细化算法在舰船热尾流红外图像处理中的应用

在数学形态学的基础上,运用8种结构元素模板对图像进行击中匹配迭代运算,不断剥落图像边缘点,从而得到热尾流边缘的中心骨架,达到细化的目的.最后将细化处理技术应用于舰船热尾流红外图像增强处理中,进一步改善了图像质量,锐化了舰船热尾流的边缘,为红外探测潜艇提供了科学的水面热轨迹情况的依据.     

舰船热尾流红外图像的频域滤波增强技术

文章针对舰船热尾流红外图像难以识别的特点,将频域高斯高通滤波技术与空间域直方图均衡技术相结合,对红外图像进行优化处理,锐化了舰船热尾流的边缘,为红外探测潜艇提供了科学的水面热轨迹情况的依据.     

基于灰度梯度映射函数的舰船热尾流红外图像分割

文章针对海面情况复杂,舰船热尾流红外图像受干扰大,目标区域不易辨别的特点,通过基于灰度梯度映射(GGM)函数的红外图像分割方法将原始图像中的目标区和背景区有效地分割开来.接着采用图像形态学中的腐蚀、膨胀和细化技术对图像进一步改善了图像质量,锐化了舰船热尾流的边缘,达到了令人满意的结果.为红外探测潜艇提供了科学的水面热轨迹情况的依据.     

舰船热轨迹红外图像增强研究

文章针对舰船热尾流红外图像难以识别的特点,根据美Pizer教授提出的伪彩色标尺的理想特性,试采用一种连续标尺的优化编码方法解决热图像的细节增强问题,为红外探测潜艇提供比较科学的水面热轨迹情况的依据.     

舰船尾流红外图像边界检测方法

由于舰船尾流与周围未扰动的海水相比温差较小且无明显轮廓,导致舰船尾流红外图像成像模糊、对比度低,难以提取其边缘信息。文中根据舰船尾流及其红外图像的特点,提出了一种利用动态纹理和数学形态学检测尾流边界的方法。首先,利用动态纹理分割方法对舰船尾流红外图像序列进行了预分割。然后,采用Canny算子对尾流区进行边缘提取。对提取的边缘利用形态学的方法进行膨胀、标记和选择,提取了真正的尾流边界。实验结果表明:该方法对舰船尾流红外图像序列进行处理,能够有效的提取尾流的边界,取得了较好的处理效果。     

红外探测水面舰船远场热尾流的数学模型与计算

建立了热分层环境下舰船远场热尾流计算的数学模型,该模型由抛物化的RaNS方程及能量方程组成,采用k2ε两方程湍流模式。借助文献[ 7 ]给出的确定舰船远场尾流计算的初始截面方法,采用有限分析解法计算了舰船热尾流中的温度分布特征、热尾流宽度扩展规律,并与实验结果[ 4 ]进行了比较,二者符合得较好。     

红外探潜热尾流的理论与试验研究

根据海水情况进行了控制方程推导，建立了潜艇排出热尾流浮升规律近似模型。并通过模拟试验验证了模型的正确性，具体地分析了热尾流的浮升特性，预估了水面热流轨迹的大体形状，为红外探测潜艇提供比较科学的水面热迹情况的依据。     

红外图像的人像边缘检测技术研究

文章使用改进的Canny算子检测红外图像中人像边缘,使用最大类间方差法(Otsu)自 适应地调节Canny算子中的域值,并对得到的边缘图像进行闭运算,最后使用VC + +实现了算法,得到了较理想的实验结果.     

一种应用Tsallis熵的红外图像边缘检测算法

提出一种基于Jensen-Tsallis熵的红外图像的边缘检测方法,通过分析红外图像的成像特点,利用红外图像的局部的熵信息,计算滑动窗口内图像的Jensen-Tsallis散度-方向对,由Jensen-Tsallis散度确定候选边缘像素,再利用Jensen-Tsallis的方向信息细化并连接边缘像素,实验结果表明,该算法可以有效地检测红外图像边缘.     

