海杂波背景下小目标检测的分形方法

针对海杂波背景下小目标检测对海情依赖性强的问题, 本文采用分数布朗运动模型对实测海杂波建模, 结合多重分形去势波动分析法确定分形参数, 分析了海杂波的单尺度、多重分形特性. 在单尺度分形的基础上, 利用表征海杂波分形特征的分数维和Hurst指数构建了分形差量, 提出了基于分形差量的小目标检测方法;在多重分形基础上, 比较了两种海杂波的高尺度多重分形特性. 结果表明, 当尺度q > 10时, 纯海杂波的多重分形参数H(q) < 0, 而存在小目标的H(q) > 0, 此差异性为高尺度分形参数的海杂波背景小目标检测提供了判定依据. 所研究的两种方法均能实现不同海情下的小目标检测.     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

红外序列图像多运动目标检测

针对背景不动情况下提取红外图像运动目标,提出了一种基于连续四帧序列图像精确检测多运动目标的算法,并用软件仿真了该算法处理图像的效果并与其他方法进行了对比。经试验证明该方法算法简单,实时性好。对单目标、多目标、室内、室外、简单和复杂背景的红外序列都可以得到较好的检测效果。能够有效地去除背景和噪声,精确地确定运动目标位置,有利于后续的目标跟踪,算法适于实时应用。     

基于双边滤波的弱小目标背景抑制

 为解决红外弱小目标检测技术中结构化背景抑制的难题,利用双边滤波集成了图像几何、光度和局部结构相似性等信息并以非迭代、局部操作的优点,提出了一种基于双边滤波的红外弱小目标背景抑制算法,并引入了局部梯度的统计特性来抑制背景细节、增强目标信息,从而达到更好抑制图像中的背景,突出目标图像,提高图像整体对比度、信噪比的目的。实验结果显示,与小波滤波算法比较,该算法对含有弱小目标的复杂背景从主观视觉和数值指标都具有良好抑制效果。     

红外搜索系统中弱小目标检测算法研究

 复杂背景下低信噪比弱小目标的检测是红外搜索系统中的重点和难点,为解决红外搜索系统中杂波干扰多、目标信噪比低等问题,提出一种模板匹配滤波的目标检测方法。该算法在预测背景的同时,通过对图像背景灰度值进行动态的阈值处理,自适应地进行背景抑制。当背景包含较多复杂因素时,采用模板匹配滤波的目标检测方法,消除背景抑制后的残留杂波,实现弱小目标的提取。试验结果表明：当场景较复杂且图像信噪比较低时,使用该算法处理后可使图像信噪比达到4 dB以上,从而提高了弱小目标的检测概率。     

海杂波FRFT域的分形特征分析及小目标检测方法

针对海杂波背景下海情对小目标检测的严重影响, 本文研究了实测海杂波在分数阶Fourier变换(FRFT)域的分形特征, 分别提出了单、高尺度下的分形检测方法. 由数学定义推得, FRFT 在不同阶数和尺度情况下, 不具有一致的自相似特性, 采用多重分形趋势波动分析法确定分形参数H(q), 分析了海杂波在不同海情、距离和极化条件下的分形特征. 在单尺度基础上结合FRFT的变阶优势, 提出了阶数自适应的小目标检测方法; 高尺度条件下, 比较了不同因素对海杂波FRFT域多重分形参数的影响. 结果表明:海杂波FRFT域可用变换阶数的方法检测到湮没在复杂海情中的小信号, 检测门限多数提高200%以上, 比采用时域信号提高26.3%. H(q) 在负高尺度上具有明显的多重分形特征差异, H(q)-q曲线满足反正切分布, 纯海杂波与含目标数据的拟合幅值比分别大于1.8(HH)和1.4(VV), 为海杂波背景小目标检测提供了判定依据.     

基于不同散射机制特征的海杂波时变多普勒谱模型

海杂波的多普勒谱建模对采用多普勒处理技术的雷达进行有效的海杂波抑制和目标检测具有重要的意义.本文分别考虑Bragg,白冠和破碎波三种散射机制对应的多普勒谱分量的特征,对三种谱分量的频移和展宽进行分离,并引入附加速度频移量,提出了基于不同散射机制特征的雷达海杂波时变多普勒谱模型.该模型假设谱强度为受观测时间区间影响的随机变量,能够同时适用于平均多普勒谱与短时多普勒谱建模.通过分别对黄海海域实测的岸基P,S波段海杂波平均多普勒谱与短时多普勒谱建模测试,结果表明该模型相对传统模型的建模精度更高,尤其体现在短时谱的观测时间较长和平均谱形式较为复杂的情况下,建模误差显著减小.     

