一个实时的点目标检测算法的设计与实现

低信噪比条件下图像序列中运动点目标的检测涉及信息量大、目标运动轨迹组合复杂,是多维图像处理与目标识别领域的一个难点,实时处理更加困难。本文在基于分段复合的序贯检测算法基础上,设计出了使用投影累加与最大值投影有效结合进行分段复合的方法,整个算法层次分明、各层操作简单,适于流水处理。最后,本文还给出了该算法在一个简单的流水结构信息处理机上的实时处理途径,满足了一定的应用需求。     

雷达目标距离剖面图像的特征编码与多模匹配识别

本文针对雷达目标距离剖面图像识别这一具体应用背景，提出了一种基于姿态角变化区域序贯划分、特征编码及多模匹配的模式识别新方法；其特点是通过多模匹配克服一般编码方法在给定的误判概率限制下对姿态角变化范围的容纳性有限的缺点，通过序贯划分来确定各模式中姿态角变化的容纳范围及边界；这种方法具有能适应目标特征随姿态角的变化以及能控制识别中的差错概率α等优点。     

基于粒子滤波的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标的实时检测与跟踪,提出了一种基于粒子滤波,结合序贯概率比检验和固定样本长度似然比检验的递归检测前跟踪算法。粒子滤波用以解决跟踪中的非线性和非高斯问题;序贯概率比检验通过序贯累积多帧观测数据来提高信噪比,以最小时延检测到目标存在;固定样本长度似然比检验,通过选择合理的样本长度,保证持续检测到目标,且无延迟检测目标消失。仿真试验表明,该算法有着良好的检测与跟踪性能。     

基于改进概率假设密度滤波器的非合作双基地雷达目标跟踪

为解决非合作双基地雷达目标跟踪面临的低检测概率和高杂波率问题，提出了改进的概率假设密度滤波器。首先，提出一种新的航迹标识与状态估计方法，并将存活概率定义为与目标状态相关的变量；随后，记录每个候选目标在每一时刻是否有量测的情况，采用序贯概率比检验区分真实目标和由杂波引起的假目标；最后，离线估计目标状态。仿真实验结果表明，所提算法明显提高了非合作双基地雷达目标跟踪的性能，可以有效解决低检测概率和高杂波率问题。     

双目标优化问题的类电磁算法

为方便决策，双目标优化问题就是要从最优解集中求出一组分布均匀且数量多的Pareto最优解。针对这一特点，定义了种群的均匀度和序值，来度量种群中解的分布和质量，将双目标优化问题转化为以均匀度为目标函数，序值为约束条件的单目标优化问题；设计了双目标优化问题粒子的电荷和受力的计算公式，提出了一种新的类电磁算法求解问题。用标准的Benchmark函数进行了仿真实验，结果表明，新算法对双目标优化问题的求解是非常有效的。     

基于动态规划和置信度检验的小目标检测

在目标检测、识别与跟踪系统中,弱小目标的检测是需要解决的关键技术之一。提出了一种基于动态规划与轨迹置信度检验的弱小目标检测方法。该方法利用动态规划方法积累目标能量,然后进行门限判决和对候选目标轨迹进行置信度检验,从而剔除假目标,给出目标信息。该算法针对白噪声背景条件下的图像目标检测,解决了低信噪比条件下运动点目标的检测问题,算法结构简洁,易于进行软硬件分割。最后给出其实验结果。     

分布式多传感器融合多目标跟踪方法

为实现杂波干扰环境中对密集多目标的精确跟踪,对于分布式多传感器融合多目标跟踪系统,提出一种序贯处理的航迹关联算法。其中航迹关联采用了粗、精关联相结合的方法,航迹融合采用了序贯的融合方法。本文算法在保证航迹关联正确的同时,大大降低了计算量。仿真实验结果说明了本文方法的有效性。     

多值故障字典的测点选择与序测试设计

序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A^*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A^*算法。序测试设计问题用AO^*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO^*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。     

数论网格法在极大似然估计中的应用

复杂似然函数的多峰性使得极大似然估计的求解存在很大困难。针对这一问题,提出了求解极大似然估计问题的数论网格法。讨论了数论网格法的特点,理论分析了其算法精度,给出了基于数论网格的序贯优化算法的计算步骤,研究了初始搜索区域和算法初始参数的确定方法。最后,以两参数威布尔分布参数极大似然估计为例,给出了极大似然估计的计算过程,比较了序贯优化算法和对分法的估计结果,说明了序贯优化算法的有效性和计算效率。     

存在强旁瓣目标的机载雷达地面运动目标检测

针对机载雷达进行地面运动目标检测时不可避免地要面对一些强旁瓣目标的情况下,提出了一种在强旁瓣目标环境下的运动目标检测算法,该算法在估计出强旁瓣目标频率的基础上利用最大似然方法估计运动目标的幅度来进行检测,可以有效地克服强旁瓣目标对地面目标检测的影响。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明了该算法的有效性。     

