基于目标识别的多传感器图像信息融合技术

本文针对目标识别问题，论述了多传感器目标属性融合技术。包括目标属性融合概念、原理、处理结构、算法及应用举例。指出了多传感器目标属性融合中存在的主要问题及解决方法，并预测了发展趋势     

一种基于图像融合的运动目标快速检测算法

提出了一种新的运动目标检测方法,这种方法可以有效的提取目标轮廓。应用一种图像差分技术得到运动目标的初始轮廓线。使用了动态轮廓线使其收敛到目标轮廓。提出了一种新的目标轮廓特征级融合方法,求解两类模式图像的收敛动态轮廓线控制点向量差的范数平方极小化。这种方法不需要图像配准降低了融合的计算复杂度,有效提高了可见光图像中目标轮廓提取的精度。对比检测实验证实了算法的有效性。设计了一种基于Newmark方法的动态轮廓线快速迭代算法,将该方法和方法作了比较,对比实验表明这种方法的时间复杂度降低了22%。     

基于形状特征的水声图像小目标识别方法

为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法.对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现...     

基于红外/毫米波双模融合的目标识别方法

在数据融合的基础上,以红外/毫米波双模传感器的智能融合结构为模型,将模糊神经网络与D-S证据理论相结合,提出了一种新的目标识别方法.该算法根据红外/毫米波传感器的性能及工作范围,构造模糊变量作为神经网络的输入,根据神经网络的不同输出判别目标的真伪,并利用D-S证据理论进行目标身份识别.仿真结果证明了该算法的可行性.     

基于多光谱图像融合的掌纹识别方法

生物特征识别在信息安全领域发挥着重要作用,掌纹识别作为一种新型生物特征识别方式,具有低失真、非侵入性和高唯一性等优势。传统掌纹研究大多使用自然光成像系统以灰度格式获取,识别精度很难进一步提升。为了获得更多的身份鉴别信息,提出利用多光谱掌纹图像代替自然光掌纹图像。针对现有掌纹识别算法由于没有考虑到不同光谱的特性而导致纹理细节丢失,识别精准率低的问题,提出了一种基于多光谱图像融合的掌纹识别算法。该方法通过对不同光谱下的掌纹图像进行快速自适应二维经验模式分解（FABEMD）,将多光谱掌纹图像分解成一系列频率由高到低的二维固有模态函数(BIMF)和一个残余分量,残余分量可被视为该光谱图像低频信息的初步估计。图像采集过程中光照条件很难保持稳定,而近红外光谱图像在进行FABEMD分解时对光照变换敏感,容易导致分解后的BIMF背景信息过于冗余;因此对分解后的近红外掌纹图像进行背景重建及特征细化,在对背景冗余信息进行平滑处理的同时可以有效增强高频信息的特征表达。为避免直接融合处理后引发的图像过度曝光问题,提出对近红外特征压缩后再融合。此外,提出了一种结合了注意力机制的改进残差网络（IRCANet）,用于融合后的掌纹图像分类,在网络中引入分阶段残差结构,缓解了网络的退化问题,在学习过程中有效地减少信息丢失,对于融合后的多光谱掌纹图像,分阶段残差结构能够稳定地将图像信息在网络间传输,但对图像中的高低频信息区分效果不够显著,为了使网络关注更多区分性特征,利用特征通道间的相互依赖性,在分阶段残差结构中结合了通道注意力(Channel Attention)机制。最终,在香港理工大学（PolyU）多光谱掌纹数据集上进行的综合实验表明,该方法可以取得良好的效果,算法识别准确率能达到99.67%且具有良好的实时性。     

基于卷积神经网络与特征融合的天气识别方法

在太阳能热水器及太阳能电池等太阳能发电领域,下雨、下雪、阴天等气候因素将严重影响发电效果,而太阳能随动系统工作也必须消耗能量,所以迅速判断当前的天气状况,并设计自适应的开关随动系统极其重要。当天气状况为阴雨或者雪天时,系统应当关闭从而减少能耗。鉴于传统的天气识别方法效率低、准确度差、计算量大的问题,在公开的天气图像基础上创建了一个具有多种类别的天气分类集,并提供了一种基于卷积神经网络与特征融合的天气图像识别技术。通过采用传统方式获取图像的颜色、纹理、形状3种特征作为整个模型的底层特征,在原本的VGG16(visual geometry group-16)模型基础上进行了改进,从而提取图像的深层特征,最后将底层特征与深层特征融合起来在Softmax上进行输出,总识别率达到94%。     

