红外图像中快速小目标的均值移位跟踪

为了增强红外图像中快速小目标跟踪的稳健性,提出基于隶属度加权核直方图目标表征模型的改进均值移位跟踪算法．首先分析原始均值移位算法跟踪快速小目标的局部背景干扰问题,融合背景信息提出隶属度加权核直方图目标表征模型．该模型能够提高对于目标的表征能力,抑制局部背景干扰．然后,以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导出基于该模型的移位向量,能够有效实现目标的移位跟踪．移位过程中,目标隶属度大的灰度具有高移位权重,反之具有低移位权重．最后,应用模型更新方法克服局部背景的时变性,进一步提高目标跟踪的鲁棒性．实验结果表明,该算法对于红外图像中的快速小目标的具有稳健的跟踪性能．     

单探测器共孔径多光谱成像系统设计

为了解决多光谱成像系统的轻小型设计难点,采用单探测器多谱段成像方案进行了同时刻四谱段成像系统的光学系统设计。分光原理为,在物镜组前方设置四片楔形滤光棱镜,并在棱镜表面镀上透过不同谱段的透过薄膜;物体辐射经过棱镜后不同谱段的辐射发生不同方向的偏折,即在焦平面的不同位置形成了分离的光谱像。设计过程中,采用渐晕的方法解决谱段间的重叠问题。设计得到的光学系统波段数为4,工作波长为8.20~8.60 m、9.40~9.80 m、10.60~11.20 m及11.20~12.20 m,焦距为55 mm,全孔径为80 mm,光学系统的弥散圆直径小于40 m,并分析了系统的像差特性。分析结果表明,该系统具有良好的成像质量,满足多谱段成像要求。     

红外目标恒虚警率探测算法研究

依据非制冷红外成像探测系统噪声分析结果建立噪声数学模型,以二元假设与极大似然比检验为基础,提出了应用于非平稳高斯噪声下的目标恒虚警率(CFAR)探测算法.该算法的目的是在无先验知识、不稳定的噪声环境中寻找已知外形的目标.经过与固定门限方法以及高斯模型二元假设恒虚警率探测算法比较之后得出,文中的算法在探测低信噪比小目标时有较高的探测概率,并且对噪声具有自适应性能,仿真实验验证了该方法的正确性和可行性.     

改进的均值移位红外目标跟踪

提出了一种改进的均值移位红外目标跟踪算法,该算法融合了基于均值移位的梯度匹配搜索策略与基于特征分类的跟踪算法。以目标与局部背景灰度特征的似然比作为目标区域核直方图的权值,建立了改进的目标表征模型。以Bhattacharyya系数作为相似性度量,在均值移位框架下推导了应用该目标模型下移位向量的表达形式。同时,提出了基于跟踪复杂度估计的目标遮挡情况下的模型更新判别准则。实验结果表明,该算法能够提高目标像素灰度的移位权重,抑制背景干扰,对于低对比度红外目标的跟踪具有稳健的性能,在正确跟踪情况下平均Bhattacharyya系数保持在0.97以上。     

影响测绘相机匹配精度的辐射指标量化

考虑测绘相机的辐射指标对影像匹配精度的影响,对相机辐射指标的量化进行研究,建立了辐射指标与影像匹配精度之间的关系模型,为确定测绘相机辐射指标提供理论支持.推导出了最小二乘影像匹配精度的计算模型,提出影响匹配的主要因素,包括成像场景特性、传递函数(MTF)、信噪比(SNR)与辐射畸变(RD);对上述因素产生的像质退化进行建模与仿真,结合最小二乘匹配以及遗传算法的BP神经网络模型(GABPNN)建立辐射指标与匹配精度之间的数值模型;最后利用仿真与在轨获取的遥感影像数据验证模型.试验结果表明,该模型估算精度＜0.01 pixel.利用该模型在匹配误差＜0.1 pixel的测绘需求下,分析出相机的辐射指标应满足MTFN＞0.08、SNR＞45以及RD＜4％.     