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。     

基于鲁棒估计的微弱目标检测噪声抑制技术

抑制目标图像中的噪声,缩短目标的首次捕获时间(FirstCaptureTime,FCT),对于微弱目标检测和跟踪具有重要的意义。基于以下判断:a.任何检测系统总是工作在一定的信噪比(SNR)水平下;b.运动目标成像面积总是大于一个像素,分别设计了两个噪声抑制算子Sa(.)及Sb(.)。在噪声抑制过程中,首先使用鲁棒回归估计方法,估计出噪声模型参数,然后分别应用噪声抑制算子Sa(.)及Sb(.)对图像噪声进行抑制。试验结果表明,该方法可以有效抑制目标图像中的噪声,缩短目标的首次捕获时间,为下一步目标的检测和跟踪提供了有利条件。     

基于时间-距离-多普勒像的编队目标架次检测

针对实际编队目标在距离上的分布特性和目标多普勒频率的变化规律,利用联合时频变换代替传统傅立叶变换,建立目标时间-距离-多普勒立体像,提出一种基于立体像的目标架次检测方法。该方法不仅能给出清晰的瞬时距离-多普勒像,而且能反映目标距离-多普勒像的时间演变特性,较好地解决了目标在距离上的分布和多普勒像的模糊。实测回波数据验证了该方法的有效性,成功地实现了4架编队飞机目标的架次检测。     

最优分布变换与微弱点状动目标检测技术

研究了微弱点状动目标序列图像观测模型、目标检测模型和最优分布以及最优分布变换。提出了一种基于准优分布变换的微弱点状动目标检测技术。经过变换 ,未知统计分布变为准高斯分布 ,提高了信噪比 ,改造了分布形状 ,获得了有利分布。并将时空三维搜索简化为沿时间轴投影与二维空域搜索 ,实现了一种快速算法。PC仿真结果与国内外相应文献比较 ,在信噪比、检测概率与虚警概率方面具有更好的性能 ,且算法的实时性好。给出了该算法性能的理论分析和实验仿真结果     

基于灰度分布模型的声呐图像目标检测算法

针对声呐图像目标检测问题,提出了一种基于声呐灰度图像像素点的灰度分布模型的目标检测快速算法。该算法利用图像中各像素点处滑动窗内像素点的灰度分布模型的参数和拟合误差为特征量,构造声呐图像的特征图,并采用自适应阈值算法进行目标特征区域检测处理。最后将该算法的检测结果同分形特征以及扩展分形特征检测结果进行了比较分析。仿真结果表明该算法具有实时性好、准确度高的特点,并且可有效地克服背景中演示等自然景物的影响,实现人造目标的准确提取。     

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D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

子波变换在红外目标图像边缘提取中的应用

对红外目标图像进行了图像增强和边缘提取。首先采用直方图均衡、非线性灰度变换、滤波的方法对红外目标图像进行增强、抑制噪声 ,然后基于子波变换的原理 ,采用双阈值自动门限化方法 ,对增强后图像进行边缘提取。分别采用了经典的边缘检测方法、正交子波和非正交二次样条子波对红外图像进行了边缘提取试验 ,结果表明 ,采用非正交二次样条子波提取到的红外图像边缘比采用正交子波及经典的图像边缘检测方法的效果好。提出的方法不仅有较强的噪声抑制能力 ,而且检测到的边缘清晰准确。     

光电成像制导中地面运动目标检测与跟踪

地面运动目标的自动检测与跟踪是对地精确打击光电成像制导中的核心任务。针对地面运动目标自动检测问题,提出了由粗到精的迭代全局运动补偿算法以补偿动平台引起的背景图像像素位移,基于变化能量测度的独立运动目标检测算法以及基于三帧序列图像的运动目标定位算法。针对地面运动目标跟踪问题,提出了融合运动特征和灰度直方图特征的粒子滤波器目标跟踪算法,实现可靠、稳定跟踪地面运动目标。利用实际航拍视频进行算法验证实验,比较了基于傅里叶-梅林变换 (Fourier-Mellin transform, FMT)、Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) 特征跟踪、Harris角点和迭代全局运动补偿算法,验证了基于变化能量测度的独立运动目标检测算法和融合多特征的粒子滤波器跟踪算法的有效性。     

基于多尺度特征融合的红外图像小目标检测

针对复杂背景红外图像弱目标检测问题,提出了一种基于多尺度特征融合的红外小目标检测方法。该方法在对红外图像进行离散小波框架变换的基础上,提取目标在各子带图像上的多个特征;然后对各子带图像上的多个特征分别进行融合,获得相应的目标检测判决置信度图;接着采用自适应加权方法对各个目标检测判决置信度图进行融合,得到目标检测判决总置信度图,并对其进行目标区域分割,获得最终的目标检测结果。实验结果显示,该方法对高杂波条件下红外弱目标检测具有良好效果。