基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测

在复杂背景及强噪声干扰的场景中,红外小目标因其尺寸小、信号弱、缺乏文理特征等特点,极易湮没在背景和噪声中,导致检测虚警率高、算法复杂、计算量大等问题。为此,本文提出一种基于频域残差及局部协方差的红外弱小目标检测方法。首先,通过频域残差计算红外图像的显著图,以获得目标可能存在的区域。然后,在此区域内利用局部协方差检测方法做识别。最后,通过自适应阈值分割得到真实目标。对不同复杂背景的红外图像进行小目标检测实验,结果表明,与传统检测算法相比,该算法在不同场景下都能有效抑制背景和噪声,准确检测目标,且满足实时性要求。     

基于特征的单帧红外小目标检测

针对红外小目标自身的特点,给出了一种改进的检测方法：首先通过低通滤波进行预处理,然后保留灰度值大于预处理图像均值的点。由于小目标在红外图像上所占像素很少且是区域能量较高的点,遍历整幅图像,滤除连续的像素点,得到小目标或斑目标,为了进一步检测分割出候选目标点,考虑到目标点的局部能量较大的特征,通过合理的设定阈值,缩小目标点的范围,为后续目标轨迹的检测提供基础。     

隐身舰艇红外质心干扰作战运用研究

根据隐身舰艇红外辐射强度小的特点,针对隐身舰艇红外质心干扰作战运用问题,对红外质心干扰时机、红外诱饵弹的发射区域、发射舷角和仰角、发射数量进行了研究。对新型隐身舰艇的红外质心干扰作战具有一定的参考价值。     

隐身舰艇红外质心干扰作战运用研究

根据隐身舰艇红外辐射强度小的特点,针对隐身舰艇红外质心干扰作战运用问题,对红外质心干扰时机、红外诱饵弹的发射区域、发射舷角和仰角、发射数量进行了研究.对新型隐身舰艇的红外质心干扰作战具有一定的参考价值.     

双目视觉下红外遥感舰船图像三维重构设计研究

为提升舰船三维重构结果的细节丰富度,在双目视觉支持下提出红外遥感舰船图像三维重构设计方法。通过像素坐标系与世界坐标系的转换,融合可见光图像与红外遥感图像的点云信息。从可见光图像与红外遥感图像融合结果中提取舰船目标的质心、质心区域灰度以及舰船区域面积的特征点。利用半全局匹配算法,匹配提取特征点。依据匹配结果采用三角化曲面算法实现舰船图像三维重构。实验结果表明,该方法重构获取的舰船图像,细节丰富,未出现空洞或细节丢失情况。     

基于红外成像的舰船目标实时检测跟踪方法研究

提出一种基于红外成像的舰船目标实时检测与跟踪方法,首先通过图像增强提高信噪比,增强目标轮廓清晰度;接着对红外图像中的水天线进行检测,确定目标所在的候选区域,在候选区域内完成目标的定位检测;最后通过波门跟踪算法对序列图像中的舰船目标进行跟踪。实验结果表明该方法具有较好的准确性和实时性。     

N-P准则与CA-CFAR检测技术研究

在杂波和噪声环境下脉冲雷达对杂波和噪声进行统计分析处理,确定杂波和噪声的概率分布模型,选择相应的恒虚警检测方法,以检测目标回波信号。N-P准则不能随环境的变化而调整门限,虚警概率较高;而CA-CFAR检测能够根据参考窗内的信号的特性,自适应调整检测门限,虚警概率较低。文章研究了N-P准则和CA-CFAR检测技术的基础,并对二者的检测性能进行了仿真分析比较。     

对称Alpha稳定分布噪声下的Duffing振子检测方法

Duffing振子是利用系统对与策动力同频的小信号敏感而对噪声免疫实现微弱信号检测,特定分布下的噪声激励Duffing振子系统不会发生相变是应用该方法的前提条件。文中主要研究了服从Alpha稳定分布的噪声激励Duffing振子产生相变的鲁棒性问题,研究结果表明Duffing振子相变在Alpha稳定分布源的激励下为小概率事件。为消除小概率相变的影响,利用多支路并行检测及多数判决准则对常规的Duffing振子检测方法进行改进,即将待测信号分段截短周期延拓后送入多个并行Duffing振子检测单元,若检测单元多数发生相变,必然是由于弱目标信号而非噪声激励所致,即可判定检测信号中包含目标小信号。将该方法应用于水下目标回波信号的检测中,实测数据处理结果验证了该方法是有效的。     

