实时红外小目标预检测中注意机制分析

针对用于红外小目标预检测的基于局部对比度的注意机制,分析了其非线性采样模型参数与预检测生成的显著性图中目标／背景信噪比的关系,为模型的参数选择提供了理论依据。同时,在分析预测算法计算量的基础上,比较了采用该预检测算法和不采用预检测算法的小目标检测之间的计算量差异,证明了采用预检测算法可以大大提高小目标检测的计算效率。     

基于视觉注意机制的实时红外小目标预检测

在红外小目标检测中引入视觉注意机制,以计算机量较小的预检测为代价减少了目标检测的区域,在注意机制中采用 非线性采样模型,并利用相邻采样点形成显著性图,实验证明基于注意机制的预检测能有效地提高系统的计算效率,同时也具有一定的抗噪能力,可用于噪声环境中的小目标检测。     

红外图像序列运动小目标的图像流检测法

提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法，首先利用两步分离法对图像进行预处理，筛选出少量的候选运动目标，然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程，在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹，实验结果表明，该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。     

红外序列图像中运动小目标的检测

研究了红外图像运动小目标检测及跟踪问题．首先利用向量小波的优良性质对运动图像进行预处理，然后经Fisher算法分割出可疑目标，再根据红外小目标的运动特性，采取邻域分析并结合对运动目标在速度平面上的拟合直线分析的方法，可以准确提取和跟踪运动小目标．模拟实验表明了算法是有效的，并且适用于目标遮掩或某一帧偶尔丢失目标的情况．     

海上小目标检测的视知觉方法

针对海上小目标检测问题，提出采用基于视觉非线性的图像分割方法，同时结合最佳分割区域自动调整算法，获得海上小目标的优良分割结果，并利用目标背景间存在较强反差这一先验知识，从分割所得二值图像中确定真实目标．算法中同时考虑了对亮、暗目标的处理，因而对目标的灰度变化不敏感．大量海上小目标检测的实验结果证实了本方法的有效性．     

卷积神经网络在SAR图像海面溢油检测中的应用

针对合成孔径雷达（SAR）海面溢油检测问题，采用Yolov4目标检测模型、语义分割网络（U-Net）模型、Xception预训练模型等多种卷积神经网络模型进行SAR图像海面溢油检测的模拟实验。基于一个仅有790个样本的像素为256×256的SAR图像海面溢油数据集，深入对比研究了3种SAR图像海面溢油检测神经网络模型，分析了不同检测模型在海面溢油检测中的检测效果。实验结果表明，相较于其他两种检测模型，Xception预训练模型具有更高的SAR图像海面溢油检测精度，更加适合应用于小数据集的溢油检测。     

基于目标模型的红外弱小目标预检测

为解决高空背景中低信噪比运动点目标的检测问题,本文提出了一种利用红外弱小目标和背景的不同模型来实现检测小目标的预检测方法。根据在同一帧图像中红外弱小目标与噪声点在局部图像中特性的不同,提出检测局部图像中一个点与目标模型的相似程度来判断是否为红外弱小目标的预检测方法。实验表明,该方法可以有效提高单帧目标的信噪比,可用于噪声环境的红外弱小目标检测。     

基于嵌套窗口的高光谱图像目标检测

针对经典RX检测算法所存在的窗口分析方式的不足，提出一种基于嵌套窗口分析的高光谱图像小目标检测算法，并将这种嵌套方式应用到线性RX、非线性核特征向量空间分解（KEST）算法之中，对不同窗口方式的检测算法以及非线性判别分析检测算法进行了详尽的对比分析．实验表明，在3层嵌套窗口下的文中算法能够获得更好的目标检测效果．     

基于图像对称差分运算的运动小目标检测方法

提出了一种基于图像对称差分运算的运动小目标检测新方法．该方法以连续三帧序列图像为一组处理对象,先进行绝对差运算,再作均值滤波,保证了算法能很好地检测出复杂背景中的低信噪比、运动小目标;单帧二值图像处理以及基于运动轨迹连续性的目标检测后处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率．实验表明,该方法性能比图像差分法要好,与累积图像差分法相差无几,且硬件实现容易．     

形态滤波器在交通视频检测中的应用

介绍交通视频检测的基本过程，分析了交通视频图像的特征，研究了三种形态滤波器——中值滤波器、普通形态滤波器、顺序滤波器对交通视频图像的处理能力．顺序滤波器的使用依赖于二值图像中噪声与目标的分布参数P．提出了选择交通视频图像分布参数P和滤波窗大小的基本方法．实验证明，选用合适参数P的顺序滤波器能够大大减少计算量，快速地处理交通视频的二值图像，基本满足在各种气象条件下的实时采集交通数据的要求。     

红外图像多帧检测过程对性能的影响

结合红外图像序列检测算法的具体过程,分析了多帧检测的性能,从概率的角度推导了目标的辐射特性、运动特性、航迹关联算法与多帧检测性能的关系式,并从理论上就这些单个具体的因素对检测性能指标的影响进行了定量的分析计算.     

基于微光夜视系统总分辨力的目标探测概率计算

为了研究微光夜视系统对目标的探测能力,从微光系统的探测方程出发,提出一种基于系统总分辨力的计算目标发现和识别概率的方法.计算表明,当其他条件不变,目标的发现和识别概率与目标表面反射率、目标临界尺寸、大气透射比有关.当目标临界尺寸变小,表面反射率与背景越接近或大气透射比减小时,其发现和识别概率就越小.最后分析并提出了相应...     

