基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法

为充分利用红外图像的目标指示信息,本文提出了一种基于分形特征和导引滤波的可见光与红外图像融合算法。该算法首先采用分形特征对红外图像中的人造目标进行增强,通过阈值分割得到目标分布图。待融合图像经过一层分解得到近似图像和细节图像,基于目标分布图利用导引滤波分别得到可见光与红外近似图像与细节图像的融合系数。实验结果表明,融合后图像充分结合了可见光图像的背景信息与红外图像中的目标信息,有利于后续的目标识别任务。     

采用多源图像分形特征的多目标检测方法

针对多目标的检测,本文提出一种采用多源图像分形特征的特征级融合检测方法.首先对多目标检测的特点进行了分析,对分形理论进行了介绍,然后详细介绍了该融合检测算法的思路和原理.该算法首先由红外图像阈值分割出部分目标;然后利用分维数图的统计特征可以增强分形维数的奇异性,在可见光图像的分维数图中搜索与已检测出的目标区域具有相近分形统计特征的区域,进行标记;再根据"距离相似度准则"进行目标的聚类识别,排除背景干扰,最终检测出全部目标.实验结果表明该融合检测算法能有效地进行多目标的检测与识别.     

热红外偏振成像的目标探测技术研究

当目标与背景辐射强度接近时,传统的热红外成像系统无法有效区分背景与目标.基于光的偏振信息的目标探测技术国外已进行大量研究,在国内也越来越受重视,但尚处于初步研究阶段.采用非制冷热红外焦平面阵列,搭建热红外偏振成像系统,对特定场景中的典型目标开展了偏振成像实验,对图像进行了配准并对偏振度图像和强度图进行了融合.结果表明:热红外偏振成像较传统热红外成像对目标的探测有明显优势;采用基于HSI的偏振信息融合算法能综合反应目标特征,有利于提高图像质量,有利于远距离目标的探测与识别.     

基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪

考虑到单传感器的系统存在着局限性,提出了基于多传感器（雷达和红外）信号融合的目标识别和跟踪系统,以利用数据的互补和冗余。特征层融合能利用各传感器提供的特征为提高目标识别能力;对于点目标和面目标分别提出了智能规则推理和神经网分类器的目标识别方法。决策层融合能提高目标跟踪的精度并提高抗干扰性;提出了可信度决策的目标跟踪方法。     

时空联合的红外运动目标提取算法

针对红外图像对比度差、边缘模糊的特点,提出了一种基于时空联合的红外序列图像目标提取的新方法.算法充分利用了红外目标的亮度特征、背景信息以及运动信息.时域分割中通过建立帧差图像背景的高斯分布模型,采用变化检测模板来确定红外目标约束区域.然后,构造图像像素与区域之间的空间关系隶属度矩阵并约束到传统的模糊聚类算法中,空域分割则利用该模糊聚类来对目标约束区域进行有效分割.最后将时空分割结果融合便能实现最终的红外目标提取.实验结果表明,该方法简单有效,能准确提取动态场景中的红外目标.     

海空复杂背景下红外弱点目标检测新算法

为解决海空复杂背景下红外弱点目标的检测,提出了多量级多向梯度表决融合检测算法。算法依据目标红外辐射特征是像素灰度在水平和垂直方向上梯度变化,将弱点目标特性转化为对图像奇异性的分析。算法用多个量级的梯度步长对图像目标进行检测,并对检测的结果进行表决融合。实验结果表明,红外阈值系数选取2.0-2.4时,算法可对信杂比为1的点目标实现高于95%的检测概率及较低的虚警率。     

基于多核DSP的红外目标识别算法

近年来红外传感器在军事、安防领域得到广泛应用,基于嵌入式平台的红外目标识别算法是该领域的重点研究方向。该文提出了一种基于梯度方向特征的景象匹配算法,其可利用可见光模板对红外图像进行异源图像间的目标识别。该文阐述了在算法移植过程中,如何基于TI公司的TMS320C6678 DSP芯片底层硬件、指令级流水线设计,对算法及算法框架进行优化设计和编程,该方法可广泛适用于其他图像处理算法在DSP上的移植优化。     

