基于融合视觉词袋的高分遥感水体提取算法

针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题，提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上，提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力，设计一种基于局部二值模式和频谱特征的融合视觉词袋模型。基于提出的模型，设计水体目标分类器。为进一步细化水体和非水体边界，提出对水陆交界区域进行二次识别，得到优化后的水体目标提取结果。实验结果表明：提出算法能有效检测高分遥感影像中水体目标，在准确率和Kappa系数上表现良好。     

基于ObjectNess BING 的海面多舰船目标检测

将一幅图像按照一个目标的大小进行缩放,然后计算其梯度特征,再对梯度特征进行标准化,二值化能够极大地提高目标候选区域的选择和检测计算效率,减少耗时。由于对海上舰船目标的检测是具有丰富角点的人造目标,对ObjectNess二值化标准梯度特征(binarized normed gradients, BING)方法中的目标候选区域提取算法进行改进,使其能够更加快速地进行候选区域的选择并保持较高的检测率。分析了海上多舰船目标的图像特征,提出了利用角点确定目标的候选基点,再利用ObjectNess BING检测模型训练获得的多目标尺寸进行候选区域的选择,对互联网上下载的多幅多舰船图像进行处理的结果表明,算法能够有效减少候选目标区域的数量并保持较高的检测概率。     

基于多级分类与逆向时空融合的弱小目标检测

弱小点目标检测是红外探测技术中的一个关键问题.针对目前序列红外图像目标检测中单阈值分割时弱小目标易丢失及快速移动目标的能量欠积累问题,提出了一种基于多级分类与逆向时空融合的弱小红外目标检测方法.该方法在对图像进行背景抑制的基础上,采用自适应多级分类的方法提取候选目标,强化了各类弱小候选目标的检测能力.同时,根据目标在相邻帧间的位置变化信息构造动态时空管道,在当前帧候选目标点的真伪无法判定时,沿时空管道逆向寻找可能出现的各类候选目标,将其中的各类候选目标点能量与当前帧候选目标点的能量进行加权求和后再进行门限判决,较好地解决了弱小目标及快速移动目标的能量积累问题.最后,本文通过若干实际红外数据验证了上述方法的有效性.     

基于视觉字典的在线多示例目标跟踪

在线多示例目标跟踪算法无法判别目标丢失以及无法适应目标尺度的变化。提出了一种基于视觉字典的在线多示例目标跟踪算法。算法将视觉字典和多示例跟踪分别作为检测器和跟踪器,利用互反馈技术提高跟踪性能。跟踪器完成目标的跟踪并为视觉字典的构建和更新提供训练样本;检测器则对跟踪器的结果（候选样本）进行判定,目标丢失时,暂停跟踪并重新检测目标,目标未丢失时,利用Ransac算法获得目标的尺度变换系数并在新尺度下更新跟踪器。为了提高目标丢失判别的准确性,提出了一种局部随机抽样的直方图相似性度量技术,采用局部划分思想和Noisy-NR模型计算候选样本与训练样本特征直方图的相似性,减少了传统直方图匹配由于受目标局部遮挡影响造成的误判。实验结果表明,该算法能够适应目标的尺度变化,检测目标的丢失,提高了跟踪稳定性。     

基于局部二元图的视频对象阴影检测方法

针对在视频对象分割时,运动投影常被误分为视频对象,给出一种新的视频阴影检测方法,该算法基于在灰度图像中阴影区域和背景相应位置具有相同纹理这一事实,其中利用自适应高斯混合模型进行背景建模,利用局部二元图(local binary patterns,LBP)来表征纹理。首先,进行基于自适应高斯混合模型的背景提取,获得包含运动投影的前景分割,分割时加入了LBP纹理相似性判断,减少了分割出的目标内的孔洞提高了分割的精确度。然后利用阴影区域和已获取背景相应位置的LBP纹理相似性,可较好的对视频阴影进行检测。通过实验,获得了不错的阴影检测实验结果,可较好地应用于运动目标检测分割及跟踪等领域。     

面向查询点的遥感影像哈希检索方法

由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥感影像特征;然后,面向查询点学习得到哈希函数并生成查询点的二进制哈希码;最后,通过迭代学习得到整个数据库的二进制哈希码来实现影像检索,有利于提高检索精度;同时,该方法避免了对整个数据库进行特征提取,从而可以更有效地利用大规模数据库中的监督信息。在3个不同数据集上的实验结果表明,该方法检索性能优于其他多种先进方法。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先，利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后，经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后，使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

