基于相对相位直方图的数字表面模型数据与遥感图像配准

针对数字表面模型（DSM）数据与可见光遥感图像信息融合的实际需求,提出了一种基于一致点漂移算法（CPD）与相对相位直方图（RPH）的两级配准策略来实现上述数据与图像的自动配准。首先,利用Canny算子提取图像边缘,将边缘点作为CPD算法的输入,实现两幅图像的粗匹配,从而得到初始对应点集并估算尺度因子;然后,定义了一种鲁棒且具有旋转、平移不变性的区域变化信息描述子-RPH,其在粗匹配结果的保障下还可以实现尺度不变性;最后,根据尺度因子在两幅图像中分别定义圆环模板,并利用RPH测度完成DSM图像与可见光遥感图像精配准。实验结果显示,使用RPH测度进行精配准后,基于CPD算法的粗匹配结果得到了有效校正,在数据自身存在透视失真情况下,算法配准误差约为2 pixel,能够满足DSM数据与遥感图像信息融合的需求。     

基于模板的低信噪比前视红外建筑物识别技术

针对低信噪比复杂地物背景下的前视红外地面建筑物目标自动识别问题,提出了一种基于目标模板的自动目标识别方法。首先,根据制备模板的尺度和形状信息对实时图像进行形态学背景抑制增强和目标重构处理;然后,对重构后的图像进行垂直和水平边缘线条提取和轮廓匹配,融合垂直和水平线条匹配结果得到最终的相关峰和潜在目标区域;接着,根据目标模板对潜在目标区域进行区域灰度对比度度量;最后,融合轮廓匹配和区域灰度对比度度量结果,得到最终相关峰,实现目标的识别。大量数据测试表明,该方法的正确识别率在92%以上,定位误差小于2个像素,速度快、检测性能好、适应性较强、易于硬件实现。      

基于梯度相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法

针对复杂背景下形状不规则、高度较低的平面目标自动识别问题,提出了一种基于Hausdorff距离的模板匹配方法。在完成平面目标前视模板制备后,文中首先定义了基于边缘位置、梯度相位和边缘点显著性约束的相似性度量方法,模板与实时图中对应两个边缘点位置越近、梯度相位差越小及实时图边缘点越显著,这两点的匹配就越好;然后融合三种度量结果,设计了一种基于边缘相位和显著性约束的Hausdorff 距离模板匹配方法,实现了平面目标轮廓的准确匹配。实测数据处理结果表明,该方法能够实现复杂地面场景中任意形状的平面目标轮廓的匹配定位,并且定位精度高、鲁棒性好、适用范围广     

场景统计类红外图像非均匀性校正算法研究

场景统计类非均匀性校正算法对场景分布进行假定,获得探测单元接收红外能量的一、二阶矩,进而估计探测单元的响应参数,校正非均匀性。分析比较了现有的场景统计类非均匀性校正算法,并应用交互多模(IMM)算法校正非均匀性,实验结果表明以连续图像序列作为观测数据时,能够有效地校正非均匀性,扩展了卡尔曼滤波法的适用范围。对各种方法进行仿真,表明删算法具有较好的收敛特性。     

基于加权Lucas-Kanade算法的目标跟踪

针对传统的序列图像目标跟踪方法难以适应复杂背景干扰、目标形状变化以及目标位置非规则抖动的问题,提出了一种基于加权Lucas-Kanade算法的目标跟踪新方法.首先引入搜索模板,估计出目标在实时图像中的位置并将其作为加权Lucas-Kanade算法的迭代初始值,然后计算权值函数,利用当前模板和初始模板进行两次跟踪,得到目...     

考虑杂散光影响的天基光学观测图像仿真算法

针对天基光学观测过程中存在杂散光干扰成像的问题,提出一种受杂散光影响的天基光学观测图像的仿真算法。首先通过分析天基光学观测图像的成像原理来设计天基光学观测图像的仿真流程,并给出各流程的计算方法。接着分析地气光干扰成像的原理,建立地气光成像仿真的数学模型,采用微元法实现地气光的成像仿真。最后阐述月光干扰成像的原理,建立月光成像仿真的数学模型,采用扩展截取法实现月光的成像仿真。仿真结果表明,采用所提算法仿真图像,图像的逼真度较高,而且较真实地实现杂散光的成像仿真,并且通过相关文献证明所提算法的正确性与合理性。     

基于时空域融合滤波的红外运动小目标检测算法

针对红外警戒与跟踪系统中的实时弱小运动目标检测问题．提出了一种基于时空域融合滤波的小目标检测算法。算法在空域上利用形态学Tophat滤波抑制背景增强目标．在时域上通过改进的帧间差分方法增强运动目标,时空域处理结果融合分割后,根据目标运动的连续性和规则性．利用相邻帧中可能目标点之间的位置关系判别目标。算法全面考虑到了运动小目标在时域与空域方面的特性,时空域融合增强后可大大提高目标信噪比。通过实际录取的云层背景飞机目标红外数据检测表明,时空域融合滤波方法能更有效地从复杂背景中检测低信噪比运动小目标,减小虚警率．抗噪声干扰能力强。算法易于硬件实现,能够有效地应用于红外搜索与跟踪系统的实时目标检测中。     

一种新的低信噪比红外舰船目标自动检测方法

针对海天背景下红外舰船弱小目标难以提取目标形状的问题,提出一种新的目标检测方法.首先进行图像预滤波,检测海天线以确定目标潜在区域;然后对目标潜在区进行背景抑制,噪声抑制并增强目标细节信息;最后用快速区域生长检测出完整目标.实测数据表明,该方法能获取完整的目标形状信息,且实时性好.     

交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割

针对目标和背景具有相似统计分布的红外图像,经典阈值分割方法仅以某种形式的方差或熵作为准则,未考虑图像的实际特性,分割效果不甚理想。为此,提出了一种基于交叉熵约束的红外图像最小错误阈值分割新方法。首先,引入交叉熵来度量目标和背景统计分布的相似性,交叉熵越小表明分布越相似;然后在交叉熵小于一定值的条件下使分类错误达到最小。交叉熵的约束保证了分割过程适应红外图像实际特性,分类错误最小确保了分割效果的有效性。该方法原理清晰、参数设置简单,在一系列实际图像上的实验结果表明,与现有几种经典阈值分割方法相比,文中方法有效提高了目标和背景具有相似统计分布的红外图像的阈值分割准确率。     

城区红外遥感云层检测技术

针对复杂地物背景下的城区红外遥感图像的云层干扰问题,提出了一种基于图像特征提取、区域投票表决和阈值分割的云层检测方法。对图像进行去噪和归一化拉伸处理,再进行多特征提取,并通过提取的特征向量对图像进行分区域云层投票表决,最后根据表决结果和分形特征度量矩阵进行阈值计算和阈值分割,并通过形态学处理得到精确的云层区域。统计检测结果显示算法对不同时刻的数据检测准确率在91%以上,证明了算法的适用性和有效性,为红外遥感图像的信息处理提供了有效的技术支持。