小面元匹配与熵权重在红外假目标评价中的运用

提出了一种运用小面元匹配和熵权重评价假目标红外特征的方法。该方法利用小面元法合理地分割选取目标图像的部分信患,通过计算真假目标多图像匹配概率并利用熵权重确定评价标准,评价假目标的示假效果。两者匹配的概率值越高,说明假目标的示假效果越好,反之越差。实验证明,该方法能够很好地消除图像信息提取中的误差。     

基于HAUSDORFF距离的红外假目标客观评价方法

在伪装工程防红外假目标示假效果的评价中,HAUSDORFF距离经常被用来作为一个评价指标.通过研究发现,过去使用HAUSDORFF距离评价的图像时,没有考虑图像分辨率和图像变化面积对评价结果的影响,因此未能给出基于HAUSDORFF距离的量化的客观评价标准.通过分析HAUSDORFF距离用于比较的机理,分析了影响得到客观评价标准的因素,设计了克服影响因素的方法,并通过仿真试验,证明了此方法的有效性.通过观察者群体进行观察试验,制定了基于HAUSDORFF距离的客观评价红外目标图像示假效果的评价标准.     

一种新的红外假目标示假效果评价方法

提出一种新方法,解决了红外图像中目标每个面的准确分解问题,通过分解假目标图像综合数据评价假目标红外的示假效果.利用目标可见光曲率图像边界信息的易获得性分解目标图像,获取目标可见光图像各面的边界坐标,确定对应的目标红外图像各面边界.使用仿射不变矩实现对三维多面体假目标红外示假效果的综合量化评价.车辆目标评价实验表明,该方法具有很好的有效性、可操作性和稳定性.     

一种综合评价假目标示假效果的方法

欧氏距离是用来度量样品之间接近的程度,为了综合评价假目标与真目标在暴露特征上的接近程度,建立了基于欧氏距离的判别模型,通过选取评估指标进行模拟计算,可以实现假目标示假效果的综合评估.与能见度模型相比,本模型可以给出客观的、定量的评估结果.     

基于图像分析的雷达假目标逼真度计算

在对目标雷达图像进行分析的基础上,提取其图像特征,并通过一定的变换使其转化为假目标的逼真度指标,从而对雷达假目标的设计提出指导.     

步进频率逆合成孔径雷达欺骗干扰研究

目前国内外尚未开展对步进频率逆合成孔径雷达的欺骗干扰研究。根据步进频率逆合成孔径雷达成像原理,提出了对步进频率ISAR进行有源欺骗干扰的假目标信号合成方法,利用该方法得到的假目标具有运动状态可控的优点。文中详细给出了合成假目标信号的理论表达式、算法流程、及用来产生假目标信号的步进频率ISAR图像合成器的系统结构。进行了假目标图像合成的仿真实验,并进行了对步进频率ISAR的欺骗干扰仿真实验。仿真结果证明了所提出假目标信号合成方法的有效性和可行性,利用提出假目标信号合成方法得到的假目标成功实现了对步进频率ISAR的欺骗干扰。     

自卫干扰位置可控式ISAR假目标合成方法

为提高逆合成孔径雷达(ISAR)图像欺骗干扰的逼真度,基于点散射调制模板构建了自卫式干扰(SSJ)条件下位置可控二维假目标干扰信号模型,研究了调制坐标、坐标偏移量以及转速对二维假目标图像合成的影响。理论分析表明,在雷达截获信号的快时间域增加与纵向调制坐标及偏移量对应的时延可以控制假目标的纵向位置;而在慢时间域增加与横向调制坐标及偏移量对应的相位变化因子可控制假目标的横向相对位置;调制转速则使得假目标图像发生横向扩展或压缩。仿真实验结果验证了理论分析的正确性,表明本文位置可控式ISAR假目标干扰信号合成方法有效,且干扰功率要求较低。     

间歇采样非均匀重复转发实现多假目标压制干扰

针对采用均值类恒虚警检测方式的线性调频脉冲压缩雷达,本文提出间歇采样非均匀重复转发(ISNPR)实现多假目标压制干扰的方法.首先阐述了间歇采样转发干扰(ISRJ)产生多假目标的机理,同时对多假目标压制干扰的假目标参数进行了推导,包括假目标个数和信噪比.然后结合间歇采样重复转发干扰(ISPRJ)的数学原理,对间歇采样非均匀重复转发干扰(ISNPRJ)的多假目标压制效果进行了理论分析,并推导了干扰机参数如采样脉冲宽度、间歇采样周期、转发脉冲宽度以及发射功率的计算方法.最后对ISNPRJ的多假目标压制效果进行仿真验证,仿真结果表明该方法能够降低雷达对目标的检测概率,实现对雷达检测环节的有效压制.     

一种新型红外影像假目标的可行性分析

探讨一种利用CO2激光器生成新型红外影像假目标的方法,阐述了新型红外影像假目标的组成和基本工作原理,分析了利用CO2激光器生成新型红外影像假目标的可行性,为研制对抗红外成像侦察和制导的假目标提供了一种新的技术途径.     

