一种新的二进制检测传感器网络定位跟踪方法

根据同时检测到目标的两个传感器节点对目标进行定位的特点,提出了一种适用于二进制检测传感器网络的改进质心定位法;给出了一种基于线性最小二乘估计的目标跟踪算法,并结合质心定位法和改进质心定位法,得到了目标运动的航速和航向。仿真表明:改进的质心定位法相比于质心定位法,具有更高的定位精度;基于线性最小二乘估计的目标跟踪方法可以获得较为准确的目标航速和航向。     

一种有效的红外弱小目标DBT算法研究

作为红外自寻的制导、搜索跟踪和预警等领域的一项关键技术,红外弱小目标检测与跟踪成了红外图像处理领域中的一项重要研究课题。本文采用了"先检测后跟踪(DBT)"的思想对红外小目标进行检测与跟踪,首先采用基于各向异性偏微分方程的背景抑制技术对单帧图像进行抑制,再用最大绝对对比度阈值对红外图像进行分割,最后采用形心跟踪法对小目标点坐标定位。试验证明本文算法应用于目标检测的可行性和有效性。     

红外空中小目标小波域检测方法

针对空中远距离红外小目标检测的实际问题,提出了一种基于小波变换的检测算法.该方法首先对小目标图像进行小波分解并在考虑高频系数能量的基础上对噪声和背景边缘系数进行抑制,然后将遗留下来的高频系数通过线性映射变换成灰度图像.其次对3个方向的高频图像按照一维最大熵法进行二值化处理并通过形态开算子进一步滤除噪声,随后将高频图像两两相与关联生成单帧检测结果,并进一步利用帧间目标位置的相关性完成小目标检测过程.最后,在原图像中以检测结果图像的质心为中心生成跟踪窗口.试验结果表明,相对于通常的小目标检测算法,提出的算法在背景抑制、检测准确度以及速度方面都具有一定的优势.     

红外焦平面探测器的盲元对跟踪精度的影响

由于加工材料和制造工艺等因素的影响,实际使用的红外焦平面阵列探测器存在盲元。盲元将造成图像质量下降,图像灰度分布失真,进而影响红外系统的跟踪精度。简单介绍了质心和形心的计算方法,通过仿真,分析了不同情况下的盲元分布对点目标、斑点目标、面目标跟踪精度的影响,为减小导引头的跟踪误差提供了理论参考。     

基于多维直方图的mean shift运动目标跟踪算法

讨论了一种红外图像序列的运动目标跟踪算法.以mean shift为核心,即在连续图像序列中对比运动目标的直方图.在可见光的视频中,利用目标的颜色直方图进行跟踪.在前视红外图像序列中,直方图由像素值和高通滤波后的值共同构成.为较好地处理非线性非平稳信号,引用LMS自适应滤波可以对目标的位置做出合理的估计,以维持对目标的正常的检测跟踪.     

IMM-EKF雷达与红外序贯滤波跟踪机动目标

雷达与红外数据融合能够实现信息互补,改善对目标的跟踪、识别以及提高系统的生存能力.为了解决空中目标高速机动时,单一模型的雷达/红外序贯滤波跟踪发散的问题,提出了一种基于序贯滤波和交互多模型的雷达/红外融合跟踪机动目标的方法,通过在雷达与红外序贯滤波融合中引入交互多模型来跟踪机动目标.仿真结果表明,该方法与基于最优数据压缩的雷达与红外传感器融合跟踪机动目标相比,跟踪精度明显提高,是一种雷达与红外传感器融合跟踪机动目标的有效方法.     

杂波环境下红外传感器滤波算法

基于定向概率数据关联滤波(DPDAF)算法,根据红外传感器对目标方位角与俯仰角分辨率不同的特性修正了似然函数,并利用等效观测噪声协方差阵修正滤波增益的思想,构造了一种旨在提高红外传感器跟踪性能的修正定向概率数据关联滤波算法.蒙特卡洛仿真结果表明,新算法对红外目标的跟踪具有比DPDAF更好的跟踪性能.     

红外目标分割方法研究

红外目标分割算法对红外目标检测、跟踪具有非常重要的价值。本文利用背景和目标灰度特征,提出一种实现红外目标有效分割的方法,克服红外目标内部温度不稳定造成的误分割问题。本文方法首先采用基于灰度-显著度最大相关准则的二维直方图分割算法进行图像分割;然后,在分割后二值图上进行基于随机种子点选取的区域增长,提取背景;最后,采用形态学方法优化分割结果。相对传统的红外目标检测算法,这种算法具有更好的抗干扰能力,更强的鲁棒性。不仅可以应用于红外图像的目标分割,而且可以应用于其他类似的目标分割问题。     

