基于图像融合与处理技术的舰船目标检测

舰船目标检测在国民经济、国家安全和环境保护等诸多方面有非常重要的地位。本文首先获取原始的光学遥感图像,进行预处理去除噪声等不良因素的干扰;其次进行目标增强,利用CRC自适应控制的结构元素尺寸,便于感兴趣的视觉焦点提取,运用自适应滤波器提取出划定的感兴趣区域的特征信息,利用图像信息融合检测出舰船目标;最后通过实验进行验证本文设计的算法,与传统舰船目标检测相比,提高了检测率,即使存在噪音等不利因素也能有效地检测出目标,并且降低了漏检率和虚警率。     

图像块混沌特征在海面运动目标检测中的应用

为了消除舰船目标检测中海面背景的影响,提出了一种基于图像块混沌特征的目标检测算法.该算法利用小数据量法计算图像块的最大Lyapunov指数,分析运动目标存在时背景信号混沌特征的变化,检测淹没在混沌背景信号中的目标信号.实验采用400帧图像进行检测,检测率为100%,虚警率为5%.结果表明,算法能有效地检测出海面背景下的舰船目标.     

多极化SAR图像目标检测研究

目前,SAR图像检测多是单一极化的方式,从而使得检测效率低下。因此本文采用多极化的方式进行目标检测,在检测算法中,本文将多种极化检测器相融合,通过检测结果的多次迭代,得到最后的目标检测结果。从对比实验结果可看出,在相同的虚警率下,本文算法的检测结果最好,并且随着虚警率的提高,虚警点数没有增多。     

基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标监测

在遥感成像技术快速发展的背景下,获取遥感图像的方式有所改变,已经不再局限在合成孔径雷达方面,而是开始采用光学相机。通过光学相机所形成的遥感图像具有较高的分辨率,且能够在图像中对感兴趣目标进行检测。其中,光学遥感图像是军事活动应用遥感技术的重点且备受关注。将极限学习机算法应用在光学遥感图像舰船目标检测中,可以进一步提高检测质量与效果。该算法属于全新的单隐含层前馈神经网络学习算法,结构相对简单且能够快速学习,全局寻优能力较强,计算复杂程度降低,能够获得最小平方优化解,性能稳定且泛化。总体来讲,基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标检测研究十分有必要。     

基于船舶卫星遥感图像的目标特征算法

在现代海洋运输及海上军事业务中,对船舶目标的有效定位及跟踪是保证海洋运输安全的有效方法之一。现有的海上目标检测跟踪系统中,有基于雷达目标检测﹑水声目标检测及卫星遥感图像的目标检测方法。由于海上环境的复杂性及目标物的快速移动性,基于遥感图像的目标检测成为最重要的方法之一。本文分析现有船舶目标物的特征参数,提出船舶卫星遥感图像快速有效的船舶目标特征值提取算法,最后给出了基于此算法的数据库设计。     

水下无人航行器主动目标自动检测方法研究

水下主动目标自动检测是反映水下无人航行器目标探测能力的一项重要指标,混响背景下的主动目标自动检测是其中的难点之一。该文将主动目标自动检测转换为图像分割问题,先用形态学重建或低通滤波算法预处理声图,再用分水岭算法从梯度图像中分割出目标。在此基础上提出了一种自适应阈值选取方法。经过海试数据的检验,文中方法具有较强的稳定性,与传统的恒虚警算法相比,可以有效降低虚警率。     

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。     

基于光学遥感图像的船舶目标检测技术研究

首先分析基于光学遥感图像的船舶目标检测流程,然后利用Top-Hat算法进行目标图像增强,并设计检测系统结构元尺寸自适应选择算法,以此来克服光学遥感图像的不均匀性和局部背景的粗糙性。最后进行不同海况的船舶目标检测试验。试验结果表明,本文算法虽然在实现过程中较阈值分割算法要复杂,但其适用范围更广,并且能够有效提高复杂海况下船舶目标检测的准确率。     

海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究

传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具有运算复杂、检测效率低的缺陷,为了解决上述问题,提出海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法研究。以提取的海洋卫星遥感图像对比度特征为依据构建图像对比度特征图,以此为基础,采用最大熵估计算法对遥感图像对比度特征进行分割,得到遥感图像对比度特征熵,通过LBP方法对遥感图像对比度特征进行同步定位,实现了海洋卫星遥感图像对比度特征的同步检测。通过测试结果显示,与传统的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法相比较,提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法极大地降低了运算复杂度,提升了检测效率,充分说明提出的海洋卫星遥感图像对比度特征同步检测方法具备更好的检测性能。     

无人机在海上舰船目标识别中的应用

随着海洋开发的深入,卫星、无人机等遥感设备在获取海洋信息图像方面的能力得到了广泛的关注。利用遥感技术得到海洋图像,对于舰船目标识别具有重要意义。本文克服传统的Zernike矩算法易受外界干扰的问题,利用四元数进行改进,最后通过仿真实验说明本文算法识别率高、鲁棒性强。     