微传感器在执勤监控中的应用研究

文章通过分析MOEMS微型传感器节点,研究了执勤监控中信息获取的方法,通过红外、声、振动、磁等传感模块探测目标信号,建立目标信号发生模型,对目标信号特性进行分析,研究不同类型的目标信号在时域和频域上的特征表现,建立目标特征数据库,进而进行信息融合及处理,对目标进行分类和识别,进而为执勤决策提供依据。     

基于特征能量加权的红外与可见光图像融合

目前红外与可见光图像直接融合存在红外目标取舍和场景信息提取困难,结合非采样Contourlet的多尺度、多方向性和平移不变性的优点,本文提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)的红外与可见光图像融合方法.首先对源图像进行分解,然后低频子带通过构造基于区域的特征像素能量,进行加权融合,高频子带直接选用方差取大法融合.使用该算法进行了融合实验,并给出了融合质量评价.实验结果表明,本文提出的基于NSCT的图像融合算法在保留图像细节信息、增加信息量方面都有显著地提高.     

基于智能雷场的多传感器数据融合

在多传感器数据融合算法中,多属性决策在事先确定好的有限数目备选方案中用于偏好决策.多属性决策中使用的因素权值通常都是固定的,无法反应真实情况从而影响数据融合效果.为了解决这一问题,将多属性决策和变权理论相结合用于威胁评估.实验表明,与使用多属性决策相比,该方法有效地发挥了多属性决策和变权理论各自的优越性,所得结果准确地反映了目标真实的威胁程度.给智能雷场作战指挥决策提供了一个更为科学合理的理论方法.     

红外测角仪抗红外干扰的信息处理方法

简要介绍了反坦克导弹红外测角仪的信息处理系统组成原理,讨论了红外测角仪抗红外干扰的信息处理方法,导弹目标信号的确定要通过真假红外信号的模式识别和航迹判别处理等才能最终确定,同时对由于大气红外衰减造成的红外信号闪烁以及其它干扰造成的导弹目标丢失情况,设计了信号数据溢出处理模块。这些信息处理方法使红外测角仪的抗红外干扰能力明显提高。试验表明,当坦克目标上有一个探照灯时,红外测角仪能正常工作,当横向偏离坦克目标或弹道10m以外有2个红外干扰时,红外测角仪也能正常工作。     

人眼微动机制实时红外图像边缘提取

图像边缘特征提取是视频跟踪和目标提取的关键步骤,其性能和处理时间直接影响了后续图像处理的性能及视觉系统的整体响应时间.本文研究了一种基于人眼固视微动的实时图像边缘提取算法,针对算法具有边缘识别能力强,但运算量大的特点.通过采用并行处理结构及流水线技术在FPGA内实现了该算法,试验结果说明该算法在FPGA内实现具有与视频流同步的实时性,并且边缘提取的效果很好.在图像目标实时跟踪系统中应用,极大提高了目标的跟踪精度和稳定性.     

利用模糊综合评判技术提取红外图像海天线

海天线检测是红外图像自动目标识别技术的一项重要内容.本文深入分析了海天背景红外图像的特点,提出了一种基于四项特征评分因子的海天线模糊识别算法.首先对梯度图进行Radon变换以提取候选海天线,然后联合候选海天线四种特征信息进行模糊综合评判,最后根据评判值大小给出海天线识别结果.算法对比和实测数据结果表明,该方法适用范围广,抗噪声和抗干扰能力强,识别率高,可以有效地检测出各种复杂海天背景下的海天线,为进一步应用(如目标识别)奠定了良好的基础.     

