Review of Infrared signature suppression systems using optical blocking method

With rapid advancements in Infra-Red (IR) detection techniques, the range from where the IR-guided missiles are able to lock the target aircraft has increased. To avoid the detection and tracking by modern IR-guided missiles, the aircraft and helicopters also demand progress in its stealth techniques. Hence, study of Infra-Red Signature Suppression (IRSS) systems in aircraft and helicopters has become vital even in design stage. Optical blocking (masking) is one of the effective IRSS techniques used to block the Line- Of-Sight (LOS) of the hot engine parts of the exhaust geometry. This paper reviews the various patents on IR signature suppression systems based on the optical blocking method or a combination of IRSS techniques. The performance penalties generated due to installation of various IRSS methods in aircraft and helicopters are also discussed.

一种基于自适应背景抑制的红外小目标检测方法

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容。为解决红外起伏背景下的小目标检测问题 ,提出了一种自适应的背景抑制方法 ,并对抑制背景后的图像进行了目标分割 ,最后用邻域法判决目标位置。实验结果表明 ,该算法能够从信噪比大于 2 .0的图像序列中检测出目标。

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

低信噪比条件下点目标的检测性能在很大程度上依赖于对红外背景杂波的抑制情况。针对红外背景杂波的统计特性 ,提出了一种改进型的空间匹配滤波算法。原理分析与实验结果表明 ,这是一种易于硬件实现 ,能有效抑制强起伏背景杂波的线性滤波方法。

时空域结合的红外弱小运动目标检测新方法

为解决远距离和复杂背景下红外弱小运动目标的检测问题,提出了一种将时域背景抑制和空域相关性检测相结合的新方法。首先在时域窗口内根据像素的时域信号进行时域背景抑制和二值化,得到既有像素点的灰度值又有时域信号值的组合帧图像;再充分利用运动目标在空域上的连续性和时域信号上与噪声的差异性,在组合帧上对每个候选目标点与其8邻域像素进行时域信号相关性检测,以剔除虚警点和确定目标轨迹。实验结果表明该法具有较低虚警率和较强的鲁棒性。

一种基于稀疏化核方法的红外强杂波背景抑制算法

杂波背景抑制一直是红外弱小目标检测面临的难题.背景抑制可分为背景预测和差分滤波两步.针对强杂波背景呈现非线性分布的特征,提出了一种基于稀疏化核递推最小二乘(KRLS)算法的非线性背景抑制算法.算法采用监督学习模型,使用序列图像作为训练样本.通过稀疏化控制学习函数的复杂度并剔除冗余信息,不但可以提高学习机器的推广能力,还可以降低运算量.使用真实红外图像对算法进行了测试,并分析了算法参数.实验结果表明:算法可自适应预测不同类型的强杂波背景,并有效抑制背景杂波.

双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法

针对复杂红外图像的背景抑制问题,提出了一种双预测结构融合的复杂红外图像背景抑制算法。算法以图像中每个像素为中心,在其局部区域内根据灰度相似程度和空间分布相关性计算像素的核值相似程度,然后根据核值相似程度有侧重地融合两种不同结构的空间滤波器的输出作为最终的预测结果,最后将原始图像与预测图像相减完成背景抑制。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地抑制不同红外图像中的复杂背景,算法结构简单,具有较强的应用价值。

多伯努利滤波的快速红外弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下多个弱目标检测与跟踪中存在的跟踪不稳定、非实时及量测模型高度非线性问题,提出一种基于多伯努利滤波的快速检测与跟踪算法.首先,采用改进的Robinson Guard算法抑制背景杂波,避免强起伏背景图像中目标被抑制的问题;其次,采用平方根容积卡尔曼滤波实现多伯努利检测前跟踪,在保证实时跟踪的同时,解决了滤波的高度非线性,避免了协方差矩阵负定造成的数值不稳定.实测红外背景图像实验表明,改进的Robinson Guard算法能够有效抑制背景杂波、保留弱目标信息,平方根容积卡尔曼多伯努利检测前跟踪能更准、更稳定地估计目标数目和状态,实现目标的实时检测与跟踪.

基于空间匹配滤波的红外背景抑制技术

在对前人研究工作进行了分析讨论的基础上,根据起伏背景红外图像的统计特性,提出了一种空间匹配滤波算法的改进算法.理论和实验结果表明,该方法对于抑制强起伏的红外背景是十分有效的.

一种基于Wiener滤波的红外背景抑制方法

红外图像序列中小目标的检测问题是当前的研究热点。为了检测起伏背景中的弱小目标,在理论分析的基础上提出了用Wiener滤波器去除起伏背景,然后进行自适应目标检测的小目标检测方法。采用连续采集的长波红外图像序列进行了实验研究,并给出了目标检测结果及其分析。结果表明,该算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹。

有源压制性干扰下的机载多传感器管理

对机载雷达受压制性干扰时的机载多传感器管理技术进行了探讨,给出了机载多传感器管理的流程图,分析了对空中目标的分类与监视、ESM和红外组成寂静观测系统协同进行威胁告警、机载多传感器协同对敌方有源压制性干扰类型的判断以及对已建航迹是否发散的判断方法。

车载式红外干扰机干扰机理研究及应用

从能量压制和信号干扰两个方面分析了车载式红外干扰机的干扰机理 ,并介绍了车载式红外干扰机在国外的应用情况及发展方向.

