基于Deformable DETR的红外图像目标检测方法研究

基于Transformer架构的DETR系列网络在计算机视觉目标检测领域不断刷新目标检测的精度与速度。然而,基于红外图像的非合作目标检测的应用环境复杂,而且红外图像质量较差。针对该问题,提出了一种新的以Deformable DETR算法为基线的具有高检测精度的目标检测算法：首先设计了对红外图像进行图像增强处理的图像增强模块CLAHE-GB,并将其与Deformable DETR进行有机结合;然后在大型通用数据集上进行预训练;最后引入数据增强和迁移学习方法在自制的空中飞行物小型红外图像数据集中对检测头网络参数进行再训练,并对结果进行分析。结果表明：所提出的算法对红外图像数据具有较好的图像增强效果和检测精度。     

基于免疫遗传算法的图像自适应增强

基于不完全 Beta 变换的图像增强算法存在计算量大、效率低的问题,一种新的、简便的变换函数,并采用基于免疫调节机制的遗传算法来自适应确定变换函数的最佳参数。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。     

提高水雷探测效果的声纳图像增强算法

对灭雷具系统中显控台对高分辨率图像声纳信号进行转换的计算机辅助探测算法进行了探索,重点介绍了一种能够增强声纳图像中目标信号显示效果的先进算法.从而可以使声纳对目标扫描后的图像更加清晰,与背景对比效果更加明显.为便于理解和比较,同时还引用了已经被国外普遍应用的三种其它算法.     

基于遗传算法的目标快速跟踪技术研究

针对图像制导类弹药中目标相关跟踪算法计算量大的问题,提出了采用遗传算法加快图像匹配点搜索速度的方法,提高了算法的全局搜索性能,有效地抑制了局部早熟收敛,并利用Matlab对算法的可靠性进行了仿真分析.实验结果证明,在保证匹配精度的同时,该算法比原始算法在计算时间上大大减少.     

基于改进OTSU算法的红外图像分割

红外图像分割是红外目标检测与识别领域研究中的一项重要内容。针对经典OTSU阈值分割算法无法适应目标模糊、对比度低的红外图像的缺陷,提出了一种改进的OTSU红外图像分割算法。该算法首先对红外图像进行预处理操作,再利用非线性平均灰度值的权重计算方法,克服了因目标靶面面积过小造成的阈值偏移。实验表明该改进方法较传统OTSU算法有更好的分割效果。     

热红外图像的计算机模拟

利用计算机模拟生成热红外图像的技术已用于夜视光电系统的人眼视觉测试,目标识别与跟踪,导弹寻的模拟等方面,具有重要的军事价值,本文概述了当今国内外用计算机模拟热红外图像的思路及方法,展望了未来的发展趋势,并对如何提高热红外图像模拟的性能作了简要分析。     

反舰导弹红外图像生成研究

红外成像仿真的关键环节在于红外图像的生成,反舰导弹的红外图像生成是重要的研究内容,具有重要的军事意义。基于理论分析和计算机技术提出了导弹目标红外图像生成的方法,根据红外物理学、空气动力学以及传热学等基本理论,建立导弹目标的红外理论模型,计算出蒙皮、尾喷管和尾喷焰等重点辐射区域的温度场和辐射场,利用灰度等级描述红外辐射信息,经过建模、视点变换、环境设置等一系列处理并渲染生成红外图像。实验结果证明,红外图像生成方法可行,结果可信。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

基于小波变换与数学形态学的红外图像分割方法

提出一种基于小波变换和形态学相结合的红外图像分割方法,该方法利用小波变换和形态学消除红外图像的混合噪声,抑制背景干扰和增强目标;通过选择适当的结构元素进行系列形态组合运算,自适应确定阈值,提取目标;利用形态学水线区域分割法对图像进行分割,分离目标区域。实验结果表明,该方法能有效检测和分割出低信噪比复杂背景红外图像中的目标。     

基于MATLAB的图像增强处理系统的设计与实现

提出了一种基于MATLAB的可视化图像增强处理系统,并对系统的结构、特点及应用作了介绍,重点阐述了多种算法综合运用解决特定应用环境下的图像增强问题.该系统可实现包括防空武器系统摄取图像在内的各类图像的增强处理,可用于军事决策和实时监控,为智能检测和精确制导提供更加准确的数据资料.     