基于多特征融合与ROI预测的红外目标跟踪算法

针对当前红外目标检测与跟踪算法存在场景自适应能力弱、专用性强,以及在大视场条件下,首帧图像中小目标误检率高的问题,提出一种红外序列图像目标自适应阈值分割、检测与跟踪方法.选取目标移动速度、目标轮廓的面积和周长、以及自适应分割阈值与感兴趣区域位置为动态变量,建立动态决策准则.采用首帧目标检测算法计算出序列图像的第一帧图像目标的静态变量和部分动态变量,再采用改进的局部自适应阈值分割算法分割后续帧图像,然后利用静态与动态决策准则筛选出分割后的真实目标,最后计算并更新动态决策准则.红外靶标测试结果表明:该方法对不同场景具有较好的适应性,四个场景平均跟踪准确率为95.81%,微机平台平均每帧处理时间为10.93ms,嵌入式平台为26.79ms.     

基于多特征融合的微弱红外运动目标跟踪方法

利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息(包括方位角、俯仰角以及角速度)、目标信号幅度及其成像面积等.提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法.分析了红外成像系统中目标信号特点,得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性,符合高斯分布;采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率,并根据特征的波动状况确定...     

基于多特征融合的微弱红外运动目标跟踪方法

利用红外跟踪测量系统能够同时获取目标运动信息（包括方位角、俯仰角以及角速度）、目标信号幅度及其成像面积等,提出了一种基于多特征融合的弱红外运动目标跟踪方法。分析了红外成像系统中目标信号特点,得到目标的运动、幅度和面积具有一致性和连续性,符合高斯分布;采用概率数据关联滤波推导量测各特征的关联概率,并根据特征的波动状况确定多特征融合的加权系数,估计和更新目标运动状态。理论分析和实验结果表明:该方法的跟踪精度和稳定性都明显高于仅依靠运动特征关联和依靠运动特征和幅度特征关联的跟踪方法。     

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。     

基于特征融合的手背静脉识别

图像平移和旋转会降低手背静脉识别的准确性,针对该问题,本文提出了一种特征融合的手背静脉识别法.该方法充分考虑图像的细节特征和全局特征,首先选取图像中的交叉点和端点作为特征点,再从特征点中提取出图像匹配的基准点,计算基准点至特征点间的相对距离及基准点与特征点连线间相邻连线产生的夹角作为细节特征;然后利用不变矩方法提取图像特征作为全局特征;最后将两种图像特征融合,进行手背静脉识别.实验模拟结果表明,该方法可快速有效地实现手背静脉识别.     

基于磁光调制的多光谱目标识别系统的研究

基于特征光谱的目标识别技术具有检出能力强,可分辨目标种类等优点,但也存在一定的问题,即需要事先获取背景光谱作为先验知识且要求背景光谱随时间的变化较小。由此限制了其在新环境、复杂环境中实时目标识别方面的应用。设计了一种采用磁光调制配合特征光谱分析的技术手段,使目标识别过程中无需事先获取背景谱,从而实现了一次采集获取被测目标信息的功能,相比传统的目标检测方法而言,对战场的适应能力更强,具有较好的实用意义。同时,磁光调制技术有效地抑制了背景杂散光的干扰,从而提高了目标识别概率。由于磁光调制提供了目标光谱的累加迭代信息,故即使未知背景光谱或者背景光谱变化较大时,也可以通过目标光谱的迭代信息大幅提高目标识别率。针对不同被测目标的回波光强与背景光强值进行实验分析,结果显示,三种目标对调制线偏振光的反射能力明显强于背景。采用伪装色的被测目标对可见光成像目标识别影响很大,而调制偏振型系统仍能很好地识别目标。在此基础上,对0.5～2 km范围内的目标进行多特征波长目标种类识别。采用三个特征波长时,目标识别概率在2 km左右明显降低,采用四个或五个特征波长位置时,可以实现95.0%以上的目标识别概率,同时为了降低运算量提高系统的实时检测能力,最终采用四个特征波长。     

基于多光谱辐射特性的高速目标识别定位系统

为了实现高速目标的快速识别及定位,采用多光谱辐射与声定位技术联用,在被动探测的状态下快速获取被测目标爆炸波的光谱特性及声特性,从而分析判断其种类、位置等重要参数信息。推导了多光谱辐射目标识别检出公式,计算了采用激波声定位方法获取光程距离的精度及合理的积分时间。实验分别采用5.56 mm北约弹、7.62 mm 56式步枪弹、12.7 mm 54式机枪弹作为被识别目标弹丸,通过丹麦B&K公司的2209脉冲声压计完成声压峰值采集,获得了三种目标弹丸的速度、距离信息。由静态傅里叶变换干涉系统与ICX387AL型CCD完成干涉条纹的采集,再将获得的光程信息代入多光谱目标识别算法中,从而通过目标的光谱特性识别弹丸的类型。实验结果显示,5.56 mm北约弹的三个特征波长位置幅值接近,966 nm位置处幅值最大;7.62 mm步枪弹在935 nm位置上幅值最大,其他两个位置上幅值相近;12.7 mm机枪弹的三个波长呈阶梯状分布。在多次测试过程中,经光谱标定、特征波长提取等方法对采集得到的三组光谱数据均可成功识别弹丸的种类并给出目标位置,满足设计要求。     

