对固定平台红外单站被动定位技术研究

介绍了一种基于红外成像和序列图像处理技术的对固定平台红外单站被动定位新算法.该算法通过对红外成像目标的实时测量信息求解出目标相对测量基站的距离,它适用于匀速、匀加速和变加速等各种运动模型,具有定位精度高、体积小和便于机动的特点.该算法对可见光成像单站被动定位同样有效.     

弹道测量中红外焦平面成像系统的应用研究

探讨利用红外焦平面成像系统对常规快速弹丸目标的跟踪与测量的可行性,以便于利用红外探测技术实现高精度远距离的弹道测量。文章选用响应工作波段为3－5μm的红外焦平面器件作为探测元件,对122mm火箭弹的作用距离以及红外两站交汇测量系统对122mm火箭弹的交汇测量精度进行了分析计算。针对计算中目标辐射强度难以确定的问题,采用根据试验结果比对换算的方法予以解决。     

红外成像技术在靶场中的应用

本文就红外成像技术在靶场的应用，阐述了靶场应用的必要性、可行性以及注意的几个问题。分析了红外成像技术在靶场外弹道测量、图像传输和目标热场分布测量等方面的优势；通过理论计算，分析了红外成像测量系统选用的波段、可能达到的作用距离和测量精度等技术指标；结合靶场的工作实践，提出了红外测量系统在靶场应用中应重视的窗口选择、图像时延与传输、双目标识别以及标校等问题。     

一种基于纹理特征的红外成像目标跟踪方法

提出了一种基于LBP（Local Binary Pattern)纹理特征的红外成像目标跟踪方法,将LBP纹理特征集成到了核跟踪方法中.根据目标各区域对背景的区分能力不同,提出了目标各区域置信度的评价方法,用基于区域置信度及空间距离核加权的LBP特征概率密度函数,构造了目标及候选目标的特征模型.通过相似性度量,利用均值漂移方法实现了基于纹理特征的红外成像目标跟踪.实验结果验证了该算法在红外成像目标跟踪中较基于灰度的均值漂移跟踪算法更为鲁棒.     

红外时间延迟积分点目标探测系统中速度失配影响研究

基于时间延迟积分的红外点目标探测系统在推扫成像过程中会受到速度失配的影响导致点目标的探测性能降低.基于调制传递函数的传统频域建模分析方法由于缺少相位传递函数的介入,无法对目标探测性能的影响进行有效分析.为了解决该问题,采用成像系统的点扩散函数以及线扩展函数建立了成像系统的速度失配模型,并对速度失配对目标检测系统的影响进行了研究.模型理论计算以及实际成像实验结果表明,当时间延迟积分级数为8级,速度失配量ΔV/V=25%时,点目标能量响应均值下降50%,当速度失配达到ΔV/V=12.5%时,点目标能量响应均值下降30%.研究结果可为后续红外时间延迟积分成像系统的设计提供参考.     

目标测偏统计用于对成像制导的激光干扰效果分析

对成像制导武器的激光干扰是一个复杂的过程,当干扰源或干扰对象的参数以及两者之间的相对关系发生变化时,都会对干扰效果产生影响。提出了一种基于目标图像测量统计的干扰效果评估方法,对CCD成像探测系统的激光干扰进行了仿真试验,结果表明目标测偏量的均差和方差能够直接反映CCD成像跟踪系统在激光干扰下的受干扰程度,是对成像制导的激光干扰效果分析的一种有效途径。     

目标辐射特性现场校准用大面积黑体辐射源技术研究

红外成像技术在空间探测、对地观测、安防监控等领域的应用越来越广,为了确保红外目标识别的准确性,必须掌握目标的辐射特性。目标辐射特性需要在外场实际条件下测量得到,需要利用大面积黑体辐射源对目标特性测量设备进行现场辐射参数校准。设计了一种大面积黑体辐射源,辐射体采用铝材质并发黑处理,大面积黑体辐射源温度控制采用PID控制算法。在外场实际环境温度为26.8 ℃,湿度为60%时对目标特性测量设备辐射参数进行了校准。试验数据表明:辐射温度测量不确定度为0.4 ℃（k=2）,取得了较好的应用效果。     

红外搜索设备作用距离等效分析与应用

红外光电探测设备作用距离的大小除与设备本身的性能有关外，还制约于环境温度、相对湿度、能见度距离以及目标特性等诸多因素的影响。判定红外光电设备作用距离是否合格是目前靶场试验中突出的问题，因为考核现场很难造就标准环境(规定环境)和使用真实目标。本文利用传统的作用距离计算公式对红外光电探测设备作用距离进行计算．并对大量试验数据进行统计，对真实目标光学辐射特性进行实际测量，使计算公式的主要参数得到量化。根据红外光电设备在标准条件下所规定的作用距离要求，计算在现场试验条件下应达到的作用距离，即等效距离，以此判定红外光电设备在实际试验中所获得的实测作用距离是否满足规定要求。     

