方法,并将两者结合作为投影指标,再以改进后的蜂群算法作为寻优方法,使用投影寻踪从高光谱图像中逐层获取投影图像,再根据其直方图提取小目标;最后,利用线性判别分析进一步提取像元特征,并结合加权K最近邻方法对小目标的检测结果进行提纯。大量实验结果表明,与RX方法、独立分量分析法、混沌粒子群优化投影寻踪法相比,本文方法不但可以更精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标,而且具有更快的运算速度。