Detection of Target Embedded in Sea Clutter by Means of Millimeter Wave Radar

Sea clutter was measured using a millimeter wave radar with a frequency of 34.86GHz and pulse length of 30ns. A car carrier ship target was embedded in sea clutter. It has been discovered that target pulse-to-pulse fluctuations obey a Weibull distribution and sea clutter obey a Rayleigh distribution. We obtained target to clutter ratio improvement of 23.8dB by applying the cell average LOG/CFAR techniques. The computer simulation has been made to evaluate the detection probability and the false alarm probability. The simulation result was in good agreement with the observed data.     

基于二维IFS-CFAR算法的海杂波微弱目标检测

一直以来,统计与分形理论是分别应用在目标检测中的;CFAR检测方法采用自适应门限代替固定门限,能根据被检测点的背景噪声、杂波和干扰的大小自适应地调整;文章首先介绍了CFAR恒虚警目标检测方法,给出2D-IFS二维迭代函数系统)预测误差算法;其次运用2D-IFS方法计算了雷达回波的预测误差,结合CA-CFAR统计学目标检测提出一种新的海杂波微弱目标检测方法;最后采用实测海杂波数据进行验证,仿真结果表明文章所提方法对低目标回波信杂比具有良好的检测能力。     

基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测

针对复杂背景下的红外弱小目标检测问题,提出了一种基于形态学带通滤波和尺度空间理论的红外弱小目标检测算法。采用形态学带通滤波对红外图像进行预处理,得到红外弱小目标的潜在区域;利用高斯差分算子获得预处理后的红外图像的尺度空间,并通过尺度空间的极大值检测获得候选目标的位置和尺度;通过对候选目标的信杂比进行阈值化实现红外弱小目标的检测。实验结果和现有方法的对比证明了算法的有效性和稳健性。     

基于粒子群分类器的雷达目标一维像识别

设计了一种用于雷达一维像识别的粒子群分类算法.新算法首先对数据样本预处理,利用粒子群优化算法通过训练数据进行分类规则的提取,根据提取得到的规则对雷达一维像进行分类识别.基于Bayes定理和随机状态转移过程对新算法的收敛性进行分析.通过对三种飞机缩比模型的实测数据的识别实验,验证了新算法对实测数据和加噪数据均具有较高的识别率.     

一种基于非下采样Contourlet变换的运动点目标背景抑制算法

为了解决机载红外预警探测系统检测地面运动点目标时的结构化背景抑制,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的新算法.算法采用非下采样Contourlet变换对原始图像进行多层分解,然后对低频子带和高频子带采用不同的方法处理,最后对各子带进行重构即可得到背景抑制后图像.与数学形态学Top-hat算法比较,实验结果表明本文所提算法能有效地抑制图像背景,从而较好地提高图像的信噪比和对比度.     

基于稳定矩阵的动态图像运动目标检测

为了对视频序列中的运动目标进行快速、准确地提取,提出了一种自适应背景模型估计方法.利用背景与前景图像在时域中不同的变化特性,构造图像的稳定矩阵函数,通过稳定矩阵元素的变化自动区分背景点和前景点,并对稳定矩阵设置上、下饱和值,使算法能在短时间内自动感知背景的突变,从而快速地建立背景图像模型并对其实时更新.同时还分析了动态图像序列的配准问题,选取局部特征模板图像,采用投影匹配原理简化计算,快速估计出全局运动矢量.实验证明,背景估计算法收敛速度快,只需10 frame图像即可建立稳定背景,对于500 pixel×200 pixel动态图像序列,整个算法时间只需35 ms,完全满足工程上25 frame/s处理能力的要求.     

基于运动补偿的红外图像噪音时域IIR滤波算法

从模式识别的角度出发将图像分为运动区域和非运动区域,采用基于噪音分布模型的运动检测技术与基于概率松弛法的运动区域标号技术相结合对这两种区域进行具体划分,对分类后的图像采用时域IIR滤波,不同区域采用不同的影响因子,以期达到最终的运动补偿.仿真结果表明该方法有效抑制了噪音,同时并未引起明显的运动模糊,图像的视觉效果得到了极大改善.     

