New Approach in Processing of the Infrared Image Sequence for Moving Dim Point Targets Detection

The development of an efficient moving target detection algorithm in IR-image sequence is considered one of the most critical research fields in modern IRST (Infrared Search and Track) systems, especially when dealing with moving dim point targets. In this paper we propose a new approach in processing of the Infrared image sequence for moving dim point targets detection built on the transformation of the IR-image sequence into 4-vectors for each frame in the sequence. The results of testing the proposed approach on a set of frames having a simple single pixel target performing a different motion patterns show the validity of the approach for detecting the motion, with simplicity in calculation and low time consumption.

DIMMER检测中采样点数量和判断阀值的研究

旨在研究和探讨DIMMER检测中的采样点数量和判断阀值对检测结果的影响。DIMMER是一种常用于调光的设备,但其使用调制技术可能导致电力质量问题,因此,对DIMMER进行准确检测至关重要。首先介绍了DIMMER检测技术及相关工作,包括采样点数量和判断阀值的设置方法。随后,针对采样点数量,研究了不同采样点数量对检测精度的影响,并提出了优化方法。同时,研究了判断阀值的选择,并探讨了判断阀值与检测准确性间的关系。为验证研究结果的正确性,设计了一系列实验,采集了相关数据并进行了分析。结果表明,采样点数量和判断阀值对DIMMER检测结果具有显著影响。

低功耗硅基OLED微显示器的区域梯度调光策略

针对近眼显示设备存在显示功耗较大的问题,通过研究人眼视觉的特性提出一种人眼凝视点自适应的区域梯度调光算法。首先进行中心凹-亮度掩蔽实验以获取人眼的恰可觉差(Just Noticeable Difference,JND),并在此基础上改进了传统人眼凝视点的几何光路模型,得到更符合人眼自适应特性的几何光路模型,引入最大视角判别法有效提高了视角计算效率。随后,对图像进行预处理时采用改进的对比度增强算法,以在保持图像平均显示亮度基本不变的情况下增强显示效果。根据实验得到的JND阈值和凝视点信息,对图像实施了区域和全局功耗限制,从而在降低功耗的同时保持了视觉主观感受。在FPGA硬件平台上完成了算法的验证。实验结果表明,该算法在柯达标准测试集下使硅基有机发光二极管(Organic Light Emitting Diode,OLED)微显示器的显示功耗降低23.05%,基本满足硅基OLED微显示器的低功耗显示的要求,可为其性能提升提供指导。

影像密集匹配点云数据的建筑物平面分割方法

针对目前点云分割方法在影像密集匹配DIM点云中容易过分割和欠分割的问题,提出一种DIM点云数据的建筑物平面分割方法。首先对原始点云进行局部高程分割并投影到xoy平面;其次根据点云密度分布进行去噪并采用随机采样一致性结合欧式聚类算法提取建筑物轮廓线段;再次以提取的线段作为约束条件分割建筑物立面点云;最后使用欧式聚类算法提取屋顶点云。实验结果表明,该方法能有效地分割DIM建筑物平面点云。

恐龙谷南缘山区DIM点云的PTD滤波改进试验研究

无人机DIM点云滤波处理是地物分类、地物单体化提取和地形特征分析的关键步骤,为解决高原山区因地形复杂而导致DIM点云滤波处理难度大和精度低等问题。选择以滇中高原恐龙谷南缘山区为试验区,首先利用DJI Phantom 4 RTK采集影像数据,解算密集影像获取DIM点云;其次,考虑山体点与地面点有较大高程差,选择经典PTD滤波算法对实验区密集匹配点云进行滤波处理;最后,综合考虑实验区山顶和山脚存在较大高程差且山体两侧沟壑丛生,山体两侧地面点易被识别为非地面点,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构建不规则三角网的改进PTD滤波算法。结果表明:1)PTD滤波算法得到地面点较为完整保留整个实验区,但明显的地物如山体两侧低矮植被和山脚蔬菜大棚基本未被剔除,且山体部分的地面点易被识别为非地面点而在出现山体K1、K2、K3区域的空洞现象。2)针对恐龙谷南缘山区复杂地形,提出以脊-谷交汇地形特征点为PTD滤波算法的种子点,在山体两侧精细化构网,山体低矮植被部分清除,相对于PTD滤波算法蔬菜大棚大面积被清除。并且山体两侧地面点得到较为完成保留,未出现明显点云空洞的现象。

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配(DIM)点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。

探究运用西点原料工艺制作中式点心

本文从西点原料工艺概述、中式点心的特点、运用西点原料制作中式点心的方法、具体的中式点心制作案例4个方面探究了运用西点原料工艺制作中式点心的方法。通过本文的研究,可以发现运用西点原料制作中式点心是可行的,可以在保持中式点心传统口感和特色的同时,增加新的味道和风味,推动中式点心制作的多样化和国际化。

四川盆地中部下二叠统茅口组岩溶储集层地震预测

基于近年来新的测井和地震资料,综合利用地球物理技术对四川盆地中部(川中地区)下二叠统茅口组岩溶储集层开展研究。定量岩石物理建模和分析表明,随着孔隙度、泥质含量以及含气饱和度的增加,岩溶储集层的纵、横波速度和密度均呈减小的趋势。基于岩石物理模型的地震正演分析结果证实,川中地区岩溶储集层在茅口组顶面具有弱振幅、低频率的"暗点"地震反射特征。通过地震属性和波阻抗反演预测了4个规模有利岩溶储集层发育带。综合评价认为川中地区茅口组岩溶储集层具备形成上倾岩性尖灭型岩性气藏的成藏条件,预测射洪西部和盐亭地区为川中地区最为有利的勘探区带。

低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。

一种微弱点运动目标的快速统计检测算法

本文提出一种新的从序列图像中检测微弱点状运动目标算法 ,该算法基于多帧检测技术 ,它首先累加多个差分帧 ,构成组合帧 ,然后在组合帧内对目标轨迹进行统计判别 .与其它检测算法相比较 ,该算法在保证较高检测性能的同时 ,具有快速、实时的特点 .

