复杂背景下红外小目标检测技术研究

在复杂红外背景中如果红外点目标所占的像素少,通常的检测方法就很难将目标检测出来,且往往会含有较多假目标。首先对图像进行预处理,利用图像本身的灰度级别对小目标进行初步筛选,然后利用可能目标点的信息对假目标进行剔除。实验结果表明,此方法对复杂背景中小目标检测有较好的效果。     

基于背景复杂程度估计的红外图像预处理

从频率意义上对红外小目标图像的基本特征进行了分析,提出了一种基于红外图像加权信息熵的背景复杂程度估计方法,及一种自适应巴特沃思(Butterworth)高通滤波器截止频率调整策略。实践证明,该方法可以较大程度地保留图像中小目标对象的频率信息,基本做到天空背景中处理质量较好,海杂波背景中保证小目标不丢失。图像预处理的良好鲁棒性得到了体现。     

基于改进滤波器和图像多尺度变换的背景抑制算法

红外目标的探测背景具有复杂性和非平稳性,为提高后续检测性能,常常通过抑制背景来增强目标能量。针对传统背景抑制方法检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于改进滤波器和图像多尺度变换的复杂背景抑制算法。首先,对红外图像进行改进的滤波处理获得预处理图像。其次,通过高斯金字塔多分辨技术,平滑图像背景。然后,采用Cubic插值算法提高图像的分辨率,得到背景估计图像。最后,将预处理图像和背景估计图像差分,获得背景抑制的结果。经验证,该算法实时性相对传统方法提高了19%,对于多种复杂的背景情况具有良好的适应性。同时，算法计算复杂度较低,有利于实现实时性工程应用。     

基于立体视觉的空间碎片定位技术

空间碎片是在地球轨道上超高速运行的物体,安装在航天器上的空间碎片探测系统需要具备造价低廉、数据分析处理及时的特点。利用计算机双目立体视觉的基本原理,提出一种由2个红外探测器组成的空间碎片红外探测系统以及相应的空间点目标定位算法。根据2个红外探测器具有相同背景图像的特点,将图像减法用于背景剔除,以简化图像中空间碎片边缘提取算法。通过在2幅图像中提取空间碎片的边缘,导出了空间碎片中心像点在2幅图像中位置,并利用空间点目标定位算法给出了空间碎片在航天器固连坐标系中的位置。该系统不仅造价低廉,也实现了空间碎片的快速定位。仿真结果证明了系统及其定位方法的可行性。     

基于双门滤波的红外点目标检测方法

讨论了红外图像点目标的检测问题。针对红外点目标无形状特征、SNR很低的特点,分析常用的最大中值滤波的优缺点,提出了改进的双门滤波器,并用之来对图像进行目标检测。该算法通过选取合适的目标窗和背景框的大小,分别计算窗、框内的平均值和方差来决定滤波器的输出,在目标窗与背景框间加缓冲带从而降低了目标与背景的误分辨。经过大量实验验证表明,该方法能够较大程度提高目标图像的信噪比,有效地检测出小目标。     

复杂背景下的红外运动弱小目标的实时检测

对红外弱小目标的检关键是将目标从由地物、云团造成的复杂背景中有效地分割出来.采用在高通滤波前先进行一次背景抑制的预处理方法,以校正由温度非线性引起的噪声.再对高通滤波后的信号进行自适应门限分割的方法,更好地将低信噪比的红外点目标从周围的背景中分割出来,最后利用点目标检测的方法,进行点聚合,对同时存在的斑点、面目标也进行了检测.该算法可有效地减小运算量,对快速、实时和点、斑点、面目标同时存在的复杂情况具有一定的实用价值.膊     

基于高通滤波和顺序滤波的小目标检测

针对红外图像中弱小目标的检测问题,比较了几种高通模板的效果与性能,提出了一种基于高通和顺序滤波相结合的小目标检测方法。该方法是在采用高通滤波来抑制背景的基础上,利用噪声图像直方图呈高斯分布的特性,用门限判决对图像进行预检测。然后用顺序滤波去虚警点从而得到目标点。实验结果表明,在信噪比SNR>2时该方法能有效地检测出图像中的小目标。     