基于动态RCS模型的天波雷达发现概率计算方法

针对现有方法影响因素考虑不全导致计算结果与实际情况有较大偏差的问题,提出了一种改进的天波雷达飞机目标发现概率计算方法。归纳了不同电离层状态对天波雷达探测距离的影响。考虑目标在给定航路飞行过程中的雷达截面积随姿态变化,建立了目标动态雷达截面积计算模型。在此基础上,利用瞬时发现概率模型和综合发现概率模型求得天波雷达飞机目标发现概率。实例计算结果表明:电离层Es全遮蔽状态导致目标发现概率下降了0.273,不同航路和飞行姿态条件下目标发现概率差异较大,最大差值达0.253。     

一种基于Kriging模型的机械结构可靠性分析方法

通过分析现有机械结构可靠性抽样方法存在的不足以及影响失效概率估计精度的主要因素,提出了一种基于Kriging模型及自适应抽样方法的机械结构可靠性分析方法.该抽样方法将随机抽样与聚类算法相结合,能够在概率上保证新增样本点落在对失效概率贡献较大的区域,避免对非重要区域的不必要抽样.以大数定律及中心极限定理为基础,推导了所提出的Kriging模型的收敛条件.通过两个算例说明所提出方法的迭代收敛过程、准确性及稳定性,结果表明,该方法能够在较少调用结构功能函数情况下得到失效概率较准确的估计值.     

星载空间目标可见光探测系统探测能力研究

衡量星载空间目标可见光探测系统的探测能力的主要技术指标是信噪比。探测系统的信噪比与探测器噪声特性、空间目标光度特性、天空背景特性、目标距离等因素有关。从信噪比的角度出发,根据光度学和辐射度学的基本原理以及CMOS图像探测器的噪声特性,建立了CMOS可见光探测系统的信噪比数学模型,然后根据Johnson法则,得出系统探测距离与系统探测信噪比之间的关系。最后利用MATLAB在可见光500~600 nm谱段对数学模型进行仿真计算,用绘图显示了系统探测能力与系统信噪比、积分时间之间的关系,并在给定参数和条件下算出系统的极限探测距离。推导出的数学模型和计算结果可以为星载空间目标可见光探测系统探测能力的分析和估计提供理论计算方法。     

基于差分法和概率估计方法的运动目标检测

针对视频序列运动目标检测问题,提出根据灰度直方图概率密度函数特点自动确定阈值的方法,以准确地从背景中分割出运动目标.本文以差分法为基础,利用正态分布的经验法则确定阈值,对差分图像进行分割,并用方框标识运动目标.该方法省去了滤波、形态学处理等冗余步骤,缩短了图像处理的时间.实验表明,该方法实时性强,且对面积较大或较小的运动目标都能达到有效跟踪的目的.     

极坐标系下的目标运动模型研究

由于传感器对目标的观测采用的极坐标系或球坐标系与目标运动模型采用的直角坐标系之间是非线性关系,导致按照一般方法难以对目标运动状态做精确的估计.借助直角坐标系下的目标运动模型,导出极坐标系下的目标运动模型,并分别对CV模型和CA模型对应的极坐标系目标运动模型进行了仿真研究.仿真结果表明:依据此模型建立的卡尔曼滤波器对目标运动状态的估计是有效的.     

视觉信息的随机共振

通过噪声的概率分布论述了噪声在图像处理中增强或弱化视觉效果的作用,阐明了随机共振图像产生的机理,即在一定噪声强度条件下,图像视觉质量可以达到最佳效果．证明了不仅是噪声强度,而且噪声的类型同样会影响视觉质量．通过两种典型噪声的比较分析,得出了在各种类型的噪声中,以添加线性分布的均匀随机噪声所产生的随机共振图像质量效果为最好的结论,本研究为图像表述、目标识别、视觉理解等工程应用提供了一种方法．最后,为自动实现图像的随机共振,给出了一个最佳噪声强度的快速搜索算法．     

基于支持矢量机和信任域的目标跟踪算法

通过使用SVM(支持矢量机)分类器对像素分类进行目标检测,将输入图像转换成可靠的目标概率分布图,然后结合使用性能优良的信任域优化算法,在概率分布图上实现目标定位并确定其尺寸。分类器对像素分类的低错分率为信任域算法提供了更好的基础。通过和现有算法的比较以及在真实序列图像上的实验表明,该算法不但能够更准确地检测到目标,而且在跟踪精度方面有了显著提高。     

采样时钟抖动对超宽带脉冲雷达目标检测性能的影响

信号采样是超宽带脉冲雷达接收的关键环节,其中采样时钟抖动会引起ADC输出信噪比的下降,继而对雷达目标的检测性能产生一定影响,为此以雷达目标的检测性能为评价原则,研究了高斯白噪声环境中采样时钟抖动引起的信噪比损失,并以匹配滤波检测器和多样本能量积累检测器为对象,详细推导了采样时钟抖动与目标检测概率的关系.据此给出了输出信噪比损失的理论曲线,通过仿真对比分析了不同检测方法下采样时钟抖动对目标检测性能的影响,对超宽带脉冲雷达系统设计中的采样时钟选取有直接指导意义.