宽线宽Cr:LiSAF受激布里渊散射相位共轭激光器

激光聚焦到受激布里渊散射(SBS)介质中所产生的声子光栅的密度对比度对应于叠加光场的强度对比度,据此直观分析了宽线宽激光SBS能量阈值高于窄线宽激光SBS的原因,并对宽线宽SBS相位共轭谐振腔的高启动阈值进行了定性分析.设计并运行了Cr:LiSAF宽线宽SBS相佗共轭激光器,对其静态运行时的输出激光波形,以及自调Q动态运行时的输出激光脉冲波形、能量、光束发散角等进行了测量.结果表明它能有效地产生脉宽约为50 ns的自调Q脉冲激光,光束发散角相对于静态激光压缩了约2倍.     

基于主分量寻踪的鲁棒视觉跟踪

传统子空间跟踪易受到模型漂移的影响而导致跟踪失败.针对此问题,本文提出一种基于主分量寻踪的鲁棒视觉跟踪方法.该方法以多个模板张成的子空间作为目标表观模型,利用主分量寻踪求解候选目标的误差分量,在粒子滤波框架下利用候选目标的误差分量估计最优状态参数.为了适应目标表观变化并克服模型漂移,本文提出一种模板更新方法.当跟踪结果与目标模板相似时,该方法利用跟踪结果更新目标模板,否则利用跟踪结果的低秩分量更新目标模板.在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明:与现有跟踪方法相比,文中的跟踪方法具有较优的跟踪性能.     

荒漠背景下红外偏振弱小目标检测方法研究

针对荒漠背景下红外弱小目标检测问题,提出了一种基于稳定性矩阵恢复和双窗滤波的荒漠红外偏振弱小目标检测方法.分析得出红外偏振Q参量图的背景相似性最高,采用改进型形态学滤波可以增强其背景相关性.检测时将Q图背景看成一个具有低秩特性的矩阵,弱小目标看成是破坏其低秩性的冗余数据,建立稳定性矩阵恢复荒漠背景抑制数学模型,然后对背景抑制结果采用双窗滤波分割出目标,完成检测.实验结果证明了该方法的有效性和稳健性,具有较强的应用价值.     

基于偏振特性的伪装目标检测方法研究

在介绍偏振成像机理的基础上,分析了偏振信息检测和强度信息检测在物理含义中的区别。以12种伪装网作为目标,通过实验研究了目标的反射光偏振特性,比较了它们的偏振光谱信息。分析结果表明:观测角度、目标表面粗糙度、目标材料等对目标偏振特性有很大影响。实验给出了观测角度、目标表面粗糙度、材料等与目标偏振特性的关系,对伪装目标检测具有重要的指导意义。     

基于非负矩阵分解和IHS颜色模型的偏振图像融合方法

针对传统偏振图像伪彩色融合方法存在的不足,提出了一种基于非负矩阵分解和IHS(Intensity Hue Saturation)颜色模型的图像融合方法.首先将偏振信息解析得到的各偏振参量图像作为原始数据集进行非负矩阵分解,得到三幅特征基图像,这些特征基图像包含了场景的大部分偏振信息;然后将三幅特征基图像经直方图匹配之后,分别映射到IHS颜色模型的三个颜色通道,最后变换到RGB颜色空间,得到融合后的图像.实验结果表明,该方法不仅具有较好的色彩表达能力,而且有效地突出了目标的细节信息,提高了图像的可判读性.     

基于稀疏稠密结构表示与在线鲁棒字典学习的视觉跟踪

L1跟踪对适度的遮挡具有鲁棒性,但是存在速度慢和易产生模型漂移的不足。为了解决上述两个问题,该文首先提出一种基于稀疏稠密结构的鲁棒表示模型。该模型对目标模板系数和小模板系数分别进行L2范数和L1范数正则化增强了对离群模板的鲁棒性。为了提高目标跟踪速度,基于块坐标优化原理,用岭回归和软阈值操作建立了该模型的快速算法。其次,为降低模型漂移的发生,该文提出一种在线鲁棒的字典学习算法用于模板更新。在粒子滤波框架下,用该表示模型和字典学习算法实现了鲁棒快速的跟踪方法。在多个具有挑战性的图像序列上的实验结果表明:与现有跟踪方法相比,所提跟踪方法具有较优的跟踪性能。     

在线鲁棒判别式字典学习视觉跟踪

传统子空间跟踪较好解决了目标表观变化和遮挡问题,但其仍存在对复杂背景下目标跟踪鲁棒性不足和模型漂移等问题.针对这两个问题,本文首先通过增大背景样本的重构误差和利用L1范数损失函数建立一种在线鲁棒判别式字典学习模型;其次,利用块坐标下降设计了该模型的在线学习算法用于视觉跟踪模板更新;最后,以粒子滤波为框架,结合提出的模板更新方法实现了鲁棒的视觉跟踪.实验结果表明:与IVT(Incremental Visual Tracking)、L1APG(L1-tracker using Accelerated Proximal Gradient)、ONNDL(Online Non-Negative Dictionary Learning)和PCOM(Probability Continuous Outlier Model)等典型跟踪方法相比,本文方法具有较强的鲁棒性和较高的跟踪精度.     

基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计

从目标监视性能的角度出发,分析了低轨天基雷达星座的卫星总数、能量需求以及星座发射费用等优化目标。综合考虑了Walker星座的碰撞等约束问题,建立了低轨天基雷达星座设计的优化目标。提出了一种基于遗传算法的低轨天基雷达星座设计方法。根据天基雷达星座的特点,该算法在进化过程中使用了非可行解修正和约束分级等约束处理方法,有效提高了算法的运算效率。通过仿真实验验证了该方法能够有效的同时优化低轨天基雷达星座的构形和卫星参数。     

基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法

由于红外偏振图像具有灰度分布差别大、特征信息不明显等特点,传统区域或特征的配准算法精度难以满足红外偏振信息解析要求。从图像间相似性出发,以矩阵秩作为图像相似性的度量,提出了一种基于矩阵恢复的红外偏振图像分区配准算法。将一组待配准图像组成变化矩阵,并分解成低秩和稀疏两部分。以低秩变换矩阵核范数与稀疏变换矩阵1范数的和为目标函数,利用增广拉格朗日乘子法求得目标函数值最小时的各区域变换参数,加权平均后得到图像组的配准结果。实验结果表明,该算法配准变换参数误差小于0.02 pixel,且对噪声不敏感。