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基于距离选通的激光主动成像系统在大气条件下对运动目标成像时,为了在更大范围内搜索跟踪目标,距离选通初始门宽通常在微秒量级,进而引起后向散射,严重影响了系统对目标的识别与提取。文中首先分析了基于距离选通的激光主动成像系统,在此基础上引入距离信息实时跟踪运动目标,研究了不同选通门宽引起的后向散射对图像质量的影响,提出了一种基于Sobel 算子和 GAC 模型的目标轮廓提取算法,将 Sobel 边缘检测的结果引入水平集边界停止函数,为水平集的曲线演化提供参考依据。实验结果表明,提出的水平集算法能够克服严重后向散射干扰影响提取目标轮廓,目标提取精度在0.9以上,高于 GAC、LIF、LBF 等经典水平集算法。 相似文献
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水下激光成像系统设计及实验 总被引:2,自引:2,他引:2
针对水下目标探测这一难题,设计了基于距离选通技术的水下激光成像系统并进行了相关实验.从实验结果来看,该系统可有效克服激光后向散射并对水下目标进行成像,对于水下目标探测、识别十分有效. 相似文献
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激光主动成像系统已被广泛应用,但是大多系统都是针对静止目标,在实际应用中对运动目标成像时受到限制。文中首先阐述了针对静止目标的激光主动系统,然后分析了运动目标成像时与静止目标的不同,分析了相对运动和固定焦距的光学系统的离焦效应,构建了3种运动目标激光主动成像体制,最后,在对静止目标成像的基础上,采用红外热像仪在大视场内跟踪目标,测距机实时测量距离信息的方式,建立了基于距离选通的运动目标激光主动成像系统。实验获得了距离500 m,运动速度为5 m/s气球运动目标的图像,突破了合作目标及多点定位的限制,为进一步跟踪快速运动目标提供了借鉴,同时也对运动目标激光三维图像的获取与处理研究提供了基础。 相似文献
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在微光成像中,距离选通成像是一种获取目标三维信息的有效手段。对于静止目标而言,可以通过对目标切片成像,获得不同选通距离的目标图像,进而通过二值化算法或质心算法获得目标的三维图像。而对于运动目标而言,在切片成像的同时,目标的空间位置会发生变化,因此需要对不同选通距离的目标图像进行配准,而后才能获得目标的三维图像。搭建了基于像增强电荷耦合器件(ICCD)的距离选通实验系统,提出了一种基于像质评价的互信息配准算法配准激光图像目标的空间位置,然后对配准后的激光图像通过互相关算法获得三维图像,并在保证一定的三维精度基础上,逐渐减少激光图像的像幅数,最后与二值化算法和质心算法三维重构进行了实验对比,实验结果表明,互信息配准算法能够有效配准激光图像,互相关三维成像算法精度高于二值化法和质心法,最少采用2幅图像即可获得目标的三维点云图像,大大降低了对运动目标三维成像的难度。 相似文献
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透射式能见距离激光测量仪的测量精度及受后向散射能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究了透射式能见距离激光测量仪的测量精度及其受后向散射能的影响。导出了能见距离的测量误差、能见距离、仪器与合作目标间的距离三者之间的关系,分别讨论了当仪器与合作目标间的距离确定时,在不同的能见距离下以及当能见距离确定时,在不同的仪器与合作目标间的距离下能见距离的测量精度及其受后向散射能的影响。分析了接收镜头口径大小对能见距离测量精度的影响。 相似文献
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本文介绍了一种激光后向散射法研究红细胞聚集的仪器,并对测量结果进行了讨论,激光用He-Ne激光器。 相似文献
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针对径向基神经网络在激光图像分类识别中识别率低及训练时间长的问题,提出粗糙集与神经网络相结合的方法,将粗糙集算法简约后的样本特征作为神经网络的前置输入。首先建立不同视点的激光主动成像三维仿真图像,然后提取17个目标特征,并采用粗糙集算法选择分类的属性,从17个特征中筛选出5个影响决策的特征属性,最后选用4层径向基神经网络作为基本的网络结构,并采用在各层节点上与粗糙集相结合方法识别目标。仿真结果表明,结合粗糙集的集成神经网络方法识别正确率保持在80%以上,与未结合粗糙集的神经网络相当,但训练与识别时间缩短10倍以上。 相似文献
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激光制导动靶照射精度测量系统 总被引:1,自引:1,他引:1
为了实现激光制导动靶照射光斑的精确测量,建立了高精度相对测量系统。对光斑检测、精准时序控制及动靶跟踪等主要问题做了深入的研究。首先介绍光斑检测的原理和实现,保证在不同的光照条件下均可快速、有效地检测到光斑;然后采用精准时序控制技术实现光斑信号及图像的同步采集,完成激光编码方式的监测;最后采用可见传感器跟踪靶板,红外传感器采集光斑图像,针对草原背景复杂、对比度低等情况,采用有向边缘算子及直线段检测算法检测靶板边缘,利用轨迹预测算法保证靶板跟踪的稳定性,完成激光光斑照射精度的精确检测。通过外场实验证明,该系统能够自动对光斑的时序特性和空间特性进行测量,时序精度达到0.04μs,位置精度达到0.07mrad。能够满足动靶照射精度稳定跟踪、精确测量的要求。 相似文献
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提出一种目标检测算法,首先选取视频的第一帧作为背景帧,运用加权累加图像方法更新背景图像,背景图像的更新速率通过相邻帧的差分结果决定,再运用背景差分算法提取出运动目标。计算运动目标的区域的熵值,通过熵值判断出特征目标。实验结果表明,该算法简单,稳定性好,能够较好解决动态背景的问题并且检测出特定目标。 相似文献
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In order to take an active part in network attack and defense,a moving target defense solution on network layer based on OpenFlow was proposed,using the flexibility of network brought by OpenFlow network architecture.On the network layer,through mapping the correspondent nodes’ addresses to pseudo-random virtual addresses in the LAN and mapping correspondent nodes’ ports to virtual ports,achieving the hiding of correspond nodes in the whole network and the information of network architecture.Researches verify the system’s effectiveness.Comparing with existing moving target defense solutions,the proposed algorithm can be deployed easily in the traditional network,and realize comprehensive protection of the corresponding in the whole network. 相似文献