基于ANSYS的目标红外特性建模与仿真方法

目标红外仿真建模是实时红外场景仿真的关键部分。为了快速准确的建立目标红外仿真模型,提出一种结合CAD 技术和有限元热分析的目标红外特性通用仿真方法。首先对目标的红外特性进行理论分析。然后使用Solidworks 对目标进行几何建模;将目标模型导入ANSYS 进行有限元热分析;利用热分析获得目标的节点温度点云数据与节点拓扑结构,在仿真软件系统中重建目标的三维红外辐射场分布,并获得了目标的红外目标辐射特征结果。分析结果表明,仿真模型能够很好地逼近实测数据,有效地模拟仿真目标的红外辐射特征。     

基于特征点和泊松融合的红外序列图像拼接

提出了一种基于特征点和重叠过渡泊松融合的红外序列图像无缝拼接方法。该方法首先采用简化的SIFT特征提取方法获得图像特征点,然后利用双向互匹配的方法提高特征点的匹配精确度,再通过引入随机抽样一致性（RANSAC）算法剔除误匹配点对并求出图像间的变换矩阵,最后将改进的重叠过渡的泊松融合完成图像间的无缝拼接。该算法具有很好的鲁棒性,允许图像有旋转变换和缩放变换,且不受图像噪声影响。实验结果表明:该方法简单有效,可以在保持图像清晰度的前提下,明显消除拼接缝隙,提高拼接图像的质量。     

改进的联合概率数据关联算法（JPDA）对红外目标与诱饵的辨别

红外诱饵干扰作为常见的影响红外跟踪能力的干扰手段发展的越来越先进,如何有效的排除红外诱饵的干扰一直是红外目标跟踪的难题。文中在研究了红外目标与诱饵干扰的特征差异的基础上,首次提出了将多目标跟踪策略应用于红外抗干扰跟踪中,建立了一种可以融合多个特征的改进型联合概率数据关联（JPDA）的数据关联算法。最后,利用该算法对抗干扰过程进行了仿真,仿真结果表明:与现有的抗干扰手段相比,该数据关联方法对解决红外干扰形成的假目标、目标遮挡等红外目标识别的难题,不仅实时性好,而且准确率高。     

凝视型红外热像仿真技术研究

本文从为红外预警或制导系统开发提供实用的红外图像仿真技术出发,建立了完整的凝视型红外热像仿真模型。为建立该模型,本文分别对目标和背景的辐射仿真、大气系统的仿真、光学系统的仿真、凝视型探测器的仿真四个部分的机理进行了深入研究,并为各个部分建立了完备的数学模型．最后通过一幅坦克与夜天光相结合的仿真图像验证了该模型的效果,该仿真图像尤其考虑了非均匀性和衍射效应以获得好的效果。     

基于双目立体视觉的快速人头检测方法

为满足人流统计实时性的要求,提出一种人头检测算法。该方法对双目相机采集的图像通过运动目标检测分离出运动人员所在区域,对这些区域使用融合区域匹配和特征匹配的快速匹配方法,即利用视差的连续性只对强纹理点进行绝对误差累积(SAD)匹配,其他点只进行简单的视差验证,能够得到稠密的视差图,再由三角投影关系计算出深度图。由于双目立体成像得到的深度图中人员与场景的深度分布不同,可以采用深度分层的方法将存在人头信息的深度层提取出来,经过数学形态学预处理再利用边缘检测会得到许多候选轮廓,最终利用轮廓的几何特征来判断轮廓是否为人头。实验表明:该算法可以很好地适应复杂场景下的人头检测,精度高、速度快。     

基于Vega的低空红外预警仿真系统

介绍了红外仿真的基本流程,并且基于Vega建立了低空红外预警仿真系统.针对低空红外预警的复杂场景,分别建立了目标和背景的辐射模型;考虑大气对红外辐射的衰减作用,建立了大气的传输模型;根据探测器的成像特性建立了成像系统响应模型.最后给出了仿真流程和仿真结果,并将仿真结果应用到实际预警处理系统中.     

红外跟踪测量系统的脱靶量误差分析与修正

为了能在外场对红外跟踪测量系统的脱靶量误差进行快速的检测修正,分析了脱靶量误差的主要来源,并建立了脱靶量误差的数学模型;根据这一模型,提出了一种基于场景的脱靶量误差系数的计算方法;该计算方法引入了SIFT特征点的提取算法和基于多假设跟踪的航迹管理算法,通过目标函数的最优化得到误差系数的最优估计,最终对脱靶量误差进行了修正。实验结果表明,该方法能有效地修正红外跟踪测量系统脱靶量的系统误差。     

基于背景因子的红外点目标探测技术

复杂场景下红外弱点目标检测是红外目标识别的关键技术性难题之一。首先从概率论出发分析了背景因子存在的必要性。接着详细地论述了采用模糊集合中的隶属度理论和模式识别中的多分类器融合理论设计背景因子的过程。由于背景因子的引入对强干扰的复杂背景进行自适应地削弱,使得在各种背景下探测概率趋于均匀分布,最终实现了恒虚警率。     

一种基于贝叶斯理论的高效立体匹配方法

在立体匹配中,同时保证算法的精度和速度是一个技术难题。提出了一种基于贝叶斯理论的快速稠密立体匹配算法。将贝叶斯概率分布理论应用到立体匹配问题上,利用MSERDoG算子提取支撑点,像素灰度值作为匹配代价、固定窗口作为代价聚合对其进行匹配,对匹配好的支撑点进行三角剖分,将支撑点的视差、梯度、三角剖分的线性系数及分割作为计算视差的先验概率条件,从而保证了有效的视差搜索空间,提高了匹配效率。最终通过最小化能量函数获得稠密的视差图。在国际标准Middlebury平台进行实验,结果表明提出的算法匹配精度高,速度快,误匹配率低,匹配效率高。