基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法

在运用恒虚警（CFAR）检测算法中,一个非常重要的工作是根据给定的恒虚警率确定其标称化因子。当标称化因子关于虚警率的关系式很难甚至于是不可能得到时,传统上采用仿真方法,但仿真方法的计算量非常大。为此文章利用BP神经网络具有强大的逼近任意非线性关系式的能力,提出了一种基于BP神经网络的CFAR检测器标称化因子确定方法。通过实例研究表明,通过对BP神经网络的输入进行自然对数的变换后,其对虚警概率和标称化因子的关系进行逼近时需要的训练次数将大为减少,研究还表明基于BP神经网络的标称化因子确定方法具有相当高的精度。     

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。     

SAR图像舰船目标双阈值快速CFAR检测算法

针对舰船检测的高效性现实需求,本文提出了改进的舰船目标CFAR检测算法。在全局阈值的基础上,利用第一虚警率检测出超过全局阈值的像素点,将超过全局阈值的像素点视作疑似目标点,将低于全局阈值的像素点视作杂波点。在局部窗口检测过程中,引入筛选机制,设置第二虚警率,将背景窗口中的疑似像素目标剔除得到最终的检测结果。该算法计算量少,并且改善了多目标环境下的检测性能,消除了泄露到背景窗口中的目标像素对杂波统计特性的影响。仿真结果表明算法的有效性。     

小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用

针对小波变换在SAR图像舰船尾迹检测中的应用,本文首先对原始的SAR图像进行预处理,抑制强目标和强斑点;然后进行Radon变换,计算所有峰值截面和小波函数的连续小波变换,对提取的参数进行基于信号聚类算法进行决策判定得到真实峰值,基于方向梯度算法检测尾迹起点;最后利用真实峰值与小波函数匹配实验进行验证算法的有效性。实验结果表明,高斯小波和墨西哥帽小波与线性特征所对应的峰值匹配程度较好,极大地提高了真实目标峰值的检测率,减少虚假线性特征的影响。     

基于FPGA的自适应恒虚警检测器研究

雷达目标检测系统中,由于回波中的杂波与噪声严重影响着系统的检测性能,为在一定的虚警率下提高系统的检测概率,提出一种基于删除单元平均恒虚警(CFAR,constant false alarm rate)检测器的多分层判决门限方法.并由此原理设计出自适应CFAR检测器,与传统的恒虚警检测器相比,明显地改善了系统的适应性和检测性能.     

雷达目标恒虚警检测算法研究

目标检测是雷达领域中一项重要的研究课题.在实际系统中,由于应用环境的不同,需要选取合适的检测算法.对几种恒虚警检测算法进行研究,给出各A的实现方法和数学表达式,对它们的性能进行了对比分析,指出了每种方法的优缺点,对实际应用有较大的指导作用.     

海面弱小目标遥感图像视觉传达效果评估算法

在遥感图像视觉传达效果评估中,受到弱小目标图像识别能力的影响,评估精准率较低。因此,提出海面弱小目标遥感图像视觉传达效果评估算法。对海面弱小目标遥感图像暗区进行降维融合计算,提取图像暗部细节特征信息。同时,构建并计算图像通道,获取清晰的图像像素点。结合计算结果对图像进行三维重建计算,得到清晰的图像源。在此基础上,对图像传输过程中的视觉传达效果进行评估计算,得到最佳评估值。分析实验结果可知,所设计算法的评估值计算精度率较高,能够获得更加准确的评估结果,充分证明了该算法的可行性与有效性。     

雷达信号检测中恒虚警处理的算法研究

介绍了几种适于雷达信号检测的恒虚警处理（CFAR）的经典算法,在此基础上提出一种多分层的恒虚警处理算法。     

基于统计量的声呐图像目标检测算法

水下声呐图像目标检测问题是一项重要而困难的工作,采用滑动窗计算图像中各像素点处邻域像素灰度的统计量,利用最大熵图像分割算法确定检测阈值,并利用均值、标准差、偏态和峰度等统计量对算法进行了仿真验证,对声呐图像中的目标回波区和阴影区域均可实现较好的检测效果。结果表明,该方法具有原理简单、运算效率高、实时性好等特点,具有较强的工程应用价值。     

基于多核PC软件雷达信号处理实时性仿真

针对软件化雷达视频信号的实时性问题进行了研究,给出了常规警戒雷达信号处理的仿真模型,对每个处理模块的运算复杂度进行了详细的分析,采用IPP和常规计算方法对每个处理模块的运算时间进行仿真研究,并给出了结论:在四核2.34G CPU的工控机上,采用IPP算法比采用常规算法计算速度要高1～2个数量级,在1500μs内,回波采样点数在32 768个以内,脉压、MTI、求模和恒虚警等处理模块都可以满足实时性要求,16通道动目标检测(MTD)在2 000 μs内,回波采样点数在8 192个以内,可以满足实时性要求.