基于深度学习的激光干扰成像评估方法

可见光主动成像系统被广泛应用于成像侦察领域,激光压制干扰是一种可以利用的反制手段。合理地对激光干扰效果进行评估,对于干扰一方具有重要意义。为了更客观地评价激光干扰对成像侦察的影响,从可见光成像侦察的特点出发,对激光干扰可见光成像效果进行划分,确定了干扰效果评估需求。建立了可见光图像的激光干扰效果评估模型,结合基于YOLOv4的目标检测置信度及WFSIM算法的三个图像特征表征指标,形成了对应的评估体系。构建了一套参数可调的激光干扰图像采集及评估分析实验系统,对人体目标进行图像采集,验证了提出的评估体系及方法。     

基于规范图像的光电成像系统采样响应研究北大核心CSCD

为了研究采样响应对光电成像系统生成图像的质量的影响,本文提出了将规范图像作为输入建立封闭的模型来分析采样响应的方法。首先给出了规范图像的定义并得到了USAF 1951规范图像的数学模型,然后分析了光电成像系统的采样响应过程和采样响应函数,最后讨论了USAF 1951规范图像在不同条件下的采样响应结果。研究结果表明:当采样前MTF截止频率、采样频率与采样后MTF截止频率之间的关系不同时,采样响应对像质的影响不同;当采样频率与采样前MTF截止频率满足一定的条件时,可在图像模糊与混叠之间取得平衡。     

融合注意力分支特征的甲烷泄漏红外图像分割

甲烷是现代化工业生产和社会生活的重要能源之一,实现其有效探测与分割对于及时发现甲烷泄漏事故并识别其扩散范围具有重要意义。针对红外成像条件下甲烷气体图像的轮廓模糊、泄漏的甲烷气体与背景对比度较低、形状易受大气流动因素影响等问题,本文提出一种融合注意力分支特征的红外图像分割网络（Attention Branch Feature Network,ABFNet）实现甲烷气体泄漏探测。首先,为增强模型对红外甲烷气体图像的特征提取能力,设计分支特征融合模块将残差模块1和残差模块2的输出特征与残差模块3以逐像素相加的方法融合,获取红外甲烷气体图像丰富细致的特征表达以提高模型识别精度。其次,为进一步加快模型的推理速度,将标准瓶颈单元中的3×3卷积替换为深度可分离卷积,大幅度减少参数量达到实时检测甲烷气体泄漏。最后,将scSE注意力机制嵌入到分支特征融合模块,更多地关注扩散区域边缘和中心语义信息以克服红外甲烷气体轮廓模糊对比度低等问题提高模型的泛化能力。实验结果表明,本文提出的ABFNet模型AP50@95、AP50、AP60定量分割精度分别达到38.23%、89.63%和75.33%,相比于原始YOL...     

基于改进YOLOv3的避雷器红外图像故障检测方法

针对现有的金属氧化物避雷器（Metal Oxide Arrester,MOA）红外图像故障检测方法存在识别精度低、检测速度较慢的问题,提出一种基于改进YOLOv3的MOA红外图像故障检测方法。首先,以Darknet19网络代替YOLOv3原始的Darknet53网络,并在特征学习时针对样本中不同MOA长宽比例,通过K-means聚类算法对MOA图像中的目标帧进行分析,重新聚类样本中心锚点框,得到合适的锚框数目和大小。最后,利用改进YOLOv3模型完成MOA红外图像故障检测。实验结果表明,改进的YOLOv3模型识别精度达到96.3%,识别速度为6.75 ms。     

可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法

针对夜视晕光图像区域特征差异大,导致融合图像视觉效果不理想的问题,提出一种可见光与红外图像分区融合的夜视抗晕光方法。先采用自适应阈值迭代法确定低频系数的晕光阈值,将低频系数划分为晕光与非晕光区域,在晕光区域采用非线性红外系数权值调节策略,依据图像晕光程度合理消除晕光;在非晕光区域采用灰度均值先验权值调节策略,提高较亮图像参与融合的权值,增强暗处区域的可见度。实验结果表明,本文方法对不同程度的夜视晕光场景均具有良好的适用性,能合理且有效地消除晕光,提高夜视融合图像的质量。     

