航空红外遥感油气资源新方法——短波红外分光谱扫描

阐述应用红外遥感测油气藏的机理及所用的航空红外扫描仪,并给出应用试验的结果.

红外目标检测的自适应背景感知算法

低信噪比检测技术是实现红外自动目标识别的基本前提 ,其性能指标将直接决定系统的探测灵敏度和作用距离 ,是反映红外低可观测目标识别能力至关重要的一项核心技术 .自适应背景估计方法是实现这一目标的有效途径 .本文在重点论述几种常用背景估计方法的基础上 ,提出了形态滤波的优化改进算法 .理论分析和实验测试表明 :该算法简化了形态变换关系 ,优化了结构元构型 ,促进了滤波质量和运算速度的双向提高 ;既保持了形态滤波有效保护信号特性的操作特点 ,又改善了原算法对杂波起伏不够敏感的固有缺陷 ,使其自适应背景感知能力更强 ;算法简洁紧凑 ,操作效率高 ;对复杂背景的低信噪比图像环境表现出良好的滤波性能和稳健的适应能力 .

复杂背景下红外小目标实时识别方法研究

提出一种用于红外警戒系统复杂背景下红外小目标实时识别的方法 ,该方法采用 FPGA实时两维数字滤波、高速 DSP微处理器并行处理结构、基于运动分析的目标识别算法 ,不仅改善了复杂背景下微弱运动目标的捕获能力 ,实现了运动多目标自动识别 ,还具有预计目标遮掩及实现目标再捕获的能力 .系统处理速度达 2 5 f/ s,系统反应时间小于 1s.

红外航空图像自动目标识别的形态滤波神经网络算法

提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程 ,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来 ,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要 ,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出 ,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境 ,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变。

引入目标灰度信息的多假设跟踪方法

在传统的多假设跟踪(MHT)算法中,航迹置信度函数仅利用了目标的位置信息。对于红外搜索与跟踪(IRST)系统中的目标跟踪,还有目标灰度信息可以利用,因此在IRST系统的MHT算法中加入目标的灰度信息来重新构造航迹置信度函数和航迹启动条件,增强了算法抑制虚警的能力。通过跟踪5个高机动目标的仿真过程,对算法性能进行了检验,仿真结果表明,新的算法可以减少航迹数目、减少系统计算时间,并使算法具有更强的抑制噪声的能力。

红外图像目标环境生成技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题 ,提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程 .基于数学形态学理论实现了图像背景感知的应用研究算法 .实验测评表明 ,该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力 .

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。

基于形态学理论的自动目标识别技术——自适应BP学习算法

在设计了一种具有实用意义的形态学开、闭滤波的神经网络模型基础上 ,完成了用于目标检测识别的优化学习算法 ,为克服BP算法存在的收敛速度慢、需要选择学习参数且无法保证全局最优等固有缺陷 ,将启发引导策略与学习规则相结合 ,采用了一种动态调控学习参数的自适应BP学习算法。试验结果表明 ,该算法不仅能适应复杂多变的背景环境 ,而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变。

采样成像系统的性能评估

随着 FPA的广泛应用 ,采样效应对热成像系统的影响越来越突出 ,以致影响了采样热成像系统的评估和测试 .本文论述了采样成像系统不同于非采样成像系统的特点 ,阐述了建立成像系统评估和测试系统的步骤和方法 。

红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

探讨了改进的MHT(多假设跟踪 )算法及其在红外成像跟踪系统中的应用 .根据红外目标及背景的特点 ,对红外图像数据进行自适应的空间滤波预处理后 ,运用改进的MHT算法实施目标识别和航迹跟踪处理 .并利用 4片TMS3 2 0C60 0 0系列DSP组成流水线处理结构 ,实现了该算法的硬件并行处理 。

红外精跟踪高帧频数字图像信号实时处理技术的研究

红外成像跟踪设备是一种被动式红外探测设备,具有捕获来袭的飞机、导弹等空中目标,引导伺服跟瞄系统精确对准目标的功能;它由粗跟踪和精跟踪两个单元组成.红外成像跟踪设备要求精跟踪单元引导伺服系统完成对来袭目标的精确跟踪,保证系统实施战术干扰对抗所需的高精度.本文就地面系统的红外图像系统的传输和实时处理等技术作一专门介绍,其技术关键有二:一是提高目标脱靶量的精度和稳定性;二是要保证很高的动态响应带宽.

新一代多媒体DSP——TMS320C80

简述了ＴＭＳ３２０Ｃ８０的推出背景及特点，介绍了其主要结构及开发方法，提出了几种应用开发模式，并给出了基于Ｃ８０的红外目标图像识别跟踪系统的构成。

基于VME总线的红外图像预处理技术研究

VME总线(Versa Module Europe Bus)是一种高性能的背板总线,具有高可靠性、强大的数据吞吐能力、易扩展性和抗干扰能力强等一系列优点.80年代中期以来,基于VME背板总线的计算机系统先后得到了世界上300多家厂商的支持,开发出了大量的VME系统软件、CPU模块和I/O模块,使得VME系统成为开放性最好的高性能计算机平台.在国防、科研和工业领域中,VME总线系统被广泛用于过程控制、数据采集、图像处理和实时仿真.

红外全方位警戒系统

红外全方位警戒系统是现代光电对抗战中一种先进装备。本文介绍了国外该项技术的发展和装备情况,论述了研制该装备的两大技术关键,并提出了我国发展该项技术需重点考虑的几项问题。

可编程视频输入处理芯片SAA7111及其在图象多媒体中的应用

概述了视频输入处理芯片SAA7111的主要特点，描述了其内部的主要结构及关键功能，提供了一个典型的开发系统，并给出其在彩色图象多媒体中一个成功应用的实例。

红外警戒系统目标识别方法的研究

讨论了红外警戒系统目标识别的方法。由于目标和背景杂波在特征上既有区别又有相似之处，采用单一的识别手段无法达到满意的性能，只有在空间、时间和光谱域内采用多种手段，才能逐渐排除杂波，获取真正的威胁目标。

SAA7111在图像多媒体中的应用

概述了SAA7111视频输入处理芯片的主要特点，描述其内部的主要结构及关键功能，提供了一个典型的的开发系统。并给出其在彩色图像多媒体中一个成功应用的实例。

红外警戒系统中的数据融合方法

本文简要介绍了红外警戒系统中数据融合的方法，数据融合分二步进行，两传感器首先完成局部处理，提取潜在目标，然后送至综合处理器，最后识别出真实目标。

多媒体数字信号处理器TMS320C80

多媒体数字信号处理器ＴＭＳ３２０Ｃ８０２０００８３上海技术物理研究所肖儿良卢子峰吴常泳１ＴＭＳ３２０Ｃ８０概述ＴＭＳ３２０系列数字信号处理器（ＤＳＰ）是美国著名半导体公司ＴＩ的产品，是单片机数字信号处理器的先驱。自１９８２年成功地推出第一代ＤＳＰ产品...

自动目标检测的形态学神经网络与模拟退火学习算法

提出了一种具有实用意义的形态滤波神经网络模型及其网络参数的模拟退火优化算法。通过分析指出,形态滤波网络的优化设计过程实际上就是网络参数(结构元素)不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,赋予结构元素特定的知识,使形态滤波过程融入特有的智能,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐近收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。