红外偏振图像的舰船目标检测

红外成像系统作为探测舰船目标的一种重要方式,在军事侦察中起着至关重要的作用,面对复杂背景、恶劣天气环境等情况时,目标与背景局部对比度较低导致红外系统的探测准确率、查全率等性能指标受到严重影响,针对上述问题,开展了基于红外偏振图像的舰船目标检测方法研究。通过8～12μm长波波段红外偏振图像采集系统实际采集86组4个偏振方向(0°, 45°, 90°, 135°)的红外偏振图像,样本中舰船目标309个。对同场景下不同偏振方向的红外偏振图像及红外强度/偏振度图像的目标与背景局部对比度计算,发现海面与舰船目标偏振特征差异能够有效提高目标与背景局部对比度。在前视红外图像中,舰船目标通常位于海天线附近或下方,但复杂背景及天气等因素干扰对红外图像中检测海天线影响较大,为此提出红外偏振图像海天线检测方法,对红外偏振图像直方图进行高斯滤波消除局部极值,依据海面与背景的偏振特征差异,利用双峰法阈值分割检测海天线,最后利用霍夫变换检测海天线,分割出海面作为目标候选区域。针对红外偏振图像受到海杂波严重干扰的问题,提出海杂波背景抑制算法,采取背景抑制,距离加权方法抑制偏振图像中杂乱的海杂波背景。最后,利用MSER算法检测舰船目标,根据舰船目标特性约束条件剔除非目标区域。对86组红外偏振图像进行舰船目标检测实验,所提出的方法能够有效克服复杂背景和海杂波等因素的干扰准确检测海天线,通过海杂波背景抑制及舰船特征约束的方法消除海杂波及海岸对舰船检测所带来的干扰,检测准确率、查全率分别为93.2%和95.7%,优于红外舰船目标检测方法,特别在红外图像对比度低的场景下检测效果提升明显,检测准确率、查全率分别提高了46.5%和16.4%。表明充分考虑红外偏振图像中舰船目标与背景的偏振特征差异能够有效提高目标与背景的局部对比度,有利于准确检测海天线,提高舰船检测准确率和查全率,对复杂背景及恶劣天气有较强的适应性,在军事应用中具有极大应用价值,对红外波段舰船目标检测技术的发展有着极为重要的意义。     

多波段红外图像的海面舰船目标检测

现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时，系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响；为此，开展了基于多波段红外图像的海面舰船目标检测方法的研究。通过中波红外多波段数据采集系统实际采集107组五个中波红外波段的图像；波段1-5分别为3.7～4.8，3.7～4.1，4.4～4.8，3.7～3.9和4.65～4.75 μm；对多波段图像进行手动标注构建样本数据集，其中，正样本舰船目标298个，负样本非舰船目标353个。对于多波段红外图像，首先进行PCA降维并采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域；针对候选区域中存在大量明显的非舰船目标区域的问题，利用积分图像计算候选区域的局部对比度，依据红外舰船目标的几何和灰度特征从初始目标候选区域中筛选出舰船目标可能性大的区域作为舰船目标候选区域。然后对舰船目标候选区域进行拓展以融入局部上下文信息，对于候选区域对应的5波段红外图像，分别提取每个波段图像的稠密SIFT特征，并将128维SIFT特征向量降为64维，融入SIFT特征的空间和波段位置分布信息得到新的特征向量，基于高斯混合模型对候选区域的特征向量集合进行编码融合得到舰船目标候选区域的费舍尔向量表示，最后利用线性SVM分类器识别出舰船目标。对多波段图像进行舰船目标候选区域生成实验，所提出的基于红外舰船目标的几何和灰度特征的约束方法可以有效地克服选择性搜索算法的不足，从初始目标候选区域中快速定位出舰船目标候选区域，对25组多波段图像进行实验，舰船目标候选区域生成的整体耗时为0.353 s，定位舰船目标区域耗时0.005 s。对100个正负样本进行目标识别测试，所提出的目标识别算法融合了目标的多波段图像特征信息，通过引入费舍尔向量挖掘了多波段图像梯度统计特征的深层次信息，算法的识别率达到了0.97，显著高于单波段红外图像的目标识别率。对25组多波段图像进行舰船目标检测实验，所提出的舰船目标检测方法能够在海天背景、岛岸背景以及亮带干扰等不同场景下完成海面舰船目标的检测工作，舰船目标定位准确，舰船目标召回率达到了0.95，每组多波段图像的平均检测耗时为1.33 s。研究结果表明，充分考虑海面舰船目标在红外图像中与局部海洋背景的辐射差异以及有效地融合舰船目标在多个红外波段图像中的辐射特征，可以增强舰船目标的可分性，提高舰船目标的识别率以及检测率，为基于多波段红外图像的海面舰船目标检测提供了新的技术支持。     

