前视末制导地面目标红外场景生成算法研究

提出了一种基于遥感信息的前视末制导地面目标红外场景生成方法。首先,利用遥感信息生成目标区域可见光三维场景,作为场景仿真的基础模型;然后,通过建立目标及背景的温度模型、红外温度-辐射模型,计算出目标及背景的红外辐射值,针对仿真目标区域的特点进行建模仿真。最后,采用了一种基于可见光纹理的背景真实感合成方法,增强场景的仿真效果。通过对比实测温度和红外实时图以及灰度相关匹配实验,结果表明,本文方法真实地反映了目标区红外辐射变化规律,具有较好的逼真程度。     

机载光电导航瞄准系统的应用和发展概况

介绍了现役战斗机机载“蓝天”光电瞄准和导航吊舱及其后续改进系统，以及其他机载高级光电瞄准和导航系统的发展概况。     

红外目标探测器的特征及其军用前景

论述了中波和长波红外探测器的特征及装备前景;机载前视红外（ＦＬＩＲ）成像系统用于地面目标探测和机载红外搜索跟踪（ＩＲＳＴ）系统用于空中目标探测的前景。     

基于扩展空间直方图的红外目标跟踪方法

针对传统均值漂移算法中仅仅利用目标的颜色信息而导致目标模型分辨能力不高的问题,提出了一种基于扩展空间直方图的红外目标均值漂移跟踪方法.首先对空间直方图进行扩展,构建了一种结合目标颜色分布和空间约束关系的联合空间颜色模型,有效提高了目标模型的分辨能力.通过给定目标空间位置和颜色联合概率密度函数,定义目标区域与候选区域概率密度的相似性度量,进而实现了红外目标的准确定位.实验结果表明该算法简单有效,能准确跟踪前视红外目标.     

无人机机载光电系统综述

本文主要介绍以色列、美国、俄罗斯、西欧诸国的无人机机载光电系统及其新技术的应用，如高精度稳瞄技术、美国的第四代电光相机、先进的前视红外系统及多光谱信息的压缩与传输技术。本文对我国无人机光电系统的设计有一定的参考价值。     

基于深度学习的跑道前视红外图像轮廓线提取

针对前视红外图像中的机场跑道检测问题,提出了基于深度学习的端到端的实时检测算法。算法首先利用深度学习在物体特征表达上的优点,采用当前主流端到端的YOLO（You Only Look Once）V2检测算法提取候选目标,寻找跑道所在位置;然后在已经获取跑道所在边框的基础上,在神经网络最后一层采用多尺度线段检测器(Line Segment Detector,LSD)进行精确的线段检测;最后对所检测的线段进行融合,提取轮廓线。真实实验数据表明,该算法基本上能满足机场轮廓提取实时性好、提取精度高、抗干扰性强等要求。     

基于边缘约束的红外目标图像松弛分割技术

本文提出了一种基于边缘约束的、能克服门限面技术和简单的松弛技术不足的红外目标图像松弛分割算法,该方法在确定显著边缘象素的基础上,建立了一个评估在不同初始概率下松弛分割结果的准则函数.通过自动调整初始概率,获得该准则函数的最优或次优解,从而得到满意的分割结果.文中给出了关于真实红外目标图像的分割结果.     

前视红外系统中复杂背景下典型地物目标跟踪

前视红外系统主要处理复杂地物背景下的典型地面目标,如桥梁、机场跑道、大型建筑物等。跟踪地面背景较复杂的目标常用的是目标模板匹配的方法。而模板匹配相关跟踪的关键是对实时模板的更新及替换策略。针对前视目标跟踪问题,采用模板相关匹配的方法搜索目标;采用Kalman滤波的方法更新实时模板中的每个像素．以迭到更新实时模板的目的．采用Kalman滤波的方法校正跟踪结果坐标位置数据。为了减小运算量同时又不影响跟踪精度．采取了隔若干帧更新一次模板及跟踪位置数据的策略。仿真实验证明,跟踪效果较好。     

电视红外视频跟踪模块

介绍了一种电视红外视频跟踪模块,该模块采用数字信号处理器TMS320C6201和现场可编程器件EP1K100,具有图像冻结、捕获、跟踪目标功能。     

前视红外成像系统的新进展

概述了美国雷声公司与夜视和电子传感器委员会合作研发的第三代前视红外成像系统.与第二代热成像系统对比,为提高系统性能,该系统使用的主要新技术有:四视场双F数光学系统,引入了可变冷光阑、高分辨率(640×480和1280×720)、双波段(中波和长波)焦平面探测器组件,内置可控温度参考源,高度集成化图像处理电路及配套系统仿真模块.对各项技术的优势、劣势、特点、应用难点作了简要的分析,最后讨论了现代红外系统的发展趋势.对国内红外成像系统的发展研究有实用价值.