环境特征与散射特性融合的PolSAR飞机目标检测

针对复杂场景下极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)图像飞机目标检测问题,提出了一种融合目标环境特征与散射特性的PolSAR飞机目标检测方法。首先,利用极化白化滤波(polarimetric whitening filter, PWF)图提取疑似飞机目标,将疑似飞机目标转换成超像素得到混合图像。然后,经极化分解与分类构造一个新的环境特征,并与散射特性融合得到飞机目标检测特征,通过阈值判别检测出飞机目标。最后,使用AIRSAR和UAVSAR系统采集的实测数据进行实验,并与其他检测方法进行对比。结果表明,所提方法产生的虚警和漏警较已有方法有所改善,检测结果更好。     

云背景红外弱小目标结构相似检测算法

由于自然物具有结构自相似性的分形几何特征,云背景条件下,天空和云彩的红外图像在灰度分布上具有强的自相似性,而目标与自然物边缘是奇异点.小目标与自然物只有边缘,没有分形结构的自相似性.采用八种分形结构对区域内像素进行旋转映射,确定最小误差为该区域的分形结构,进行图像恢复,恢复出的图像只包含背景.当原始图像与恢复图像的灰度差大于阈值时,检测出的目标为弱小目标.     

基于h/q分解和贝叶斯迭代分类的跑道检测算法

提出一种无监督分类的机场跑道检测方法。首先利用h/q分解对原图像中所有像素点进行粗分类,建立初始样本模板;利用初始样本模板对原图像进行贝叶斯迭代分类,得到分类图;结合跑道的极化散射特性、弱回波特性及形态学处理方法,从分类图中提取出疑似跑道区域;最终应用跑道的结构特征进一步辨识疑似跑道区域,检测出真实机场跑道目标。通过美国UAVSAR系统采集的多组全极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)实测数据验证本文算法的有效性,实验结果说明,所提算法能有效、正确地检测出复杂场景下极化SAR图像中的机场跑道区域,且结构完整清晰,虚警率低。     

图像辅助的惯性导航系统

本文提出一类利用外部信息来修正惯导系统（ＩＮＳ）的新概念和方法。机载图像传感器获得的地形图像与从机载数字地形数据库获得的地图图像相比较，其结果用来修正ＩＮＳ，消除ＩＮＳ误差随时间增长的特性。本文论述了图像辅助的惯导系统的概念，及其原理、结构、算法；实现图像辅助的惯导系统的关键技术；图像辅助的惯导系统的应用进行了研究。     

基于雷达的导航信息传递技术

针对小型智能飞行器(miniature intelligent air-vehicle, MIA)低精度微惯导系统的动态初始对准和校准问题, 提出了基于雷达的导航信息传递技术。将雷达及其载体当作一个刚体, 设计了基于雷达的导航信息传递系统; 基于雷达被动测向原理, 提出了测定雷达主瓣波达方向(direction of arrival, DOA)的多重镜像压缩的传播算子(multiple image compression-propagator method, MIC-PM)估计算法。理论与仿真分析表明, 相对于PM算法, MIC-PM算法计算量明显减少, DOA估计时间可达到9.3×10^-3s, 满足MIA导航信息传递的实时性要求; 同时, 在低信噪比情况下的估计精度有所提高。     

基于行为动力学的移动机器人安全导航方法

研究机器人行为动力学方法的导航问题,该方法在动态环境下存在碰撞危险。提出一种改进迭代最近点算法,可以在机器人导航过程中实时获取障碍物的位姿变化。根据位姿变化将障碍物分为静止障碍物、移动障碍物。结合环境信息的不完整性和运动障碍物速度信息,提出可感知速度障碍物（perceivable velocity obstacles, PVO）概念,该概念定义的障碍物是机器人感知障碍物区域沿其相对运动方向膨胀得到的避障区域,是一种虚拟障碍物。将PVO作为障碍物应用于行为动力学方法完成机器人导航控制。所提出的改进方法在不改变原有行为动力学方法的基础上,增加了安全导航功能,简单易用。仿真实例证实,在动态环境下,改进的行为动力学导航方法比经典的行为动力学导航方法更加安全。     

TOPSIS Evaluation Method on "Have Both Hard and Soft" Systems

In "Have Both Hard and Soft" systems, the soft targets and hard targets are divided into twodistinct target system. The measured results of soft target system are regarded as a matrix with intervalnumbers. On the basis of Topsis method, we discuss a new Topsis evaluation method on "Have Both Hardand Soft" systems, which combined soft targets with hard targets.     