基于背景移除的时域目标检测

针对时域目标检测算法中跟踪数据量大、实时实现难度高的缺点,提出一种基于背景移除的时域目标检测方法。该方法首先根据不同像素点的时域起伏特性建立一个统一的模型,进而利用最小二乘法估计出该模型的参数,实现静态背景的移除。然后采用最小值滤波估计出目标信号的检测基准,并进一步分析了像素时域特性偏离该基准的分布特性,最终得到一个合适的目标检测量度。将所给出的算法应用于实际运动弱小目标的检测,实验结果表明,此算法对于复杂背景下的运动弱小目标具有很好的检测性能。

海空复杂背景下弱点目标红外辐射特征研究

文中从红外警戒系统的实际需要出发 ,针对海空复杂背景下迎头观察的导弹和飞机建立了红外辐射特征的简化模型 ,对典型目标的红外辐射特征值进行了理论计算 ,并对背景辐射对目标辐射的影响进行了分析。

自适应强杂波抑制与点状动目标检测

研究了基于自适应图像杂波抑制的微弱点状动目标检测技术。首先利用四叉树算法,将原始的非平稳图像分割成多个准平稳的图像子块,然后对各子块进行LS自适应背景杂波估计与抑制,从而获得准高斯白噪声背景;再利用目标运动连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为高阶马尔可夫数据链,建立轨迹状态空间;根据该模型采用多帧沿轨迹非线性集成算法进行检测。既克服了传统的三维匹配算法造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和大量仿真实验证明了其有效性。

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。

遗传算法在低信噪比图象点目标检测中的应用

将遗传算法用于图象中低信噪比点目标的检测。在分析了点目标及背景特点的基础上,设计了编码方案及遗传操作算子,提出了合格个体保留法。仿真结果表明应用此算法。

基于队列流水线的弱点目标轨迹跟踪算法

在宗思光等人提出的基于多量级多向梯度表决融合的双波段目标检测算法基础上,针对连续帧图像虚警点的线性累加性,以至于不易于目标跟踪及后期处理等不足,文章依据弱点目标在相邻帧间的运动不可能有大的跳跃,信号强度不会突变的特性,提出了可同时跟踪多个目标的算法,并进行了相应的实验,根据仿真已及实拍图片的实验,结果说明该方案是可行的,离实际应用要求又近了一步,具有较高的研究参考价值。

一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测方法

依据红外序列图像中弱小目标运动轨迹的连续性,提出一种空时域结合滤波的运动弱小目标检测算法.在分析弱小目标可能的运动轨迹的基础上,构造了一组滤波模板,利用这组模板对时域检测结果进行滤波,确定出弱小目标可能的运动轨迹.并进一步结合时域特征,对运动弱小目标进行累积增强.由于提出的方法充分考虑了序列图像中运动弱小目标的空时域特征,因此具有很好的检测性能.

改善海空背景下红外弱点目标识别性能的理论方法探讨

针对舰载红外警戒系统的实际需要,对改善海空背景下红外弱点目标识别性能的方法进行了探讨.在对舰载红外警戒系统中弱点目标识别的技术难点及点目标场景图像模型进行分析的基础上,提出了改善海空背景下红外弱点目标识别性能的3种方法.

基于梯度天空背景的非均匀性校正和点目标探测

针对黑体两点校正方法不适用于校正梯度天空背景的问题,提出一种新的基于梯度天空背景的两点校正方法。首先,采用邻域像素替代法剔除位置固定不变的盲元;然后,利用红外焦平面探测器拍得的两幅不同俯仰角度的纯净天空图像作为两个温度点,进行两点校正获得增益系数和偏置系数;最后,通过修正这两个系数剔除少量随机噪点。实验结果验证了该方法的有效性。本文在校正基础上还提出了一种小窗口双边滤波和梯度模板联合检测算法,用于探测暗弱点目标。首先采用小窗口的双边滤波去除高斯噪点,然后与梯度模板做卷积,自适应阈值分割检测出暗弱点目标。实验结果表明,提出的模板算法对复杂背景的抑制作用较强,可有效提高目标的信噪比,而且算法复杂度不高,易于实时实现。

一种基于局部加权非参数回归估计的杂波抑制技术

在含有点状运动目标的红外图像序列情况下,研究了一种基于局部加权回归分析的杂波估计技术,给出了此类估计器性能分析及其加权系数选择要求,并设计了一种加权函数。杂波抑制后,残留噪声的高斯性和独立性通过Kendall秩相关法和计算Friedman统计量的方法来进行了验证,其结果表明:本文所提出的加权函数综合性能优于同类文献中常出现的Uni-form和Epanechnikov加权函数。