基于时－空过采样系统的点目标检测性能分析

为了提高扫描成像系统对于点目标的探测性能,提出了时-空过采样点目标探测体制,并对其进行了目标检测性能分析.首先,分析了单采样体制在点目标探测中易存在跨像元导致的目标能量分散问题,以及探测器随机高强度噪声及空间质子流尖峰信号导致的虚警问题;然后,提出了用于点目标扫描探测的时-空过采样体制.最后,基于图像信噪比对相同光学系统下单采样和时-空过采样系统的目标检测性能进行了比较分析.分析结果表明,通过采样方式能够实现目标能量集中到一个像元,保证了图像信噪比需求.通过高分辨率融合使得目标尺度大干噪声及尖峰的尺度,目标尺度最大扩展至3×3像元,基于目标空间相关的处理可以有效降低了虚警,提升系统检测性能.     

融合多特征的天基典型目标光学识别方法

为满足天基近距离目标高精度探测和识别的需求,提出一种多特征融合的卫星局部识别方法.首先分析卫星局部物理特征,构建了融合形态学多特征参量的局部构件分形聚类参数集,并建立基于聚类特征加权组合的构件聚类模型.利用该模型即可实现通过计算待识别目标隶属于各构件类的匹配性概率来识别目标;在此基础上,针对空间目标光学成像的图像降质、局部遮挡等问题,提出了目标识别算法,并以其在实际应用中的识别概率为依据,结合粒子群算法迭代优化加权系数,提高了识别算法效率与鲁棒性;最后利用4类典型卫星及伽利略卫星缩比模型对识别算法进行了数字仿真和半物理实验验证.实验结果表明,在低对比度、SNR仅为5,且构件存在较严重变形与互遮挡的情况下,算法仍能有效识别卫星构件,识别概率优于0.95.     

基于三维噪声统计特性异常的盲元检测与分类

根据对盲元特性的分析,提出将三维噪声模型中的固定图形噪声与随机时空噪声作为盲元检测的数据源,在像素等级上形成特征向量。建立特征向量的独立二元正态分布统计模型,将盲元看作是游离于正态分布等概率密度椭圆之外的异常点。以特征空间的统计距离与特征空间角作为异常点检测的统计判据,并分类死元、过热像元与闪烁像元。将该算法应用于实际制冷型红外焦平面的盲元检测,试验结果证明了该算法的有效性。     

扫描非均匀性对点目标探测影响

为了深入研究物方扫描机构与点目标探测性能的关系,定义了度量扫描机构运动特性的扫描非均匀性指标。根据扫描成像的物理过程,建立了线阵探测器扫描成像模型,并以目标信噪比为核心分析了TDI探测器下扫描非均匀性的影响。首先,根据物方扫描工作特点设置了与扫描机构工作方式相配合的探测器积分时序,并建立了扫描非均匀性度量参量;其次,在经典成像模型的基础上建立了符合积分时序和TDI工作原理的点目标成像模型,并结合探测器噪声模型和TDI工作原理推导了目标信噪比计算公式,通过该公式分析了不同光学系统、TDI级数及目标尺度条件下目标信噪比与扫描非均匀性的关系;最后,从保证能够目标检测性能的角度给出了在相对信噪比限制条件下扫描非均匀性上限。所建立的成像模型准确反映了扫描探测系统各部分特性,分析结果对探测系统的总体设计和指标分配具有指导意义。     

一种改进的均值移位红外目标跟踪算法

为了增强复杂背景条件下红外目标跟踪的稳健性,提出了一种改进的均值移位目标跟踪算法。该算法融合了均值移位的梯度匹配搜索策略的优势与基于特征分类跟踪算法强鲁棒性的优点,建立了灰度似然比加权的核直方图目标表征模型。模型中加入了目标与局部背景灰度特征的似然比作为原始核直方图的权值,应用该模型的均值移位算法能够进一步提高目标像素灰度的移位权重,有效抑制背景干扰,进而提高低对比度目标跟踪的稳健性。同时,基于跟踪复杂度估计提出了目标遮挡情况下的模型更新判别准则,提高了算法的自适应性能。实测红外目标跟踪实验表明了该算法简单、有效。