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。     

噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法

目前边缘检测方法根据图像极值点筛选图像边缘点,导致检测到的边缘图像不清晰,平均能量值偏低,提出噪声干扰下船舶遥感图像的目标边缘检测方法。采用频域Fourier变换去除图像噪声;选择Canny算子,设计目标边缘检测流程;平滑去噪图像,根据图像边缘梯度极大值点,筛选图像目标边缘点,分割图像目标和背景,实现目标边缘检测。实验结果表明,在1%和10%梯度下的校验噪声模拟的噪声干扰下船舶遥感图像中,研究方法相较此次实验选择的方法,检测到的目标边缘图像平均能量值高。     

航空磁探中水下目标的自适应探测方法

目前普遍采用的飞机磁场模型存在一定的复共线性,传统方法很难准确计算其模型系数。模型系数的不准确对水下磁异常信号探测的影响也很大。自适应探测方法假设飞行测量过程为平稳随机过程,利用对背景噪声的统计特性的学习,实现飞机背景噪声的白化。根据磁性目标的时序特点和噪声的统计特性提出的探测因子,在强起伏干扰背景下对磁异常信号具有较强的探测能力,同时简化了补偿过程,提高了探测效率,具有工程应用价值。     

提取频谱稳定度差异探测舰船目标

寻找目标与环境的差异,探测目标的存在,同时降低对各类干扰的虚警,是水雷目标探测的首要任务。文章在归纳并分析舰船噪声与环境噪声的基础上,提出利用两者的频谱稳定度差异来探测舰船目标,并结合实测数据,进行了仿真,结果表明,该方法适应性强,智能化程度更高。     

一种改进的分数阶Fourier变换目标检测算法

传统的信号检测和噪声分离方法只限于在时域或是频域进行,如果信号和背景噪声有很强的时频耦合,就难于在时频域得到好的检测结果。对此提出了分数阶Fourier变换检测算法做出改进,新的算法具有解除时频耦合和抑制噪声的特性,当选择合适的旋转角度使之与处理信号相匹配,就可以在分数阶Fourier域获得较好的检测结果。仿真实验中利用改进的分数阶Fourier变换算法对运动目标进行检测,结果表明新的分数阶Fourier算法的检测性能优于原分数阶Fourier变换。     

模糊专家系统在线谱检测中的应用研究

本文给出了一种线谱检测的组合方法.首先利用双门限线谱检测算法进行初始线谱检测,同时提取频率等线谱特征,在此阶段通过选择低门限,可以保证在低信噪比下无论信号和背景噪声是否平稳都可获得高的检测概率;然后研制了一个简单高效的线谱识别模糊专家系统,根据提取出的线谱特征,进一步剔除噪声点.分析验证表明,由于该算法将线谱检测和特征提取融合在一起,不但提取出了用于目标识别的线谱特征,而且非常宽容,能以高检测概率和低虚警概率自动地检测低信噪比线谱.     

水运交通电视监控图像目标识别技术研究

针对水运交通的特点，提出一种水运交通电视监控图像目标识别技术，使用条件细缝检测窗，对窗内的图像数据进行似然比法求差图像，序列图像相关去时域噪声及进行闭运算以弥合孔洞和裂缝，之后进行目标检测和跟踪（匹配）， 最后计算各种交通参考。     

基于两级自适应线谱增强器的舰船辐射噪声线谱检测

舰船辐射噪声中的线谱成分能表征舰船的本质特征,是舰船目标识别中的主要特征矢量.因此,舰船辐射噪声线谱的准确检测在目标识别中具有十分重要的意义.针对海洋环境噪声中舰船辐射噪声线谱检测问题,提出了两级自适应线谱增强器(adaptive line enhancement,ALE)检测方法.该方法在原一级ALE检测方法的基础上,将原信号延时信号与一级ALE误差信号相减后作为第2级ALE的输入再进行1次ALE.该方法较一级ALE在输入信号信噪比较低时能准确地将线谱从宽带背景噪声中分离出来.仿真和实验结果表明该方法的有效性和准确性.     

经验模式分解方法在水下目标分类中的应用

针对经验模式分解在水下目标辐射噪声分析时存在的模式混叠问题,提出基于二进滤波的经验模式分解方法,研究了水下目标辐射噪声的分解和特征提取。仿真实验表明,基于二进滤波的经验模式分解方法能很好地抑制模式混叠。最后将该方法应用于海试数据分析,处理结果与直接利用经验模式分解方法相比,识别概率提高了6%,得到比较满意的分类结果。