背景高斯化的遥感图像目标检测

在假设单一地表遥感图像灰度起伏符合马尔可夫模型的条件下,得到了理想单一地表灰度起伏符合高斯分布的结果。将这一结果应用于遥感图像的目标检测,提出了一种新的基于背景高斯化的遥感图像目标检测方法。该方法首先将遥感图像进行高斯化处理,将其作为近似理想背景,然后将原图像与高斯化背景做差得到残差图,进而对残差图进行目标检测。由于目标本身的信息远离背景高斯化模型,因此在背景消减的过程中,目标信息得到了很好的保持,比在原图上进行目标检测性能得到了很大的提高。实验结果进一步验证了算法具有很好的检测性能。     

高光谱图像中基于端元提取的小目标检测算法

针对高光谱图像中小目标检测问题,提出了一种基于端元提取的目标检测算法。该算法利用主成分分析的变换矩阵来构造投影算子,把原始图像投影到该算子构成的正交子空间后,大概率的背景信息得到抑制,从而突出了小概率的目标;在完成背景信息抑制的基础上,利用迭代误差分析方法进行端元的自动提取;根据所提取出的目标端元的光谱,结合光谱角度匹配技术完成目标物的检测。为了验证新方法的有效性,利用高光谱数据进行了实验研究,并与经典的RX算法的检测结果相比较。实验结果表明提出的基于端元提取的算法不需要目标的任何先验知识就能达到比较好的目标探测效果,对RX算法检测效果不太理想的小目标也能准确识别。     

基于海面可见光图像的海界线快速检测

针对海面运动载体的可见光序列图像,紧密结合海面图像的特点,提出了一种适用于海天背景和海岸背景的海界线检测方法。根据量化子图像的区域复杂度以及单元区域上下邻域的灰度差异,来判断海界线区域是否存在,若存在则预测海界线区域的位置,若不存在则放弃后续处理。由于海界线是自然视野中最长的连续性最好的直线,所以先利用周围纹理抑制的改进Canny算子提取轮廓边缘,然后对Hough变换进行投票加权,精细检测水平或倾斜的海界线。实验证明,该方法能够快速定位海界线区域,并得出既包含有效信息又大幅缩减了无意义信息的二值图像,可在轮廓边缘中准确找到海界线,具有很好的稳健性和实时性,可以应用于需要精确的海界线信息的工程任务中。     

基于分类的红外云层背景弱小目标检测方法

提出了一种新的基于模糊分类的红外云层背景弱小目标检测方法.根据红外成像的特点,将红外云层背景弱小目标图像分为三类:边缘类、净空及云中类、弱小目标类;对不同类别图像进行分析,建立了分类模型,并定义了方向特征矢量,将其作为类别的特征矢量;根据模糊分类的理论,定义了类相似系数来判别图像中每一个像素的类别属性,保留弱小目标类的像素点完成检测.实验结果表明,该方法能够对红外弱小目标图像中不同类型的区域进行准确的分类,从而较好的实现了对低信杂比的复杂云层背景图像中的弱小目标检测.     

基于背景特征参数的激光雷达目标检测

激光雷达的弱小目标检测是激光雷达的关键技术, 其主要研究难点之一是在低信噪比下, 可用于区分目标与背景噪声的特征少。研究的对象是激光雷达的远距离目标回波, 主要指空中飞机目标。根据试验得到的数据, 发现目标点在背景中往往是一些孤立的点, 与背景的相关性较小。而背景中的任一点与前后背景点相关性较强, 可以用周围的点进行线形或非线性表示。为解决低信噪比下激光雷达的目标检测问题, 提出了基于背景特征参数的目标检测算法。运用高阶统计量作为背景特征值对杂波数据进行处理。在一个小区域内, 背景的高阶统计量不会有很大的起伏, 而目标在它所在的区域内具有相对突出的变化。信噪比得以提高, 然后通过恒虚警检测和多帧相关检测, 获取真正的目标。试验结果表明该方法非常有效, 实时性强, 具有较高的实用价值。     

基于多特征的快速红外弱小目标检测算法

为了从全向红外搜索和跟踪系统采集的海量大视场高分辨率红外图像中快速准确地检测出红外弱小目标,本文提出了一种基于由粗到细的分阶段检测策略和时空域特征融合的红外弱小目标检测算法.首先,通过引入基于频域的快速显著性检测算法预先检测出目标可能存在的候选区域;其次,对候选区域进行角点检测以判定是否存在候选目标;最后,通过结合帧间时空域特征对候选目标进行进一步判定,以提取真实目标、删除虚假目标.多种实际场景的实验结果表明,该目标检测算法不仅运算量小而且探测概率高、虚警率低,是一种工程实用性能很好的红外弱小目标检测算法.     