混沌海杂波背景下的微弱信号检测混合算法

基于经验模态分解理论, 提出了一种基于粒子群算法的支持向量机预测方法. 采用总体平均经验模式分解法将混沌信号分解为若干固有模态函数和趋势分量, 将复杂的非线性信号转化为具有不同尺度特征的平稳分量. 利用粒子群算法对支持向量机的惩罚系数和核函数进行优化, 结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型. 从预测误差中检测淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号). 对Lorenz系统和实测IPIX雷达数据进行仿真实验, 结果表明, 该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号, Lorenz系统得到的均方根误差0.000000339 (-102.8225 dB时)比传统支持向量机方法的均方根误差0.049 (-54.60 dB时)降低了5个数量级, 从海杂波中检测出具有谐波特性的微弱信号, 表明预测模型具有更低的门限和误差.     

海面太阳耀光背景下的偏振探测技术

为了实时抑制太阳耀光对海面目标探测的影响,基于偏振光学理论,设计并构建了一套偏振自适应滤波探测系统。本文介绍了偏振探测系统的功能和组成、偏振探测及背景抑制原理,并给出了该系统的光学设计结果;利用自适应偏振滤波探测系统,通过搭载望远镜跟踪试验平台,针对海上典型目标,开展了相关的偏振验证实验。实验结果表明:海面太阳耀光存在比较明显的偏振特性,采用常规探测手段,探测器极易出现饱和,而利用偏振探测技术则能够有效抑制太阳耀光的影响,进而实现目标的有效探测。     

一种频域−波数域峰值筛选的无源声呐宽带检测方法

在水声信号处理中, 传统的无源声呐宽带目标检测在多目标、强干扰的复杂环境中输出信噪比低, 使得检测性能急剧下降。针对此问题, 提出一种基于均匀线列阵在频域−波数域上宽带信号能量分布特性进行目标检测的方法。该方法首先将阵列信号转换到频域−波数域, 利用不同频率下波数主瓣、旁瓣宽度特征以及空间分布特征, 设计针对主瓣的判别与分配方法, 实现对同一目标不同频率下波数谱主瓣判别, 使用主瓣能量累积、主瓣数目累积的方式来形成方位谱, 从而进行目标检测。理论分析和仿真结果表明, 所提方法只利用对目标检测有突出贡献的波数主瓣, 降低了旁瓣的影响, 有效提高了无源宽带水声目标的检测能力。海上试验数据处理结果表明, 目标输出信噪比相比子带峰值能量检测算法可提高5.58 dB, 较传统能量检测可提高8.73 dB, 计算时间相比传统能量检测降低46%, 验证了所提方法的有效性与实时性。     

一种基于正负差图像的运动目标检测新方法

运动目标检测领域中现有的差图像法是利用绝对值差图像检测差图像上运动目标区域,用现有方法检测时易受噪声干扰,而且当摄像机有自运动时需要进行背景运动补偿。因此,提出一种新算法,即首先分别计算正差图像与负差图像,然后利用运动目标区域在正差图像与负差图像中的幅值、形状以及运动等信息的对称性对其进行检测,最后给出针对飞机尾焰序列图像进行检测的结果。实验结果表明：该方法可提高运动目标检测的可靠性与效率。     

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8~12 μm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。     

Modified GIT model for predicting wind-speed behavior of low-grazing-angle radar sea clutter

A modified GIT model for describing the variational trend of mean clutter reflectivity as a function of wind speed is proposed. It uses two slope adjustment factors and two critical wind-speed factors to define and adjust the increasing slope of reflectivity with respect to wind speed. In addition, it uses a constant factor to compensate the overall amplitude of clutter reflectivity. The performance of the modified GIT model has been verified on the basis of the L-band low-grazing-angle radar sea clutter data. The results are in good agreement with the experimental data, indicating that the model is more effective in predicting the wind-speed behavior of clutter reflectivity than the conventional GIT model, especially for lower and higher wind speeds. We believe that the proposed model can provide deeper insights into the relationship between radar sea clutter reflectivity and sea state conditions.     