高超声速飞行器红外可探测性能研究

以高超声速乘波体为例,针对稀薄大气空间高超声速目标的红外可探测性能进行分析研究。采用工程算法计算了不同飞行条件下的飞行器驻点热流分布,由此得到其辐射平衡温度;采用小区间求和方法计算大气对红外辐射的传输衰减作用;考虑了目标与背景辐射强度差异、点目标成像的弥散现象对探测器作用距离的影响,建立了新的红外探测系统作用距离计算模型。仿真实验表明,弥散系数随着目标探测器间距离而变化;随着飞行器飞行速度的增加,系统对目标的探测距离增大,同时与长波波段相比,中短波波段时的探测距离更大。外场试验结果表明,与现有算法相比,本文方法具有较高精度。     

光电观察系统对海作用距离测试与评价方法

通过分析光电观察系统的使用方法、工作过程以及对海上目标作用距离的影响因素,探讨了使用探测距离、识别距离和辨识距离等三项测量指标作为评价成像系统作用距离性能的合理性,研究了成像系统对海上目标作用距离测试方法和数据处理方法。     

基于模糊判决的图像边缘连接

边缘连接是图像边缘提取中的一项重要的后处理技术。基于模糊判决理论 ,在由Sobel算法得到的边缘图像的基础上 ,给出了一套行之有效的边缘连接技术。结果表明 ,用所提出的算法提取目标图像的边缘时 ,能够在保持原有图像不失真的情况下 ,较大地提高边缘图像边界的连通性 ,为光电跟踪器和成像雷达的目标检测、跟踪和识别等提供了良好的基础。因而 ,本算法具有较高的实际应用价值     

针对图像序列的快速低存储开销配准算法

针对序列图像配准问题，提出一种快速低存储开销配准算法。首先，生成一系列与具体图像内容无关的特征点。而后，使用正向-反向跟踪来获取稳定的特征点对,其中，正向跟踪用于获得所有可能的特征点对，反向跟踪用来得到正向-反向误差，并且利用此误差来获取最终稳定的特征点对。最后，在稳定特征点对的基础上通过归一化直接线性变换计算得到可用于图像配准的单应矩阵。实验表明该算法能够提供与优秀的传统算法相当的配准性能。由于该算法对序列中图像之间的连续性进行了充分利用，不仅降低了存储开销，还提高了运算速度。对480360的序列而言，该算法需要的存储开销仅为421 kB，且运算速度达到32 帧/s。     

一种新的红外成像末制导目标跟踪方法

为了稳定跟踪导弹末制导阶段的红外目标,提出了一种基于尺度不变特征变换的红外目标跟踪算法.尺度不变性特征变换所提取的图像纹理特征具有尺度和旋转不变性,跟踪算法分别提取目标模板和待跟踪图像的尺度不变特征变换特征.根据最小欧氏距离准则提取目标模板与待跟踪图像间相匹配的尺度不变特征变换特征点对,利用该特征点对拟合反映两图像间映射关系的仿射模型,并据此估计目标中心位置及调整目标模板尺寸.仿真结果表明,跟踪算法能够较好地实现在导弹末制导阶段对红外地面杂波背景下目标的稳定跟踪,其跟踪准确度和稳定度优于传统方法.
关键词:末制导跟踪|尺度不变性特征变换|特征匹配|仿射模型     

基于图像融合的动态轮廓线跟踪新方法

红外与可见光传感器是目标跟踪识别系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行融合能有效提高系统跟踪检测的准确性。将动态轮廓线模型与图像融合结合,在特征搜索过程中利用特征点准确地完成了图像配准,同时使用了一种新的特征级融合方法,将两种图像中目标轮廓的B样条曲线控制点进行实时微分耦合。这种耦合将Curwen提出的微分耦合机制作了改进,利用图像配准把刚性硬模板改变为实时的变换模板并推导了融合后动态轮廓线的新的动力学方程。这种融合利用了红外图像目标轮廓信息约束可见光图像中动态轮廓线的收敛形状,有效地提高了可见光图像目标跟踪的准确性。对运动人手序列图像的对比跟踪实验表明,这种融合使得可见光图像中动态轮廓线平均跟踪误差减小了60．25％。     

Motion tracking in infrared imaging for quantitative medical diagnostic applications