一种基于小波变换的红外图像对比度增强技术

将小波变换理论应用于红外图像处理 ,提出一种基于小波变换的红外图像对比度增强方法。对低对比度的红外图像施行小波变换 ,得到其多尺度梯度分布 ;合理地增强其在各个尺度上的梯度模值 ,直接扩大尺度空间图像的动态范围 ,既增强了图像的对比度 ,又控制了噪声。实验结果表明 ,与直方图均衡方法相比 ,此方法效果较佳     

改进的遗传算法在图像边缘提取中的应用

提出了一种改进的遗传算法,采取了确定性采样选择算子对选择算子进行了改进;明确了非等概率融合单阈值单点交叉算子,对交叉算子进行了改进;同时还提出了一种新的变异算子,它依据一种新的判断群体"集中"与否的准则,根据群体的进化程度自适应地调整变异概率pm的值。将改进的遗传算法用于图像的边缘提取问题中,试验结果表明,与穷尽法和普通遗传算法相比,提出的算法在保证有效地提取出边缘的基础上,节省了运算时间。     

基于图像分析的弹丸“出膛时刻”检测算法

现代高炮武器系统在对红外目标进行连续性高炮射击时,首发弹丸的尾焰会对红外观测系统造成严重干扰,会导致红外观测系统短时间内无法观测到目标位置,带来后续弹丸无法精确打击目标等问题。利用红外图像分析技术通过对弹丸出膛时的红外图像特征进行分析,提出了一种基于红外图像分析的弹丸出膛时刻检测算法,从而相对精确地测定出首发弹丸的出膛时刻,为更精确测定弹飞时间和提高武器系统的命中率提供了理论依据和方法支撑。实验结果表明:提出的算法能够相对精确地测定弹丸出膛时刻,算法具有一定的可行性和有效性。     

红外图像人脸识别方法

红外成像具有抗干扰性强、独立于可见光源、防伪装、防欺诈等优点,这使得红外图像人脸识别可在很大程度上弥补可见光人脸识别技术的缺陷和不足,是今后人脸识别研究的一个重要方向。在深入分析红外人脸图像特性的基础上,研究了红外图像人脸识别的特点,并提出了一种新的红外图像统计人脸识别方法。实验结果表明,这种识别方法不论从理论上还是从实验上都是可行的,具有良好的识别能力。     

基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中,如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上,建立了导弹航路选择的优化模型,并针对导弹航路选优问题,对基本遗传算法进行了改进,提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题,得出了有效的导弹攻击航路。通过验证,说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

基于遗传算法的防空兵群最优火力分配模型研究

结合战场目标价值分析,根据防空兵火力分配情况,运用遗传算法建立了最佳火力分配模型,使防空武器最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果。采用了实数编码方案,对选择,交叉,变异等操作进行了改进。最后通过计算,验证了方案的可行性和优越性.     

基于遗传算法舰船装载码头配置方案优化

两栖输送舰船码头装载过程中,如何科学配置装载码头,使得整个装载任务完成时间最短是部队制定装载方案需要解决的重要难题。依据码头装载配置特点和要求,运用军事运筹学多目标规划理论构建装载码头配置规划模型,并运用遗传算法理论和计算机编程工具实现码头配置规划模型的优化解算。从而提高了部队两栖输送舰船码头装载方案制定的科学性和时效性。     

振动遗传算法在无人机三维航路规划的算法研究

针对代价函数权重需要根据环境变化而变化的问题,结合飞行约束条件提出归一化的代价函数,当环境发生变化时,不用再修改代价函数,增强了算法的鲁棒性。为了弥补传统定步长寻径算法耗时长的缺陷,设计了一种基于B样条曲线与遗传算法的高时效寻径算法。利用遗传算法在地图中所寻合适的控制点,再结合B样条曲线生成航路。为了增强遗传算法的全局搜索能力,遗传算法中加入振动法则,使得种群在进化中后期依旧保持一定的多样性。仿真结果表明该算法与精英蚁群算法相比,规划时间大幅缩短;与振动遗传算法相比,航路代价明显降低。