基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统研究

从海面目标红外辐射特性研究的具体需求出发,给出了一种用于生成海面目标红外图像的仿真算法,在此算法基础上提出了一种基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统,并对其系统构成、DSP阵列硬件实现、仿真算法并行处理等内容进行了具体描述。仿真实验结果表明该系统能满足海面目标红外图像实时仿真的基本要求,在同等仿真精度下其仿真实时性远高于其他通用计算平台。     

一种新的热红外图像生成方法研究

针对目标与背景热红外辐射特性的描述是否精确将直接影响到红外导引头对目标的发现、识别和跟踪水平，在分析热红外图像再现技术原理的基础上，按照所需再现热图像的灰度分布特征制成相应透射水平的热图底片，提出了一种利用不同透射能力涂层生成热图像的方法。借助热红外图像再现实验和图像相关系数算法，证明该方法能较好地再现目标以及背景的热红外辐射特征和细节。它不仅可用于热红外导引头和热成像仪性能的检测及评估，同时也为军用目标的热红外隐真和示假方法提供了一种新的技术途径。     

基于伪模态转换的红外目标融合检测算法

为提高红外图像目标检测的精度和实时性,提出一种基于伪模态转换的红外目标融合检测算法.首先,利用双循环的生成对抗网络无需训练图像场景匹配的优势,获取红外图像所对应的伪可见光图像;然后,构建残差网络对双模态图像进行特征提取,并采取add叠加方式对特征向量进行融合,利用可见光图像丰富的语义信息来弥补红外图像目标信息的缺失,从而提高检测精度;最后,考虑到目标检测效率问题,采用YOLOv3单阶段检测网络对双模态目标进行三个尺度的预测,并利用逻辑回归模型对目标进行分类.实验结果表明,该算法能够有效地提高目标检测准确率.     

基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制

红外复杂背景抑制是红外告警等系统发现远距离弱小目标的难题之一。提出了一种将奇异值分解与对偶树复小波变换(DTCWT)相结合的多尺度截断复杂背景抑制新方法。首先采用DTCWT对图像进行正变换,获得图像的多尺度和方向细节特征;然后根据目标和背景杂波信号系数在不同尺度之间的差异,对各子带采用奇异值分解进行处理,并利用最大的特征值重构子带;最后将系数调整后的各子带逆变换到图像域,从而将弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的。实验结果表明,该算法可以在很大程度上抑制结构化背景,保存并增强目标信号。     

车载红外告警系统中目标航迹管理及DSP实现

介绍了车载红外告警系统中多目标的航迹建立及目标从图像坐标到载体坐标的转换方法。系统在方位360°视场内均匀布置了6个红外传感器，天顶方向布置1个红外传感器，形成360°全半球视场。每个传感器对应1个目标检测板，系统设计有1个系统控制板，用于对目标进行坐标转换、航迹管理以及向各个检测板发送控制命令。当目标检测板完成目标检测后，便向控制板发送7个传感器中的目标信息，控制板对目标进行坐标转换使之统一于载体坐标系，在载体坐标系建立目标航迹并对航迹进行预测管理，最后通过串口向上位机输出目标在载体坐标系的位置信息并报警。实验证明，转换后的目标位置完全正确，且误差小于1°，满足系统指标要求。     

强杂波背景红外弱小目标检测算法

针对强杂波背景远距离红外弱小信号目标的特点,提出了一种基于自适应滤波的红外弱小信号检测方法。算法首先对图像进行消噪声处理,其次运用自适应滤波方式消除背景增强目标信号,最后进行基于点源目标(试验采集)成像信号特性的判决法则删除虚假目标,算法有效解决了光电探测设备高检测概率与低虚警率的矛盾。实验结果表明:该方法能够在单帧图像上有效提取出小区域信噪比为4的弱小信号目标,检测概率不低于0.75,虚警率不高于1次/100帧。     

一种基于小波分析的小目标检测算法

红外小目标检测技术由于其重要的军事意义成为研究热点。根据目标、噪声和背景边缘在小波域的不同特点,提出一种基于小波分析的红外小目标检测算法。该算法利用小波对奇异信号强有力的分析能力,消除了噪声和背景边缘对小目标检测的干扰,实现目标的检出。仿真实验证明该方法对红外图像中的小目标有比较理想的检测效果。     

多量级多向梯度海空复杂背景红外弱点目标检测

由于红外图像一般带有较大的噪声，采用传统的目标检测方法效果不理想。本文提出了一种新的海空背景下受强杂波和噪声污染的红外图像弱点目标检测算法。用多个量级梯度对图像目标进行检测，并对检测的结果进行了表决融合。结果表明，基于表决融合的多量级多向梯度检测消除了云层、海浪和海天线等背景干扰，在实现高检测概率的同时，不仅可以达到较低的虚警概率，而且可检测信杂比为1的点目标。