In medical applications, infrared (IR) thermography is used to detect and examine the thermal signature of skin abnormalities by quantitatively analyzing skin temperature in steady state conditions or its evolution over time, captured in an image sequence. However, during the image acquisition period, the involuntary movements of the patient are unavoidable, and such movements will undermine the accuracy of temperature measurement for any particular location on the skin. In this study, a tracking approach using a template-based algorithm is proposed, to follow the involuntary motion of the subject in the IR image sequence. The motion tacking will allow to associate a temperature evolution to each spatial location on the body while the body moves relative to the image frame. The affine transformation model is adopted to estimate the motion parameters of the template image. The Lucas–Kanade algorithm is applied to search for the optimized parameters of the affine transformation. A weighting mask is incorporated into the algorithm to ensure its tracking robustness. To evaluate the feasibility of the tracking approach, two sets of IR image sequences with random in-plane motion were tested in our experiments. A steady-state (no heating or cooling) IR image sequence in which the skin temperature is in equilibrium with the environment was considered first. The thermal recovery IR image sequence, acquired when the skin is recovering from 60-s cooling, was the second case analyzed. By proper selection of the template image along with template update, satisfactory tracking results were obtained for both IR image sequences. The achieved tracking accuracies are promising in terms of satisfying the demands imposed by clinical applications of IR thermography.     

电视经纬仪跟踪测量中运动目标快速识别定位算法

为解决电视经纬仪跟踪测量系统中对运动目标快速识别定位的要求,在深入分析运动目标特性和电视经纬仪跟踪测量系统特点的基础上,利用经纬仪角度变化信息,对运动目标图像序列进行帧间差值计算以获得目标残差图,并基于残差图提出了一种新型的运动目标快速识别方法,大大减少了运算量. 结合中值滤波和图像二值化,实现了运动目标的快速定位. 通过对目标实测图像序列的实验, 结果证明：该算法具有快速、稳定、有效等优点,能够满足电视经纬仪跟踪测量系统对运动目标快速识别定位的要求.     

基于普尔钦斑点的人眼视线方向检测

分析了在人眼视线方向检测中普尔钦斑的成像机理,探讨了普尔钦斑的位置与眼球转动角度间的变化关系,发现普尔钦斑的位置随着眼球的转动而基本呈线性变化的规律。提出了仅利用普尔钦斑的偏移量来检测视线方向的新方法。该方法只需在拍摄得到的眼睛图像中寻找灰度特征明显的普尔钦斑即可准确判断出使用者的视线方向。实验证明,该方法简单有效,所需要的运算量小,可提高视线方向的检测速度和精度,能进一步简化检测装置。     

A deep learning ball tracking system in soccer videos

Increasing interest, enthusiasm of sport lovers, and economics involved offer high importance to sports video recording and analysis. Being crucial for decision making, ball detection and tracking in soccer has become a challenging research area. This paper presents a novel deep learning approach for 2D ball detection and tracking (DLBT) in soccer videos posing various challenges. A new 2-stage buffer median filtering background modelling is used for moving objects blob detection. A deep learning approach for classification of an image patch into three classes, i.e. ball, player, and background is initially proposed. Probabilistic bounding box overlapping technique is proposed further for robust ball track validation. Novel full and boundary grid concepts resume tracking in ball_track_lost and ball_out_of_frame situations. DLBT does not require human intervention to identify ball from the initial frames unlike the most published algorithms. DLBT yields extraordinary accurate and robust tracking results compared to the other contemporary 2D trackers even in presence of various challenges including very small ball size and fast movements.     

月球目标的探测与跟踪技术研究

研究了月球目标探测成像及自动跟踪系统。利用CCD图像传感器、图像处理技术以及图像跟踪算法可以取代对月球的手动跟踪,无需预知月球的运动轨道,在自动跟踪的同时记录月球影像,便于对月球表面数据的记录和处理,并能进行实时图像处理,利于对月球图像的分析,为月球探测跟踪做了一次有益的新方法尝试。     

强背景下模糊闪烁成像目标探测与跟踪

 强背景下空中运动目标主要表现为边缘残缺、模糊，甚至出现闪烁、间断等复杂成像特性，这成为制约目标探测和成像跟踪的瓶颈问题。结合跟踪过程反馈信息来确定目标点扩展函数，利用一种新的Ben-Ezra图像复原模型，解决了目标运动模糊的图像复原问题；采用基于特征伴随值的相似性判断方法，构造联结机制的联想网络模型，来解决目标闪烁和残缺特征的联想问题。对提出的方法进行了图像序列的仿真，取得了较好的实验结果。