高杂波海天背景下红外图像中舰船目标的检测

针对高杂波背景条件下的红外图像中舰船目的检测问题进行研究。在分析海空背景下的红外图像特征的前提下,先对捕获到的红外图像进行背景抑制、海天线检测等预处理以提高舰船目标提取的准确性,然后依照检测出的海天线划定目标检测小区域,再利用相邻帧图像间舰船目标运动的相关性确定真实目标,剔除虚警目标。用Matlab软件对算法进行仿真,实验结果证明本文算法有效,在一定条件下能够取得较好的识别率。

基于分形理论的红外图像港岸背景抑制方法

为了实现港岸背景的抑制,提出了一种基于分形理论和小波变换的背景抑制方法。首先,在高斯去噪的基础上,使用Otsu方法对图像进行粗分割;然后,对粗分割得到的背景图像进行分形降维处理,选定序列图像的比较区域;最后,利用小波变换的奇异值检测特性,在比较区域寻找序列图像比较的基准点,从而确定序列图像的移动范围,进而实现序列图像背景抑制。通过对实际港岸背景红外图像的实验,验证了所提方法的可行性和有效性。

多元探测红外导弹位标器振动噪声抑制

对一种多元探测红外位标器的振动噪声进行了研究。列举了可能产生红外噪声的类型,分析了振动噪声产生的原因,建立了振动噪声的传递函数,并提出用减振的方法即隔离弹体振动的方法降低位标器的振动噪声。根据此位标器的具体特点,建立了减振系统的数学模型,得到位标器振动模型的微分方程并对该微分方程求解。在实际应用时用此种方法成功地降低了位标器的振动噪声。

基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法

针对复杂背景下红外小目标检测中的背景抑制难题,提出一种基于局部三阶差的红外小目标图像背景抑制算法,采用局部三阶差滤波和去虚假目标来抑制背景并增强目标。仿真结果显示该算法在背景抑制、提高图像信噪比及对比度方面有着很强有效性和稳健性。

基于逐元暗电流抑制的红外探测器读出电路研究

在航天应用领域,大部分中长波红外探测器都工作在高背景下。由于线列碲镉汞(HgCdTe)红外探测器本身的暗电流较大且各像元的暗电流具有很大的非均匀性,采用常规读出电路方案时的输出信号动态范围过小,甚至部分像元的信号电压也无法读出。采用将电压电流转换和电流存储单元相结合的方法,设计了一种具有逐元背景抑制功能的中波红外探测器线列读出电路。该方法不仅可以抑制不同像元的暗电流,而且还可以有效提高电路的信噪比,并可增大输出信号的动态范围。电路测试结果表明,在90 K低温下,电路输出摆幅为2 V,输出电压的非均匀性下降了70%,因此该研究对中长波红外探测器的工程化设计具有重要的指导意义。

红外伪装技术现状和发展趋势

红外侦察技术的飞速发展使得军事目标面临新的威胁环境，因此，以对抗敌方红外侦察与打击为目的的红外伪装技术受到各国军界的普遍重视并得以迅速发展。本文简要分析了红外伪装技术的三大分支即红外抑制技术、改变介质红外传输特性技术和红外欺骗技术的发展现状，并探讨了其发展趋势。

远距离红外图像目标分析及背景抑制算法

远距离红外图像的目标检测属于弱小目标检测问题,其图像信杂比低,背景结构边缘的抑制残差是单帧图像目标检测时引入的虚假目标的主要因素。分析了远距离红外图像的目标模型,接着根据目标模型选择合适的预测背景模版,并提出了基于该模版去最近邻算法,最后给出该背景抑制算法的仿真结果。该算法与典型的去均值算法、去中值算法相比抑制背景结构边缘更彻底和抑制后图像具有更高信噪比的优点,能为后续的阈值分割和多帧轨迹关联提供良好条件。

基于局部对比度机制的红外弱小目标检测算法

针对复杂背景和低信杂比条件下的红外弱小目标检测难题,提出了一种基于局部对比度机制的红外弱小目标检测方法。该方法提出了一个包含中心层、中间层和最外层的3层窗口,可以使用单尺度计算完成不同尺度弱小目标的检测。首先,对中心层引入匹配滤波思想,有针对性地增强真实目标;同时,提出最接近滤波原则,对最外层进行背景估计,以缓解目标靠近边缘时的检测难题;然后,在目标增强结果与背景估计结果之间进行比差联合的对比度计算,达到同时增强目标和抑制背景的目的;最后,通过自适应阈值分割,提取真实目标。实验结果表明,相比现有算法而言,该算法可更好地增强目标、抑制复杂背景,且原理简洁易实现,可有效减少运算量。

形态滤波在红外小目标图像背景抑制中的应用

文中介绍了形态滤波,并采用改进后的 Top-Hat 算子对于红外小目标图像的背景进行抑制,实验结果表明此方法对于红外小目标图像具有良好的背景抑制的效果。