基于温度插值技术的潜艇热尾流浮升规律及海面热特征仿真方法研究

热尾流的浮升规律及海面热特征是潜艇红外探测的基础。本文针对海水恒温,且潜深和航速影响较大情况下,排水法难以得到充分发展的海面热尾迹问题,提出基于温度插值技术的潜艇热尾流浮升规律及海面热特征仿真方法。利用FLUENT仿真软件的k-ε流动传热模型和数据插值模块,对比分析了不同航速、排水温度及排水量工况下,排水法和温度插值法得到的海面热特征分布及热尾迹最大温差。结果表明:温度插值法适应性强,可捕捉不同阶段热尾流的瞬时变化,仿真精度基本不受计算域范围的制约,相对误差稳定在19%～29%之间。该方法可为潜艇热尾流的高精度数值预报研究提供有力支撑,为红外探测与反演定位提供参考与借鉴。     

海水非温度分层条件下的舰船尾流红外探测可行性研究

在海面行驶时,舰船后面会形成一条清晰可辨且持续时间很长的尾流区, 其长度可达数千米。利用红外成像技术进行尾流探测已成为世界上各大军事 强国重点发展的一项军事侦察技术。首先,从空间分辨率和温度分辨率两方面考虑,推导出了舰 船尾流的红外探测条件。然后基于红外测温原理,推导出了海水非温度分层条件下舰船尾 流与周边海水之间的等效温差的表达式。最后,以阀值信噪比和目标等效条带数为基础,得出了 舰船尾流的红外探测概率。研究结果表明,在海水非温度分层条件下,只有当探测天顶角较大时, 才能以一定概率探测到尾流;而且随着天顶角的增大,探测概率逐渐提高。     

基于射线跟踪算法的舰船尾迹波红外特征与探测

舰船驶过海面后会形成一条长度可达数千米且持续很长时间的尾迹区。这种显著特征为利用尾迹波的红外特征来探测舰船提供了依据。从舰船尾迹区特点出发,实现了尾迹波的可视化仿真。在Cook-Torrance光照模型的基础上建立了适用于舰船尾迹波的红外成像模型。采用射线跟踪算法,并综合考虑太阳辐射、天空背景辐射和大气传输等环境因素的影响,得到了不同探测条件下舰船尾迹波的红外成像特征。结果表明:俯仰角较小时海面整体较暗,舰船尾迹波特征明显;俯仰角较大时海面整体较亮,舰船尾迹波特征减弱;开尔文尾迹的成像特征受气温变化影响较小,湍流尾迹在低俯仰角低气温时为一条暗带,高气温时为一条亮带;海面风速增加,开尔文尾迹最终会无法分辨,湍流尾迹成为唯一可识别的舰船尾迹波特征。     

海洋背景下8～12μm Kelvin尾迹红外探测

舰船在海面航行时会在船后留下一条明显可辨的尾流且能够持续很长时间,长度可达数千米。采用JONSWAP谱模型实现了海面的模拟,结合Kelvin尾迹模型,完成了海洋背景下Kelvin波的尾迹显示。在此基础上,综合考虑海面及周围环境辐射的影响,建立尾迹探测的红外辐射模型,计算并分析了Kelvin尾迹的红外辐射特征。研究结果表明:探测俯仰角较小时,Kelvin尾迹特征明显易于探测,俯仰角较大时,Kelvin尾迹特征减弱;海面风速是影响探测效果的重要因素,风速增加,海面对Kelvin尾迹的调制作用增强,最终会导致无法探测;尾迹探测不受白天和夜晚的影响。     

红外遥感图像舰船尾迹提取及检测

中低空间分辨率的红外遥感图像中,海面上的舰船所占像素很少,目标的几何形状和具体的纹理结构等特征难以获取。为提升探测的极限信杂比,将呈现线状特征的舰船尾迹特征作为检测要素,对其进行数学表征。创新性地建立了Dot-Curve检测体系,以二维曲率滤波为基础进行初步的舰船检测和尾迹特征提取,建立特征集,从中选取与背景干扰项差异较大的包含尾迹灰度方差、尾迹两侧灰度斜率正负性、尾迹线性度、与船体检测结果距离在内的多项特征,鉴别候选目标的检测结果,去除干扰项,提取目标。结果表明,经过目标鉴别,在不同波段红外图像中,舰船误检率降低到8.40%以下,检测率得到提升,至少达到94.53%。该船只检测算法结合尾迹物理特性和图像特征,适用于多种场景和波段,算法精炼有效,物理规律清晰,所需样本少。     

一种基于图像分割和归一化灰度Hough变换的SAR图像舰船尾迹CFAR检测算法

该文提出了一种新的SAR图像舰船尾迹的恒虚警检测算法。该方法首先检测出舰船并将舰船部分用图像灰度均值代替;分别以舰船重心为中心分割出一定尾迹长度的正方形区域并以舰船重心为中心将图像分割成4个子图像,对各子图像进行归一化灰度Hough变换,分割后的尾迹在子图像中的对比度得到了提高。在各子图像变换域依概率模型进行统计建模实现了CFAR检测,最后将4个子图像的检测结果进行融合得到最终的检测结果。检测结果更好地提取出了尾迹,并且实现了尾迹的CFAR检测。仿真结果验证了算法的有效性。