空中目标多波段红外辐射特性描述与仿真分析

针对空中目标在复杂背景下的探测需求,根据实际目标的运动特性,分析目标在飞行高度、飞行姿态角改变时的辐射特点,基于MODTRAN计算得到大气辐射和衰减数据,建立目标的三维模型、热辐射和反射模型,搭建空中目标的红外成像仿真系统.分析和仿真结果表明:在中波波段,目标尾焰的红外辐射比蒙皮强很多,在长波波段,蒙皮的红外辐射比较强,仿真图像的细节比较多,尾焰的红外辐射虽然有所减弱,红外成像效果依旧很好;相同探测条件下,由于位置越高大气越稀薄,探测器的可探测距离会变得比较远.目标红外辐射特性的分析和红外仿真系统的搭建对缩短红外探测器的研制周期和进一步确定探测器波段和系统分辨率等指标提供了参考依据.     

基于灰度峰谷点的快速识别定位算法

在通常的基于灰度值的快速定位算法基础上,提出了基于灰度峰谷点的快速识别定位算法,能够迅速准确定出运动目标的位置坐标,并对二者的优缺点进行了比较。     

用于空中红外目标检测的增强单发多框检测器方法

提出了一种用于空中红外目标检测的增强单发多框检测器(SSD)方法。分析了感受野与特征图层数的关系,同时采用池化和转置卷积操作的特征图双向融合机制,从整体上增强了特征的表达能力。通过引入浅层特征图的语义增强分支,并在高分辨率特征图上增加预测框,可提升小尺寸目标的定位精度。在VOC2007小目标和空中红外目标数据集上进行了对比测试,平均精度分别提高了7.1%和8.7%,此时检测速度略有下降。结果表明,增强SSD可在空中红外目标检测中获得较好的性能。     

基于生成对抗式神经网络的红外目标仿真方法

提出了一种应用于红外目标仿真的模型。利用训练后的条件深度卷积生成对抗网络,只需输入随机噪声和类别标签,便能够自动产生预期类别的红外目标仿真图像。在手写数字数据集(MNIST)和红外数据集上分别训练模型参数,再进行自动生成实验,均可以产生高真实度的样本图像;将判别网络提取的特征用于分类实验,并将所提方法合成的图像用于数据增强,以提升分类器性能。研究结果表明,所提方法能够有效模仿红外辐射特征。     

基于红外偏振特性的空间目标探测可行性探讨

红外偏振特性及其变化规律能够表征空间目标的表面信息与状态信息。结合当前偏振探测的最新进展,分析了基于红外偏振特性对空间目标进行探测的思路与可行性。由于空间目标偏振特性会随空间目标特定的材料以及运动轨道不同而存在差异,因此红外偏振探测技术可以为空间目标的探测和识别提供更多的依据。通过对空间目标常用的不同材料、同一材料不同表面状态以及在不同观测角下偏振特性的分析,得出光滑钢板红外平均偏振度是粗糙钢板的1.3倍左右。     

基于Wishbone SoC总线接口的高性能SDRAM控制器

介绍了一种基于Wishbone SoC总线接口的SDR SDRAM控制器的设计及在FPGA上的实现,对影响其性能的关键因素做了分析.与同类的设计相比,该控制器使用高性能、简单灵活、可复用性高的片上总线接口对SDRAM的控制命令进行了完全的封装,可以进行无限长的Wishbone总线猝发传输,并自动插入刷新操作,当一次传输跨越不同的Bank和Row时,自动插入等待周期并进行切换,可达到很高的存取效率.     

一种基于小波变换的红外偏振融合算法

针对红外偏振图像可以较好地抑制背景噪声,对目标边缘信息比较敏感的特点,提出一种基于小波变换的红外偏振融合算法,它主要用于红外辐射强度图像和偏振度图像融合,增加图像的信息量。首先采用小波变换对参与融合的每幅图像分别进行各尺度分解,得到各尺度小波系数,然后针对不同尺度小波系数,采用邻域平均梯度为判据进行融合,得到融合后的各尺度小波系数,最后通过小波逆变换进行图像重构,得到融合图像。融合前后的图像对比表明融合图像在保留辐射强度图像的清晰度的同时,突出了目标的边缘、轮廓信息。相对于辐射强度图像,融合图像的梯度均值提高了112%,相对于偏振度图像,融合图像的标准差提高了151%,信息熵提高了38%。     

红外图像高速采集及实时显示系统设计

介绍了一种红外图像高速采集及实时显示系统的总体结构设计.数据采集模块采用Avago公司先进的光纤收发模块,实现了数据高速稳定的接收.显示模块采用数字视频接口(DVI)技术,能够实时显示超大分辨率的红外全景图.系统基于FPGA设计,其可编程特性使得该系统能够满足不同的实际需求,应用前景十分广阔.     

基于RocketIO的高速光纤红外图像串行传输的实现

利用RocketIO高速串行传输模块将数字图像和控制指令串行化,实现对高帧频、多通道数字图像的高速远程传输和反馈控制.利用Virtex-II Pro系列FPGA设计的光纤数字图像传输模块,可将多路长波图像信号转换为高速串行的光脉冲信号,通过光纤连接器传送到DSP板,实现稳定、低误码率的数据传输.