目标协同跟踪系统图像监控软件流程设计

为更好地对复杂战场环境下敌方目标运动状态作出精确估计并实施精确打击,提出了构建基于多传感器的目标协同跟踪系统的设计方案。设计的系统主要由可见光无人传感器平台、指挥控制中心、传输设备组成,重点阐述了指挥控制中心图像监控软件设计流程。该系统的设计为进一步研究基于微波、毫米波、红外、可见光等混合多源传感器的目标协同跟踪系统提供一定的参考价值。     

基于多传感器径向速度测量的目标跟踪方法

针对基于位置信息的目标跟踪在初始跟踪和运动模型变化阶段航向估计精度低的情况,利用传感器径向速度测量精度较高的特性,提出了一种基于多传感器径向速度测量的目标跟踪方法,解决数据更新周期长、定位精度低情况下目标跟踪的精度问题。仿真实验证明采用文中所提方法对跟踪精度有较大的提高。     

基于结构聚集度的海面目标特征描述及匹配方法

在对海面目标进行光电图像跟踪时,由于跟踪技术的局限性,跟瞄点往往会出现对目标的"失跟"现象,为了判断这一情况,通常需要对前后帧跟瞄区域的目标图像特征进行对比判别。但红外图像基本不存在颜色及纹理特征,而仅使用形状特征对于持续运动中的复杂目标图像又难以取得良好的效果。为解决这一问题,提出了一种基于目标结构聚集度的特征描述及匹配方法。首先对目标图像进行均匀矩形划分,在此基础上建立基于矩形块填充比的邻域矩阵作为图像特征,计算相邻帧图像该特征的欧氏距离差,并加入面积差参数进行特征匹配。对多种不同情况下的实测及模拟目标进行了计算机仿真实验,结果表明这种特征能够有效判断"失跟"情况,并且对于光学及红外目标旋转具有较好的不变性。     

DSP实现低信噪比条件下点目标检测与跟踪

针对嵌入式实时图像处理系统中 ,复杂背景低信噪比条件下红外运动点目标检测及跟踪所采用的处理算法 ,包括基于空域低通滤波的多图像平均法和自适应阈值分割法以及基于目标运动时空连续性目标运动轨迹拟合及目标运动轨迹参数预测算法 ,进行基于二维数组组合方式存储结构的算法复杂度估计 ,并将上述算法在TI公司的TMS32 0C6 2 0 1EVM板上进行实时性能评测 ,说明上述算法在基于具有软件流水性能的TMS32 0C6x系列DSP嵌入式实时图像处理系统中实现的可行性。     

红外图像强固定模式显著性噪声抑制

针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据,提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试。结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制*

本文针对红外成像设备对天远距离观测中得到的小目标、强固定模式噪声这一类典型数据提出基于显著性的红外图像强固定模式噪声抑制算法。文中首先对此类图像数据进行特性分析,指出图像中目标区域相对于背景固定模式噪声区域是显著的,利用显著性检测算法分离出图像中目标区域及背景,对不同区域分别采取不同处理,仅基于单幅图像信息实现强固定模式噪声的有效抑制。最后,通过大量小目标、强固定模式噪声红外图像对算法性能进行测试,结果表明,本算法能够准确提取出图像中目标区域,实现图像中强固定模式噪声的有效抑制。     

基于被动雷达和红外传感器的数据融合

提出基于被动雷达和红外传感器组成的复合探测系统,利用D-S证据理论提高目标识别率,借助神经网络改善目标跟踪算法的性能,同时保持跟踪滤波的计算结构尽可能简单,尤其是减少了数字计算上的复杂性。仿真结果表明了应用新算法的复合探测系统的有效性。     

红外成像自动目标识别技术研究--计算模型与数据流程

红外自动目标识别是当前智能化图像处理及应用开发的前沿关键技术,其研究进展与计算机视觉的发展水平紧密相关。人类视觉系统是计算机视觉的原始模型,其视觉感知机理的研究将有助于揭示视觉表象的本质,进而为准确描述图像特征信息提供科学而可靠的依据。主要从视觉感知模型、感知功能模块响应特性、视觉对比灵敏度等方面对视觉感知基本原理加以综合分析,并力图利用这些功能卓越的信息处理机制阐明一种具有普适性的视觉计算模型———目标-背景表征模型。在此基础上,将背景区域感知与目标特征分析相结合,提出了自适应信号检测、目标特征识别和运动轨迹跟踪的层次化数据处理流程,从而为红外自动目标识别技术提供一条新的探索途径。     

低信噪比抖动红外点目标的检测

本文为解决低信噪比条件下抖动红外点目标的检测问题，提出了一种基于膨胀累加、检测前跟踪的检测算法。该算法运用膨胀累加方法能够消除抖动对多帧累加算法的不利影响，使目标能量仍然能够实现有效的积累，从而达到目标增强的目的。本文还采用了小波变换预处理方法，对图象中相关的１／ｆ噪声进行白化。模拟实验结果表明，该算法能够快速检测出信噪比为２抖动点目标。