基于分形理论和神经网络的红外图像分割算法

针对实现红外图像的分割,快速准确地检测出红外序列中的人造目标的需要,结合分形特征和Ko-honen神经网络的特点,提出了一种基于分形技术的图像分割算法。该算法利用自然背景和人造目标的不同分形特征检测目标,提出了包括分形维数在内的7个红外图像特征,结合神经网络的自组织学习能力来进行图像分割。给出了算法实现的具体步骤。仿真试验结果表明,该算法能有效地实现红外图像的分割。     

运用形态膨胀检测红外运动点目标

本文为解决红外低信噪比条件下快速运动点目标的检测问题,提出了一种基于膨胀累加、边检测边跟踪的检测方法。运用形态膨胀运算使同一目标处于不同帧上的能量仍然能够实现有效的累加,从而达到增强目标并有效剔除虚警点的目的。同时本文还采用小波变换预处理的方法,对图像中相关的１／ｆ噪声进行白化。在本文的最后,采用红外图像序列对该算法进行模拟。实验证明该算法能够快速检测出信噪比为２的运动点目标,获得了很好的实验结果。     

基于曲面波变换的红外弱小目标背景抑制

提出了一种基于曲面波变换的弱小目标背景抑制新方法,解决红外搜索跟踪系统探测远距离弱小目标中复杂结构化背景抑制难题。根据红外图像中目标和背景杂波的特性,首先,采用曲面波变换对序列图像进行多尺度、多方向和各项异性分解,提取图像的多尺度和方向细节特征;其次,根据目标和背景杂波信号的差异,通过应用设计的核函数调整分解后的各尺度和方向的子带系数值;然后,重构修改后的各子带,从而将红外图像中弱小目标和背景杂波分离,达到抑制背景的目的;最后,采用自适应阈值分割技术得到真实目标点,最终实现对弱小目标的精确探测。实验结果显示,与局部去均值和最大中值滤波方法相比较,该方法能有效地检测出信杂比(signal-to-clutter ratio, SCR)在1.6以上的目标。     

军事决策过程的变迁及其分析

对Ｃ２ （Ｃｏｍ ｍ ａｎｄ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ） 系统、Ｃ２ 过程和军事决策过程之间的关系进行了阐述，对军事决策过程的变迁进行了阐述和分析。提出了军事决策过程的军事需求和技术需求的概念。最后指出指挥控制参考模型是确定这两种需求的新途径。     

方位和差分多普勒联合定位

对辐射源进行无源定位,可以用多个固定站,也可以利用一个移动站来实现。移动站定位就是利用一个运动的传感器,沿着它的运动轨迹,对辐射源进行参数测量,并用这些测量值估计出辐射源的位置。方位测量和频率测量是两种最基本的测量方法,在此基础上,还有各种综合方法。提出了利用方位和多普勒频率差联合测量法来估计辐射源的位置。并用Ｃｒａｍ ｅｒ－Ｒａｏ ｂｏｕｎｄ 对频率测量、多普勒频率差测量、方位和多普勒频率差联合测量三种测量估计方法进行性能比较分析。利用Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗ ｔｏｎ 迭代法计算出辐射源的位置。从计算机模拟可以得出,方位和多普勒频率差联合测量估计是一种有效的,性能好的无源定位方法。     

C3I系统模型与仿真研究

Ｃ３Ｉ系统是一类复杂大系统,借助模型和仿真手段对其进行研究是唯一的途径。作者将Ｃ３Ｉ系统模型分为本征模型和派生模型两个层次,在此基础上对Ｃ３Ｉ系统模型进行了分类,详细介绍了面向实现、面向过程和面向对象的Ｃ３Ｉ系统本征模型,以及现有的各种仿真模型和仿真方法。     