基于兴趣区域掩码卷积神经网络的红外-可见光图像融合与目标识别算法研究

建立权重独立的双通道残差卷积神经网络,对可见光与红外频段下的目标图像进行特征提取,生成多尺度复合频段特征图组.基于像点间的欧式距离计算双频段特征图显著性,根据目标在不同成像频段下的特征贡献值进行自适应融合.通过热源能量池化核与视觉注意力机制,分别生成目标在双频段下的兴趣区域逻辑掩码并叠加在融合图像上,凸显目标特征并抑制...     

基于局部不变特征的目标自动识别

为快速、准确地识别图像中的目标,提出一种结合图像熵和加速鲁棒特征算法的目标自动识别方法.首先,分块计算图像的信息熵,根据阈值筛选出纹理丰富区域.然后,结合Hessian矩阵和Harris算法提取纹理丰富区域的局部特征点.接着,计算特征向量并用主成分分析降低向量维数.最后,采用双向最近距离比例匹配算法进行分类,并用随机抽样一致算法剔除误匹配点.实验结果表明:对仿真数据库中带有视角、光照和尺度变化的图像,识别率分别为87.12%、75.31%和84.98%,平均识别时间分别为70.35ms、71.27ms、220.63ms;对含8956×6708像素的航空大面阵图像,正确匹配率为78.13%,识别时间为68.09s.本方法识别率和时间性能均优于加速鲁棒特征算法.     

尺度不变特征与几何特征融合的人耳识别方法

要提高人耳的识别率,关键是特征的提取与表达.尺度不变特征变换(SIFT)技术是局部点特征提取算法,在尺度空间寻找极值点,提取对图像的尺度和旋转变化具有不变性,对光照变化和图像变形具有较强的适应性的特征向量.尝试用SIFT技术来提取外耳图像的结构特征点以形成稳定的特征描述子,为了克服一幅图像中有多个局部描述子相似的问题,在SIFT特征描述子中融入一个耳廓几何特征.最后采用特征向量的欧氏距离作为两幅图像相似性度量标准进行人耳识别.在耳图像库七进行实验.结果表明,该方法不仅可以有效地提取人耳特征,通过少量特征可获得较高的识别率,而且对耳图像刚体变化具有较强的稳健性.     

基于双调制的反伪装目标探测系统研究

为了实现对被伪装网覆盖的被测目标进行有效探测,提高目标识别系统的反伪装能力,设计了基于电光和磁光双调制的目标识别系统。系统由起偏器、电光调制电路、磁光调制电路、检偏器、光电探测器等组成。推导了基于电光调制与磁光调制组合形成的调制函数,并在矢量分析的基础上,计算了电光调制参数δ与磁光调制参数θ对回波光强函数的影响。实验以边长1 m的正方形钢板为测试目标,与两种常用伪装网配合在不同背景环境中进行反伪装目标探测。对不同偏振角条件下的回波光强响应电压进行了测试与分析。结果显示,目标与伪装网均存在明显的响应峰值,但由于目标位置及角度不同峰峰值位置有所不同,而背景不存在较强的响应值。故在整个磁光调制周期内,可以获得响应电压极值信号,从而识别伪装目标。对不同波长条件下的回波光强响应电压进行测试可知,光源波长的改变对回波峰峰值与背景噪声具有一定的影响,从而可以通过适当的调节光源波长实现提高目标图像信噪比的目的。总之,该系统在目标有伪装网覆盖的条件下仍能较好地区分目标及背景,具有很好地反伪能力。     

基于快速骨架提取的三维目标识别

针对三维目标识别问题,提出了一种基于快速骨架提取的方法。根据骨架所反映的目标拓扑结构,建立了不同目标局部结构之间的对应关系;而在对应的局部曲线段上,采用基于曲线配准的方法进行匹配;以各个局部匹配的成本之和评估不同目标的相似性.这种方法在目标出现一定程度的视觉变形时仍具有较好的识别效果,同时避免了基于曲线方法的匹配目标的局部,而忽略局部之间相互的空间组织的缺点所造成的误匹配.算例结果表明这种算法对于三维目标有较好的识别效果.