利用样本向量空间位置关系的目标识别方法

利用样本向量的空间位置关系,对目标识别方法进行研究。根据样本向量最小夹角给出了可分类识别率的定义,且应用样本向量间的夹角对样本向量进行筛选,获得了更有利于分类的样本。在此基础上提出了样本向量最小夹角识别算法,以及对样本向量最小夹角和最短距离进行综合的目标识别算法。为了进一步提高识别效果,将特征线之间的最小夹角引入到识别算法当中。所研究的目标识别算法应用到飞机目标识别,若采用奇异值特征作为样本可以得到90.0%以上的识别率,而采用颜色特征作为样本则可以得到92.5%以上的识别率。     

基于ICA和HMM的低空声目标识别方法

提出了一种基于独立分量分析（ICA）和隐马尔可夫模型（HMM）的战场声目标识别方法。针对战场环境下声信号复杂多变,提取目标信号特征难的特点,该方法先利用基于独立分量分析的盲源分离分解混叠信号,再从分离信号中得到更能反应声音特性的Mel倒谱系数作为识别战场低空目标的特征参数;利用隐马尔可夫过程具有很强的表征时变信号的能力来表现声信号随时间变化呈现出的模式演变现象,建立隐马尔可夫模型（HMM）。实际数据的识别分析结果表明了该方法的准确性与有效性。     

低信噪比环境下语音识别的鲁棒性方法研究

针对噪声环境下语音识别率急剧下降的问题，提出了一种基于语音时频域稀疏性原理的改进最小方差无畸变响应波束形成与改进维纳滤波结合的算法。该算法首先利用麦克风阵列语音信号的空间信息，通过基于时频掩蔽的改进最小方差无畸变响应波束形成器，增强目标声源方向的语音信号，抑制其他方向噪声的干扰，然后再使用改进的维纳滤波器去除残留噪声并提高语音可懂度，对增强后的语音信号提取梅尔频率倒谱系数作为特征参数，使用隐马尔可夫模型搭建语音识别系统。实验结果表明，该方法能够有效提高低信噪比环境下的语音识别率，具有较好的鲁棒性。     

基于MAS小波变换的红外小目标检测方法

提出一种基于MAS小波变换多尺度相关的红外小目标检测方法.该方法通过二进MAS小波对图像进行多尺度分析;利用边缘和噪声具有不同的Lipschitz指数造成它们的小波变换模在不同尺度下的不同传播特性,根据小波变换模尺度相关性区分边缘和噪声;利用小目标与背景和云层边缘具有不同的奇异性,在相同尺度下小波变换模不同的特性加以区分,得到最终的检测结果.实验结果表明,该方法能够有效地进行红外小目标检测.     

多带同步模型用于噪声环境下语音识别

根据人耳听觉特性，提出新的同步多带最大似然线性回归算法用于噪声环境下语音识别。该算法采用最大似然作为参数估计准则，利用各频带信号同步感知和噪声污染假定的方法进行语音模型补偿，有效地提高了识别系统在噪声环境下的识别性能。     

模拟破片杀伤战斗部空爆冲击波与高速破片群联合作用的等效试验方法

破片杀伤战斗部空爆冲击波与高速破片群联合毁伤作用下目标结构的毁伤特性、防护效能等是当前防护领域的热点和难点,但目前的试验研究手段和方法存在不足,为此,提出采用等效缩比战斗部(其原理为炸药爆炸驱动预制破片分散)来模拟破片杀伤战斗部,可作为进行空爆冲击波与高速破片群对防护结构的联合毁伤作用的实验方法。在确定防御目标战斗部、防御目标弹丸和几何缩尺比的基础上,根据爆炸力学相关经验公式,提出了求解等效缩比战斗部的装药和预制破片的相关参数的等效计算方法。该等效试验方法考虑了多破片侵彻的增强效应以及与爆炸冲击波的联合毁伤增强效应,且等效计算方法参数较少、简单实用。     

一种新的空时域滤波小目标检测方法

为了提高红外图像序列中弱小目标的信噪比和检测概率,同时考虑检测算法实时性,提出了一种新的基于空时域滤波的小目标检测方法.首先,以第一帧图像为参考帧,对各帧图像进行运动补偿;然后,对运动补偿后的各帧图像在空域进行方差加权信息熵滤波,对空域滤波后图像采取双向隔帧差分的时域滤波;最后通过检测差分图像中的"凸包",抑制背景和噪声,检测小目标.文中给出了实验结果与分析,并与其他方法作了比较.实验结果表明,上述方法能大幅度的提高目标的信噪比,检测小目标,且实时性好.