无师训练Fuzzy Min-Max人工神经网络

提出了一种无师训练的ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 人工神经网络，它兼有一般ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网与ＡＲＴ２网的优点，既弥补了ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网不能自适应在线学习新类的缺陷，又消除了ＡＲＴ２网警戒门限过高的弊病。经模式识别仿真对比，对同样的输入数据，我们提出的网络用较低的警戒门限值即可达到ＡＲＴ２用很高的警戒门限值才能达到的分类效果，且计算量大大减少。对模式识别而言，所提出的网络比ｆｕｚｚｙ ｍ ｉｎｍ ａｘ 网和ＡＲＴ２网更具有实用价值。     

关中东部不同土地利用方式对土壤质地影响探讨

以陕西关中渭北作为研究区,选取典型农业耕地和人工苹果林地,分析出这两种土地利用方式对土壤粒度分布的影响。结果表明：①研究区土壤主要由粉砂和黏粒组成,占总含量的80％以上,总体属于粉砂质黏壤土;②不同土地利用方式土壤砂（〉50μm）、粉砂（2μm～50μm）和黏粒（〈2μm）含量差异显著。耕作土壤2v～50μm含量明显低于人工苹果林地,而〈2μm和〉50μm含量却高于苹果林地;③不同土地利用方式土壤粒度分布的变异系数不同。耕作土壤粒度分布的变异系数整体小于苹果林地土壤。耕作土壤,〈2μm和〉50μm的的变异系数在上层较高,2μm-50μm的变异系数在整个剖面变化不大。苹果林地土壤,〈2μm的变异系数在上层较低,〉50μm变异系数的变化与〈2μm相反,2μm～50μm的变异系数在整个剖面变化不大。究其原因,人类活动如不同的耕作或管理方式以及种植作物类型可能是影响土壤粒度分布的主要因素。图1,表2,参10。     

研制阶段系统可靠性增长的综合评估模型

针对研制阶段金字塔式的系统可靠性增长试验过程，建立了一个系统可靠性增长的综合评估模型。提出了将子系统可靠性增长试验数据折合为指数寿命型试验数据的方法。利用系统可靠性结构，系统可靠性原点矩与子系统可靠性原点矩之间的关系，将子系统试验数据综合为系统试验数据，并分别针对系统有、无增长试验数据的情况，设计了不同的评估方法。最后给出一个应用实例     

变载频带通信号的多速率采样

对处于非整数带位的带通信号,一阶采样往往要引起频谱混迭。提出了一种用多抽样率技术实现欠采样的方法,借助于修正采样率,该方法较好地解决了可变载频带通信号的频谱混迭问题。还提出了用多抽样技术实现欠采样的三种方式     

D-S理论在不确定性多属性决策中的应用

针对一类具有不确定性主观判断信息的多人多属性决策问题,给出了一种基于Ｄｅｍ ｐｓｔｅｒＳｈａｆｅｒ证据组合理论的分析方法,通过对不确定性信息进行二次融合,可以将该问题转化为普通的确定性多属性决策问题。最后,针对一个实际投资决策问题,给出了计算结果。     

模糊系统稳定性

简要综述了模糊系统稳定性分析方法，给出了各种方法的比较及应用场合，着重论述了针对Ｔ－Ｓ模糊系统的稳定性分析方法及这些方法的优缺点，还讨论了模糊控制系统的镇定问题，最后给出了这一领域的有关问题及未来发展方向     

集中差分式GPS车辆监控系统的研究

设计并建成了集中差分式ＧＰＳ（ＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ ）车辆监控系统,研究并实现了应用在ＧＰＳ位置差分和车辆定位中的集中差方算法和卡尔曼（Ｋａｌｍ ａｎ）滤波,完成了系统的单点静态定位试验和实车试验。试验结果表明,该系统与其它ＧＰＳ差分定位系统相比,所用硬件设备较少,具有较高的性能价格比和较强的灵活性,其定位精度能够满足一般车辆监控系统的要求,具有广阔的应用前景。