结合光斑与目标特征的激光干扰效果评估

在分析激光干扰图像整体特征、目标局部特征和干扰光斑分布特性的基础上,提出了一种加权特征相似度(WFSIM)评估算法来评估激光干扰效果。该方法首先利用亮度、对比度和边缘清晰度等图像整体特性与局部特征点保持度这一目标识别特征来得到图像特征评估模型。然后,根据光斑的大小、强度和位置等特性计算饱和像素率、信噪比和光斑视觉区域重要性等加权因子,利用这些因子对评估模型进行加权,最后得到归一化的评估指标。利用激光主动成像识别系统对设定目标进行了照明成像识别实验,同时使用不同干扰功率的激光对识别系统进行干扰,并采集不同背景强度和光斑位置的干扰图像。基于本文提出的WFSIM算法对获得的激光干扰图像进行了评估。结果表明,与传统的均方误差(MSE)、峰值信噪比(PSNR)及结构相似度(SSIM)等评估方法相比,提出的WFSIM算法对不同背景强度、光斑位置和杂波干扰下的图像都给出了合理的评估结果,其评价结果更符合人类的主观视觉感受。