车载红外告警系统空间背景虚警源辐射特性分析

针对车载红外告警系统虚警率高的问题,研究了车载环境下典型红外告警系统的辐射环境。重点分析了空间背景辐射环境的特点,对各种空间背景辐射源在典型红外告警波段的辐射特性进行了数值计算。结果表明:车载红外告警系统的主要空间背景辐射源为太阳和天空。在3～5μm的光谱区域里,太阳辐射产生的背景干扰起主要作用,需要避免直视太阳并使太阳高度角小于29.6°。而在8～12μm的波长区域里,天空成为主要的背景辐射,需要通过选取合适的背景抑制算法进行克服。     

一种自适应码书模型背景更新算法

因背景更新过程中运动信息不足,造成在处理缓慢移动目标和只有局部运动目标时常常发生误判,为解决上述问题,通过提取运动目标的空间整体信息,提出了一种自适应的码书模型背景更新算法.该方法通过对运动目标空间信息变化进行分析,寻找前景中潜在背景,然后联合像素时域统计信息,得到真正的背景模型.实验结果表明,该算法可以快速适应背景变化,能明显减少对运动信息不足目标的误判,同时保证目标检测的完整性.     

基于三维矩阵的动态背景建模方法

背景建模是背景减法技术提取前景的基础,背景建模方法的好坏直接影响目标的提取和跟踪.对于视频中同一像素块向量在时间序列上的变化,用三维矩阵水平、垂直方向表示块的位置,纵向表示块的聚集范围.根据像素块向量在一定范围内出现的次数调整其在纵向的位置,出现次数越多,其位置向前越靠近.最终使出现次数较多的向量集中在矩阵纵向1～ d/2的范围内,并根据矩阵这部分值对前景和背景进行分割.该方法中采用动态阈值,能实时动态更新背景,无须对视频进行专门学习.实验证明该方法能有效记录像素块向量的变化,使频繁出现的向量有效聚集,建立的背景模型稳定可靠,提取的前景具有较好的鲁棒性.     

非扫描式光纤法 珀解调仪分析与设计

利用相关解调原理研制了非扫描式光纤法 珀解调仪,进行了理论分析和系统优化。仪器以线阵电荷耦合器件(CCD)为光电探测器,结合现场可编程门阵列器件(FPGA)和上位机(ARM)处理,实现信号的实时处理。线性光不均匀性和杂散光所带来的背景噪声,导致不能准确检测出相关信号的极大值。为此,提出了一种能有效滤除背景噪声信号处理算法,提高了仪器对微弱信号的探测能力和稳定性,使其对光纤法 珀传感器腔长测量的相关系数达到0.999 9,测量波动仅为7 nm。实验结果表明,该仪器能实现对传感器腔长的实时测量,且测量精度高,稳定性和一致性好。     

基于背景对消的微波活体目标探测与定位

研究微波对活体目标的探测与定位,为提高活体目标的探测精度和定位的准确性,文中提出并验证了两种不同消除背景回波的方法,一种是把某一时刻的数据作为背景干扰,其他各时刻数据依次减去作为背景干扰的数据,此方法适用于活体目标相对静止的情况,即目标除了呼吸心跳外其他身体部位没有运动;另一种是间隔一个固定时间两个时刻的数据,间隔时间后面的数据减去间隔时间前的数据,此方法适用于活体目标走动或肢体摆幅较大情况。通过实验验证了不同方法适合不同的活体目标的状态。     

微分中值定理的教学实践与探索

通过对微分中值定理的教学过程进行探究,优化教学设计,启发引导学生从观察几何事实、了解历史背景、挖掘思想方法、思考拓展问题等四个方面逐步加深对微分中值定理的认识,以此提高课堂教学效果,培养学生的数学能力,为微分中值定理的应用打下基础.     

基于波原子变换的红外复杂背景杂波抑制算法

针对红外图像弱小目标检测技术中复杂背景杂波干扰问题,提出了一种基于波原子变换的红外图像背景抑制算法。首先,采用波原子变换对图像进行多尺度和多方向分解,获得原始图像的多尺度和多方向细节特征;然后,根据目标和背景杂波信号的差异,通过频域变换设计的系数调整函数修正经波原子变换后各子带系数,再经波原子逆变换重构得到估计的背景图像;最后,将其与原始图像相减获得背景杂波抑制后的图像。用真实的红外图像序列进行实验,结果显示,与最大中值和小波变换两种算法相比,该算法能有效地抑制红外弱小目标复杂背景杂波,突出目标信号,提高信杂比,具有良好的背景抑制性能。     

短时频谱通用背景模型群联合韵律的年龄语音转换

提出一种短时频谱通用背景模型群与韵律参数相结合进行年龄语音转换的方法。谱参数转换方面,同一年龄段各说话者提取语音短时谱系数并建立高斯混合模型,然后依据语音特征相似性对说话者进行聚类,每一类训练一个通用背景模型,最终得到通用背景模型群和一组短时频谱转换函数。谱参数转换之后再对共振峰进一步微调。韵律参数转换方面,基频和语速分别建立单高斯和平均时长率模型来推导转换函数。实验结果显示,提出的方法在ABX和MOS等评价指标上比传统的双线性法有明显的优势,相对单一通用背景模型法的对数似然度变化率提高了4%。这一结果表明提出的方法能够使转换语音具有良好目标倾向性的同时有较好的语音质量,性能较传统方法有明显提升。     

基于剪切波变换和邻域差分的小目标检测算法

提出了一种基于剪切波变换的背景预测算法用于红外小目标的检测.对原始图像进行剪切波变换,获得原始图像的多尺度和方向的细节特征.然后,对低频子带进行中值滤波,去除残留目标.对高频子带,根据其均方误差来调整权重系数,抑制目标和噪声.将反变换后得到的背景预测图像和原始图像进行差分,采用一种基于双窗口的邻域差分方法进行分割,最终实现目标检测.与小波变换法和双边滤波法比较,基于剪切波变换的方法对小目标的检测有较好的效果.     

基于红外压缩成像的点目标跟踪方法研究

目前压缩测量的应用研究主要集中在重构图像方面,但是很多应用中最终目的是检测和跟踪。直接基于压缩测量的检测和跟踪问题尚未解决。该文首次建立一种压缩域到空间域的映射模型,并提出一种无需重构任何图像且直接从低维压缩测量中经解码进行目标跟踪的方法,并分析其应用于天基红外探测的可能性。该方法利用Hadamard测量矩阵构建红外压缩成像系统,采用自适应压缩背景差分法从低维压缩测量信息中分离背景和前景,再从压缩前景信息中解码目标空间位置,并结合数据关联和Kalman滤波算法解决了杂波环境下点目标跟踪问题。理论分析和仿真实验结果表明,该方法能利用少量压缩测量实现目标跟踪任务,并减小探测器规格及相关算法的计算复杂度和存储代价。