基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法

针对SAR图像舰船尾迹的图像特征差异大的特点,提出基于递归修正Hough变换域的舰船多尾迹检测方法,即通过Hough变换域最大峰值检测出最明显的尾迹,再去掉Hough变换域最大峰以突出次大峰来检测第二条尾迹,由此递归修正Hough变换域多峰结构,直到检测完高于设定阈值的尾迹,从而实现线段对比度与宽度不同的舰船多尾迹检测。SAR图像多尾迹检测实验表明,该方法能有效检测具有图像特征差异的多直线尾迹。     

强杂波下含旋转部件的目标成像及微多普勒提取

目标结构中的旋转部件引起的雷达回波信号的附加频率调制称为微多普勒现象,其反映了目标独一无二的结构特征,同时也给目标主体的成像带来了污染.提出了一种强地杂波背景下含旋转部件目标成像及微多普勒信号提取的方法.在对目标回波解线调时,采用一次相消技术剔除地杂波,获得清晰的目标谱图;再对谱图进行处理,分离目标主体信息和微多普勒信息,实现目标主体的清晰成像;对微多普勒信息进行分析还可以获取目标的一些微动特征.最后的仿真实验验证了该方法的有效性.     

变结构制导对未知目标机动的鲁棒性研究

研究了目标加速度测量噪声和未知目标机动对变结构制导规律鲁棒性的影响 ,分析了在这两种情况下 ,变结构制导规律鲁棒性应满足的条件。研究结果表明 ,不管对目标加速度测量噪声还是未知目标机动 ,只要合适地选择变结构制导规律中变结构项的参数 (与目标加速度测量噪声的幅值或未知目标机动幅值有关 ) ,就能保证命中目标 ,从而说明变结构制导规律是对机动目标进行拦截的最有效的制导规律之一。对比例导引、增广比例导引和变结构制导所做的仿真结果证实了该结论。     

基于因子图协同定位辅助的单星定位方法

在诸如行星探测,战争损毁等导航星座拒止环境下,单星定位系统可以快速部署为目标提供定位支持,但单星定位系统较大的定轨误差导致定位误差较大。针对上述问题,提出了一种基于因子图协同定位辅助的单星定位方法。首先,通过多组卫星不同时刻的伪距差值构建定位双曲面为定位目标提供连续定位并减小卫星和接收机钟差的影响;其次,利用多个定位目标之间的高精度测距信息建立协作因子图,并利用该协作因子图辅助单星定位系统的定位结果,从而提高定位精度。将所提出的单星定位方法与现有的多普勒单星定位方法和径向加速度单星定位方法从卫星定轨误差、测距误差和定位误差3方面进行对比。仿真结果表明,所提出方法的定位误差仅为其他两种方法的1%～10%。     

机载合成孔径雷达运动目标成像研究

研究运动目标成像的关键技术:距离迁徙校正和运动参数检测。利用广义二阶key-stone变换校正距离迁徙,提出不同消失矩的小波检测运动参数方法,适合硬件实现。通过广义二阶key-stone变换和Radon变换实现多运动目标数据的分割;超分辨方法处理获得清晰的多运动目标图像。通过X波段SAR运动目标实际数据验证了算法的有效性,在高信杂比的情况下,可得到比时频分析方法分辨率更高的运动目标图像。     

地面目标微波辐射成像模型的研究

基于射线追踪的思想提出了用于微波辐射模拟的亮温追踪方法,并根据微波辐射的物理过程,建立了三维场景微波辐射图像的生成模型.针对室外环境分析了目标和背景的辐射模型,同时考虑了多次散射过程,分析了亮温的天空照射、路径衰减以及辐射计响应等关键因素,最后通过虚拟场景和实地场景的模拟对模型进行了验证.