基于sMLD特征的远红外航空图像配准算法

航空场景下的远红外图像迫切需要准确、鲁棒、快速的特征描述与自动配准方法。由于已有的多重线型描述符MLD特征存在“特征孤岛”和“尺度变换受限”的问题,因此针对远红外航空图像的配准问题,文章提出了一种聚合特征点以及线型描述符分段统计的特征描述方式,即sMLD特征。结合sMLD特征相互连接构成网状拓扑结构的特性,还提出了一种由粗到细的分支加速匹配算法RF-BA。其中,RF-BA粗匹配充分利用拓扑图的结构,通过局部寻优算法提高匹配的效率。RF-BA精匹配利用最小外接凸四边形原则和GMS校验原则,提升配准精度。实验结果表明,与已有的几种代表性配准方法相比,所提方法在配准精度和时间开销方面均具有更好的性能。     

基于自适应对比度增强的红外小目标检测网络

红外探测系统需要尽早发现目标以便及时拦截,但是红外图像上的小目标检测是一个挑战十足的任务。为了提高检测准确率,提出一种基于自适应对比度增强的红外小目标检测方法。为了利用自注意力机制和卷积各自的优势,设计了一个高效的特征提取网络和一个面向小目标的检测头。同时为了解决实际应用中出现的弱目标,在检测子网络前添加了一个图像预处理子网络,该模块可以自适应地调节图像对比度。在红外空中小目标数据集上的实验表明,提出的方法能达到93.76%的检测精度,与经典的检测方法相比,能够更好地平衡检测精度和召回率,证明了方法的巨大应用潜力。     

自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割

为了降低图像噪声的影响并提高遥感图像分割精度,提出了一种自适应空间约束融入混合模型的遥感图像分割算法。考虑到学生t分布具有重尾特性比高斯分布更具有鲁棒性,利用学生t混合模型(Student’s-t Mixture Model, SMM)建模像素光谱测度概率分布。为了避免图像噪声对分割结果的影响,基于马尔可夫随机场利用局部像素类属概率定义组份权重,将像素空间相关性融入SMM,进而构建出空间约束图像分割模型。为了实现自适应平滑系数的模型参数求解,采用梯度下降方法求解分割模型。采用本文算法对添加噪声的遥感图像进行分割实验,结果表明,所提算法可有效降低图像噪声的影响,同时可准确分割高分辨率遥感图像。     

基于特征模分析的金属环宽带天线设计

基于特征模理论分析方法,设计了一款加载分布电感的金属三角环宽带天线。该天线主要在金属三角环天线的基础上,加载分布电感将三角形环特定的2个模式的谐振频率靠近形成宽带。通过选择合适的馈电位置,采用同轴到微带过渡的结构激励出期望的模式。仿真和测试结果一致,天线的阻抗带宽仿真结果和测试结果分别为57.4%(2.35～4.24 GHz)和51.1%(2.46～4.15 GHz)。同时,在整个阻抗带宽范围内具有较好的全向性和稳定的增益。     

一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法

针对经典协同稀疏解混方法中稀疏性表征不足以及丰度矩阵过平滑等问题,提出一种低秩和图正则化的协同稀疏高光谱解混方法。引入加权因子,进一步促进丰度矩阵的稀疏性;引入了图正则化项,获取图像的空间信息,以促进图像的平滑性;在模型中增加低秩项,进而挖掘高光谱数据的细节结构,进一步提高解混的精度。利用2个模拟和1个真实高光谱数据进行实验,结果表明,提出方法的解混精度与经典解混方法相比得到显著提升。