基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则

提出一种基于背景最佳滤波尺度的红外图像复杂度评价准则来解决传统方法评价背景效果较差的问题. 同时, 这种方法还可以为红外图像滤波提供最佳高通滤波尺度信息, 从而对红外图像进行性能最佳滤波. 首先, 生成高斯仿真目标并与红外图像进行融合, 获得包含仿真目标及真实红外背景的图像. 然后, 在不同高斯滤波尺度下对图像滤波, 并计算滤波后仿真目标的信噪比. 最后, 取滤波后目标信噪比最大时的滤波尺度作为背景最佳滤波尺度, 使用该尺度可评价红外图像的复杂度. 另外, 本文还使用数学模型推导了红外图像最佳滤波尺度, 得出最佳滤波尺度的数学表达式. 大量实验表明: 1) 本文推导的最佳滤波尺度数学表达式与实验曲线吻合. 2) 这种方法在评价红外图像复杂度方面比传统的基于信息熵的方法效果要好很多. 并且这种方法获取的红外背景复杂度为滤波最佳尺度, 可以直接利用这项指标对图像进行最佳滤波从而更好地检测弱小目标. 3) 仿真目标尺度越大, 最佳滤波尺度也会相应增大. 因此, 在评价图像复杂度时, 应使用相同尺度的仿真目标, 不同图像之间才具备可比性. 同时, 最佳滤波尺度与仿真目标的强度无关. 4) 本文算法使用的滤波器宜用高斯及Butterworth高通滤波器实现. 5) 本文提出的方法不仅可以有效分析红外视频的复杂度, 并且可以通过复杂度的变化分析图像内容的突变.     

光谱成像技术在海域目标探测中的应用

近年来,随着光谱成像技术的发展,机载成像光谱仪在海域军事目标的侦察中得到了新的应用。基于此,本文首先从高光谱成像仪的基本原理及特性出发,介绍了高光谱成像仪在海洋军事目标探测方面的应用现状。其次,分别从水面目标探测和水下目标探测两方面综合分析了光谱成像技术在海域目标探测中的应用。对于海面目标探测,多项关键技术获得突破,但当前算法仍然难以解决实时性问题;对于水下目标探测,本文主要以水下潜艇探测为例探讨了利用高光谱成像仪对水下目标进行探测的关键技术及相关可行性方案。分析可知,光谱成像技术用于海洋军事探测从技术上具有可行性且前景广阔,但仍需解决相关算法的效率及精度等关键问题,这对推动光谱成像技术在海域目标探测中的应用具有重要意义。     

一种高误码率信道条件下的无人机载光电吊舱操控指令传输策略

提出了一种无人机载光电吊舱在高误码率信道条件下操控指令传输策略。该传输策略通过连续重传机制保证了操控指令传输的可靠性,并依靠序号标记机制避免了重复响应。在误码率为0.01的情况下,操控指令数据包长度由20字节减少到10字节,可以将丢包率由0.85减小为0.65,正确接收一个数据包平均所需要的最少传输次数由8次大幅减少到3次。采用该传输策略保证了光电吊舱对操控指令的正确接收,降低了操控延迟,避免了重复响应。