基于全变差的弱小目标背景抑制

结构化背景抑制是红外弱小目标检测技术的一个难题。根据红外图像中目标和背景信号的特性,在定义Gabor函数为点扩展函数的基础上,提出了一种基于全变差滤波的背景抑制算法,该算法将图像的背景抑制转化为求解全变差滤波模型最小化,以便最终实现对红外图像的背景抑制。对真实的红外图像序列进行实验,并与小波域滤波算法进行了比较。几组实验结果表明,对在结构化背景下的红外弱小目标背景来说,从主观视觉和数值指标来看,该算法具有良好的抑制效果,且运算量较小,便于实时实现。     

利用正弦调频信号的宽带速度敏感特性抑制混响

有源声呐探测水中低速目标时,混响与目标回波的频率接近,目标回波与混响分离困难。根据运动目标与产生混响的散射体在速度域的差异,利用正弦调频信号(SFM)的速度敏感特性实现目标回波与混响的有效分离。推导了 SFM信号宽带混响抑制能力与速度分辨模糊之间的约束关系,建立了波形优化设计的搜索模型。通过多普勒滤波处理将数据从频率域统一转换至速度域,设定合适的速度门限,去除静止的混响成分。通过仿真分析了 SFM信号的混响抑制能力、调制指数和带宽的关系,在设定的速度范围内平均混响抑制能力较连续波(CW)信号可提高7.5 dB。动目标试验数据的处理结果表明了该方法能够抑制混响中强杂波造成的虚警,通过速度差异性可有效提高对动目标的检测能力。     

大气波导条件下雷达海杂波功率仿真

考虑近海面大气折射率垂直梯度的变化, 采用曲面波频谱估计方法(CWSE)计算掠射角, 并结合修正的GIT海表反射率模型和雷达距离方程对大气波导条件下雷达海杂波功率进行仿真, 最后通过数值实验及与实测数据比较, 验证了CWSE方法的可行性.关键词：大气波导雷达海杂波曲面波频谱估计     

基于雷达海杂波的区域性非均匀蒸发波导反演方法

由于不同海域上空气象条件的不同, 海上蒸发波导在大尺度海面上空发生时通常是区域性非均匀的, 这一特性使得该环境中的电波传播特性相对于水平均匀的蒸发波导环境情况而明显不同, 因此, 进行区域性非均匀的蒸发波导探测反演对正确预测电波传播特性及提高雷达系统的工作性能具有重要的意义. 考虑到实际应用中蒸发波导信息获取手段的多样性, 将中尺度数值气象模式MM5预报的区域性蒸发波导修正折射率剖面作为先验信息, 提出了一种含该先验信息的区域性非均匀蒸发波导的雷达海杂波后验概率估计模型. 该模型使用主分量分析法对蒸发波导的水平非均匀性进行参数化建模, 然后通过贝叶斯理论将修正折射率剖面参数的先验概率分布、后验概率分布和似然函数联系起来, 利用雷达海杂波实现蒸发波导剖面参数的最大后验概率估计反演. 通过我国东海海域的实际区域性非均匀蒸发波导反演测试, 表明该模型能够以更高的精度实现区域性非均匀蒸发波导的反演.     

基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测方法

提出了一种基于空时联合稀疏重构的红外小弱运动目标检测算法。通过学习序列图像内容而构建的空时联合字典能同时刻画目标或背景的形态特征和运动信息;利用多元高斯运动模式从空时联合字典中提取出目标空时字典和背景空时字典,目标空时过完备字典描述移动的目标,背景空时过完备字典表征背景噪声。将连续多帧图像在空时联合字典上进行稀疏分解,然后分别利用目标空时字典和背景空时字典中的最大稀疏系数及其空时原子重构信号,获取重构残余能量差异来区分目标和背景。试验结果表明,由同源的空时字典重构的残余能量小,而由异构的空时字典恢复的残余能量大,该方法不仅能提高序列信号表示的稀疏度,还能有效提高小运动目标的探测能力。     

基于改进动态规划的主动声纳序列图像检测方法

动态规划是序列图像小目标检测的常用方法,该方法假设各帧图像间目标转移过程为马尔可夫过程,将能量累积计算量由原本的按图像帧数幂指数增长变为成倍增长,大大减小了计算量,使计算目标多帧累积能量变为可能。为了提高算法检测能力,该文根据动态规划算法原理及惩罚函数特点对算法进行了改进,使原本的二阶规划过程变为三阶,使指标函数更加有效地累积,有效提高了相同虚警概率下的检测概率。还利用该算法设计了主动声纳序列图像检测过程,并进行了仿真,验证了算法的有效性。