采用人类视觉对比机制的红外弱小目标检测

针对复杂背景下红外弱小目标检测难题,提出一种基于人类视觉系统对比机制的红外弱小目标检测算法。首先,对红外图像进行预处理,通过中值滤波去除红外图像中的孤立噪声点。然后对处理后的图像进行高斯函数差分滤波处理,抑制图像中大面积高亮区域。最后,通过改进的基于局部对比度方法去除高亮边缘区域,消除高疑似目标,最终实现对复杂背景下红外弱小目标的检测。实验表明:相较于传统的LCM算法、Top-hat算法、TDLMS算法和Infrared Patch-Image Model算法等,该算法在虚警率、正确检测率、检测时间等方面更有优势,具有检测率高、虚警率低、鲁棒性好、运行时间短的特点。     

基于数字微反射镜与光源复合编码的高帧频显示方法

作为常用显示器件,数字微镜器件(DMD)使用传统的脉冲宽度调制(PWM)显示方法受最小脉冲宽度限制,无法满足高帧频显示的需求。文章提出基于光源与DMD复合编码的高帧频显示技术,利用光源调制解决脉冲宽度调制导致的位平面显示时间随位平面等级指数增长的问题。通过构建包含驱动模块、光源和DMD的显示系统,采用低4位光源脉冲宽度调制与高4位DMD显示时间宽度调制相结合的方法,将8位灰度图像的显示帧频提高至2 461 Hz。     

基于YOLOv3的红外行人小目标检测技术研究

针对红外图像中行人小目标检测识别率低、虚警率高的问题,研究了当下效果最好的YOLOv3目标检测算法,在其基础上进行优化,提出了一种满足实时性要求的行人小目标检测算法。基于YOLOv3中分类准确率仍有不足的情况,借鉴SENet中对特征进行权重重标定的思路,将SE block引入YOLOv3中,提升了网络的特征描述能力。通过对自行收集实际复杂场景下的红外图像进行目标检测,试验验证了算法的可行性,实验结果表明本文提出的改进网络拥有更高的准确率和更低的虚警率,同时保持了原有算法的实时性。     

一种基于STK的地平仪数值仿真方法

介绍了红外 地平仪探头的布局和姿态解算公式,然后提出了一种利用卫星工具包软件(Satellite Tool Kit, STK)建立地平仪仿真模型的方法。利用 该模型对地平仪进行了动态仿真并获取了探测图像。最后,利用获取图像解算出了卫星姿态并给出 了不同工况下的仿真结果。该方法可以在项目开发早期帮助确定地平仪方案,以避免不必要的 重复工作。     

基于Visual C++和OpenGL的红外目标景象仿真研究

对红外目标的红外辐射特性进行了分析计算,提出了在Visual C++6.0环境下利用OpenGLAPI对空间目标红外辐射特性进行仿真的方法.针对假定目标给出了该目标在不同观察方向上的辐射强度并据此生成灰度图像,并利用上海技术物理研究所自行研制的128×128像素电阻阵列红外景象转换器进行了仿真实验,取得了实验结果.对红外目标的红外辐射特性仿真进行研究,为红外景象模拟提供基础.