A Reverberation Suppression Method Based on the Joint Design of a PTFM Waveform and Receiver Filter

Transmitting waveform design and signal processing method optimization are effective ways to improve a sonar system’s detection performance. In this study, the spectrum and ambiguity function characteristics of pulse trains of frequency modulation (PTFM) signals were deduced and analyzed to address the problem of serious reverberation interference in the detection of low-speed targets in shallow water environments. The action mechanisms of PTFM signal parameters on the comb spectrum and bed of nails ambiguity function were identified. PTFM signal parameters were designed according to reverberation suppression requirements. The threshold was calculated using the estimate-before-detect method, and the comb spectrum waveform cognitive filtering detection algorithm is proposed. The simulation and lake experimental results show that the PTFM signals’ reverberation suppression ability for low-speed targets was better than it was for stationary or high-speed targets. The proposed method has good universality, which can improve the output signal-to-reverberation ratio (SRR) by more than 6 dB.     

基于光谱探测与图像识别的反伪装目标系统研究

为了在野外环境中快速有效地识别敌方伪装的机动目标,设计了基于光谱探测与视频图像目标识别方法联用的目标识别系统。采用视频图像识别技术获取被测区域的二维影像,再通过光谱探测技术识别目标,最终将目标重建在图像相应位置上从而实现目标识别的可视化。理论推导得到了系统可识别目标的函数关系式,根据该函数关系进行了目标识别的量化实验。实验采用汽车模拟被测机动目标,在不同距离上分别以平坦荒地、灌木丛和废弃建筑物为背景,对明显目标、涂覆迷彩色的目标以及遮挡伪装物的目标分别进行光谱探测。实验结果显示,测试背景对光谱探测效果有一定影响,背景的连续性有利于目标识别;伪装方式以伪装物遮挡最难识别,且随着目标与系统的距离增大而信噪比随之降低。综上所述,采用光谱探测技术克服了传统图像目标识别无法识别伪装目标的缺点,可以实现对伪装目标的有效识别。     

基于光流估计和自适应背景抑制的弱小目标检测

针对复杂云背景下的弱小目标探测,提出了一种基于光流估计和自适应背景抑制相结合的弱小目标检测算法.首先根据红外图像中云的移动规律,对云背景下的红外图像进行光流分析,提取运动云区.在光流场的计算中结合了云运动的特点以及光流方程的两个约束条件,对传统的基于梯度的光流法予以改进.同时发现移动云区对目标探测的影响较大,为了抑制移动云区对弱小目标的干扰,提出了自适应抑制复杂背景的算法,在光流场分析提取的移动云区中,利用代表背景复杂程度的背景因子,自适应调整分割阈值,抑制复杂背景的干扰.这样只在容易引起虚警的移动云区进行背景抑制处理,简化了计算量,降低了云区对弱小目标的干扰,减少了虚警和误判.实验结果表明该算法可以显著减少云区造成的虚警,并且能够探测出弱小目标.     

纹理高阶分形特征在海面舰船目标检测中的应用

针对复杂海面环境下的舰船目标检测，分析了高阶分形特征缝隙在纹理分类中的应用，提出了一种基于分形维与缝隙的目标检测新方法，并利用该方法对海面舰船目标进行了检测。实验结果表明利用纹理分形维与缝隙特征进行海面舰船目标检测，可以取得较单一分形维检测更高的准确率。     

基于多步长梯度特征的红外弱小目标检测算法

针对低信噪比红外图像中弱小目标检测难的问题,在分析红外弱小目标各向梯度特征的基础上,提出了一种新的红外弱小目标检测算法.该算法基于红外弱小目标各向梯度均快速下降的特征,首先根据目标大小在待检测点上、下、左、右选取4个参考点,根据多步长下待检测点与参考点之间的最大梯度特征,判定潜在目标;然后通过连续3帧检测信息的融合,确...     

一种海空背景下红外小目标检测新算法

针对海空背景下红外小目标图像信噪比低、难以检测的情况以及传统检测方法需要图像帧数多、实时性差等缺点,基于Donoho的小波变换阈值化方法,提出了一种更加适合海空背景下红外小目标检测的新算法.该算法采用一种新的阈值求取方法以及更加简单的硬阈值化函数对图像进行处理.通过仿真实验将新算法与传统检测算法进行比较,实验结果表明,无论在处理效果还是实时性上,新算法都优于传统算法.     

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。