一种基于散射特征增强的SAR目标电磁仿真图像质量提升方法

现阶段深度学习算法在对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别时,通常面临着实测数据部分样本缺失的情况,利用电磁仿真数据进行辅助识别是有效途径之一。然而,仿真和实测数据存在不可避免的差异,现有仿真图像质量提升方法更关注仿真和实测图像整体风格的相似性,忽略了面向识别的目标散射特征的重要性。针对上述问题,本文提出了一种基于散射特征增强的SAR目标电磁仿真图像质量提升方法。该方法在循环生成对抗网络(Cycle Generative Adversarial Networks,CycleGAN)框架下,改进损失函数,一方面使用最小二乘损失函数替代交叉熵损失函数,避免了梯度消失,实现对目标纹理结构特征的迭代优化;另一方面引入MS-SSIM-L1损失函数,更好地保留生成图像的细节信息和结构轮廓,保持目标整体结构一致性,同时有效避免模型的过度学习。基于4类车辆目标仿真数据集和MSTAR实测数据集,利用目标轮廓、阴影轮廓和目标强度特征相似度指标,验证了本文方法增强了目标细节纹理和结构轮廓等散射特征。在此基础上,结合A-ConvNets网络开展了目标分类识别实验,相较于原始CycleGAN方法,本文方法在不同样本缺失条件下均提高了识别准确率。通过特征可视化,表明生成图像更接近实测图像的目标特征分布,验证了本文方法的有效性。

仿真图像与遥感影像混合的训练方法研究

针对真实遥感数据对于神经网络模型的训练效果有限、真实样本的获取在某些条件下受限、真实遥感数据所含特征有限等问题,提出将不同数量、分辨率的仿真图像作为部分训练样本,与真实训练样本相混合、组成新的训练数据集的方法。仿真图像与真实图像都可以单独用作训练样本,将两种训练样本混合后即形成了包含仿真图像与真实遥感图像的混合数据集,使用混合数据集对网络训练,并对混合数据集的样本均衡性进行研究。实验结果表明仿真图像作为训练样本可以有效提高网络对于遥感影像小目标的检测准确率,尤其是在有云雾遮挡的情况下。从混合数据集的均衡性考虑,随着仿真图像数量的增加,模型的准确率先提高后降低,不同分辨率条件下用作混合数据集的仿真图像的最佳数量不同。

基于GLScene的仿真图像系统

基于GLScene的生产过程仿真图像系统,以GLScene场景为图像显示平台,通过渲染和组合各仿真模型图形单元建立整个生产过程的仿真图像,并实现仿真过程的动态行为控制,从而以动态画面形象地描述生产过程,并能从多个角度对仿真过程进行观察和评价。

CPU-GPU协同计算的遥感仿真图像MTF退化并行算法

在遥感图像仿真中,为了定量模拟并分析平台抖动、探测器电子特性、大气衰减等因素对遥感成像质量的影响,需要有效计算遥感系统的调制传递函数MTF,并将其快速作用到仿真图像上。然而,由于遥感仿真图像的大数据量特性以及MTF退化包含多个计算密集型算法,使得计算效率成为一个瓶颈问题。为此,根据已有研究提出的MTF计算模型,分析了遥感仿真图像MTF退化的一般流程及主要环节的算法复杂度。在此基础上,提出了一种CPU-GPU协同计算的遥感仿真图像MTF退化并行算法。实验结果表明,该并行算法有效地发挥了GPU并行计算能力,并明显提高了MTF退化处理效率。

一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法

在基于实测图像模板的SAR目标分类方法中,环境因素、成像参数等差异性造成了模板库存储量过大与完备性需求的矛盾。针对此问题提出一种基于仿真图像模板的SAR目标分类方法,通过减少模板库的存储量来降低实测数据的采集成本。该方法首先采用正则化方法对图像进行预处理来减少噪声,在此基础上提取目标峰值特征,然后利用几何哈希匹配算法实现目标的分类。实验中的仿真图像模板库采用RadBase软件生成,结果表明新方法对MSTAR实测数据进行目标分类的精确度较高,适应性较好。

全局运动模糊恢复中仿真图像的修正

为了统一评价各种全局运动模糊恢复算法的性能,提出了产生运动模糊仿真图像的软件应该满足的几项要求,并根据运动模糊产生的机理,分析与修正了采用PhotoShop所生成的运动模糊仿真图像中的不合理部分.试验结果表明,这样生成的运动模糊仿真图像是可行的.