Indra雷达近场假目标分析及抑制

Indra二次雷达因S模式切换目标漂移的假目标。通过分析现象与二次雷达常见假目标种类对比分析,确定假目标为由多径传播及旁瓣影响引起。结合Indra雷达时间灵敏度功能进行设置,减低近场假目标处理概率。调整Ω通道偏执增强Ω波瓣对旁瓣及尾瓣覆盖,实现假目标排除。     

基于五帧差分和模板匹配的运动目标检测识别

针对帧差法和背景差分法检测运动目标准确率低,自适应能力弱等缺陷,提出了一种改进五帧差分法与背景差分法和模板匹配相结合的运动目标检测和识别算法;通过改进的五帧差分和背景差分法融合的算法从视频图像序列中检测出运动目标;利用形态学方法去除噪声,改善运动目标提取效果;在Harris算法提取图像匹配特征值的基础上角点配准,提高图像识别的准确率,通过提取目标特征与自适应模板图像进行特征匹配的方法实现了目标检测识别和跟踪。仿真结果和实验表明该方法有噪声和部分遮挡的运动目标有良好的检测识别效果,识别率达到了95%。     

一种基于各向异性尺度空间的SAR图像匹配算法

针对斑点噪声对合成孔径(SAR)图像匹配算法的影响,提出了一种基于各向异性尺度空间的SAR图像匹配算法。首先,采用加性算子分裂算法解方案来构建各向异性尺度空间,在滤除斑点噪声的同时更好地保留图像细节;然后,在非线性尺度空间中提取特征点,并采用改进的SURF描述子描述特征,弱化斑点噪声对匹配的影响;最后,采用变换参数约束策略筛选匹配点对,提高匹配正确率。该方法既保持了同名点的精度还增加了同名点的数量,通过对不同极化、时相、波段以及不同视角下多种地物的匹配实验,验证了该方法的优越性。     

基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法北大核心CSCD

针对异源遥感影像成像模式、时相、分辨率等不同导致的图像匹配困难问题,提出了一种基于循环生成对抗策略的遥感图像匹配算法。构建了跨数据域图像特征迁移的循环生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),设计SmoothL损失函数对网络进行优化,提高遥感图像特征提取精度,并基于图像特征迁移结果,建立三元组距离排序损失函数(trioplet margin ranking loss,TMRL)降低遥感图像的误匹配点数,实现异源遥感图像的准确匹配。实验结果表明,本文方法将异源遥感图像匹配平均准确率提升了33.51%,与CMM-Net(cross modlity matching net)方法相比,具有更好的遥感图像匹配效果。此外,本文方法不需要目标域图像的标注信息,匹配时间缩短了0.073s,能快速准确实现异源遥感图像匹配。     

二元统计编码图像处理在干扰弹遮蔽目标中的应用

用二元统计编码图像处理方法,对不同平均辐射强度下干扰弹遮蔽目标效果进行了计算机模拟,发现在较低强度下人眼无法直接观察到被遮蔽的目标,但经图像处理后仍可发现其存在,而要达到目标完全隐身,则干扰弹红外辐射强度应具有较高水平。     

基于显著轮廓特征的SAR图像轮廓匹配新方法

在以星载SAR图像作为基准图、机载/弹载SAR图像作为实时图的匹配导航和精确制导研究中,传统基于点特征的匹配方法存在特征点数目过多, 误匹配率较高,容易受噪声及灰度变化影响等问题。该文提出一种基于显著轮廓特征的SAR图像“由粗到精”的匹配新方法。该方法在对SAR图像进行预处理的基础上,采用改进的模糊C均值聚类(FCM)的图像分割方法来提取闭合轮廓特征;采用归一化轮廓中心距离描述符进行双向匹配,获得强鲁棒性的粗匹配轮廓对;在粗匹配轮廓上采用改进的局部二值模式(LBP)算子得到精匹配结果。试验结果表明,该方法在图像旋转、空间变化以及噪声干扰较大的情况下,具有精确性高、鲁棒性强的优势,适宜遥感SAR图像匹配。     

一种基于改进ORB特征匹配的无人机视觉导航方法

为了解决在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System)拒止情况下无人机导航能力缺失等问题,提出了一种基于改进快速提取旋转描述子(Oriented FAST and Rotated Brief, ORB)图像特征匹配的无人机视觉导航方法。首先,为了实现无人机的绝对定位,提出了一种特征图像基准数据库构建方法;其次,为提取图像数据集的特征点,采用了一种结合尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform, SIFT)的尺度空间优化ORB特征提取算法;最后,为了将图像特征与图像基准数据库快速匹配并提高其匹配精度,提出了一种改进ORB特征匹配算法——ORB+GMS+PROSAC算法。通过在ArcGIS中分割图像构建基准数据库并进行实验分析,结果表明,基于ORB+GMS+PROSAC特征匹配算法性能显著提升,其中匹配准确率上升5.05%,匹配时间减少41.61%,明显优于其他传统特征匹配算法。     

基于分块形状特征的异源图像匹配方法

在基于特征的异源图像匹配中,由于成像原因导致的轮廓不完整会使得匹配难度增加。针对这一问题,提出了一种基于分块形状特征的匹配方法。首先从基准图和实时图中提取轮廓特征并对其进行分块,然后提取分块特征并归一化,最后采用加权相似性度量实现匹配定位。由于利用候选目标区域信息排除了虚警,进一步提高了匹配的正确性和鲁棒性。采用该方法对红外与可见光图像进行了测试。结果表明,本文方法具有较好的匹配性能。