基于DMD的红外仿真图像特征分析

基于数字微镜阵列(Digital mirror device,DMD)红外仿真图像存在对比度、分辨率低,为进一步研究仿真图像的降质因素及增强方法,需要对图像的质量进行定量分析。通过对仿真前后图像的对比度、峰值信噪比(Peak signal tonoise ratio,PSNR)、非均匀性及信息熵的分析,得出仿真后的图像对比度、信噪比对应的值分别接近30和10,在时间域上,图像的灰度等级达到10个等级,频域上图像频谱高频段损失较大,反映图像细节信息丢失,图像模糊。

仿真图像作为模板的遥感影像小目标检测方法

随着传感器技术和航空遥感技术的不断进步,遥感影像的质量和数量也得到了极大的提高,而遥感影像中的目标检测是理解和分析遥感影像所面临的一个基本问题。针对神经网络在遥感影像小目标检测任务中难以提取足够多的有效特征、遥感小目标易受云雾遮挡等问题,提出了一种基于仿真图像模板匹配的方法,通过特征融合的方式成功地将该方法应用于遥感影像小目标检测任务。成像仿真技术生成的仿真图像包含了更多的遥感小目标特征,如几何形状、材质等。在与深度学习结合之后,更多的特征可以提升神经网络检测遥感影像小目标的准确率。实验结果表明将基于仿真图像的模板匹配方法应用于深度学习之后,对于遥感影像小目标检测取得了较好的效果,尤其是针对受到云雾等天气干扰的小目标。

基于节点法的电阻抗成像抗噪性能仿真图像重构

首先简述了电阻抗成像基本原理,系统构成,技术优势。其次针对局部细剖分静态重构图像抗噪性能较差,为提高其重构图像抗干扰性,将节点法引入到局部细剖分重构算法中进行优化,形成以局部细剖分为基础的节点法图像重构。仿真实验证明:基于节点法的局部细剖分重构图像在抗噪性能和成像效果方面均明显优于局部细剖分成像,达到了预期效果。

基于电磁散射模型的海上舰船双基SAR图像仿真

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在地海环境遥感和目标探测识别中发挥着重要作用。相对于单基SAR,双基SAR能够通过调整发射机和接收机的角度对场景进行多方位观测,因此开展海上舰船目标双基SAR图像仿真可为非合作目标的特征研究和探测识别提供方法和手段,在目标探测识别方面有着重要意义。为此,本文利用基于面元化的简化小斜率近似(facet-based simplified small slope approximation,FBS-SSA)方法与几何光学/物理光学(geometrical optics/physical optics,GO/PO)混合方法,提出了一种基于电磁散射模型的海上舰船目标复合场景双基SAR图像仿真方法,实现了不同双基角下的海上舰船SAR图像仿真,并分析了雷达飞行方向与舰船角度、发射机和接收机相对位置、极化、海况对雷达图像的影响。结果表明,双基角、极化、舰船朝向都会对双基SAR图像产生较大的影响,因此可以通过获取不同双基角度下的复合场景SAR图像特征从而可以更好地开展舰船识别。此外,SAR图像中的阴影特征也可作为舰船识别的辅助手段。

基于滤波算法的曝光图像多特征细节识别仿真

为解决曝光图像信息传递效果差的问题,提出对多序列曝光图像进行垂直方向切片后卷积的方法,然后采用Anscombe变换与图像滤波算法结合,去除曝光图像中的除泊松噪声增强曝光图像的边缘与细节信息。仿真结果表明,在增强曝光图像多特征信息能力上,双边滤波较高斯滤波效果更明显,平均梯度提高了10.2%。基于滤波的多曝光图像特征融合重构可以有效的提高曝光图像的细节信息,提高图像传递质量。

基于多旋涡湍流模型的红外退化图像仿真

大气湍流效应会导致红外成像降质,为了有效模拟复杂湍流场引起的红外图像模糊现象,本文综合考虑湍流场中旋涡尺度、强度、数量和旋涡随机偏移等因素,提出一种基于改进类高斯点扩展函数的多旋涡湍流模型,对红外图像进行退化仿真;为了定量评估仿真图像的模糊程度,利用模糊图像中心像素向周围扩散的特点,提出基于相邻像素-锐度的图像降质模糊度评估方法。实验结果表明:所提出的退化模型具有图像质量变化平稳、模型参数细致、仿真可控性强等特点,并且所提出的评估方法能准确地反映图像的降质模糊度。

基于国产显控终端的实时红外图像仿真系统的研究

针对现有的红外仿真系统工程化程度低和国产化程度低的问题,设计并实现了一款实时红外图像仿真系统并成功应用在国产显控终端上。首先,分析红外仿真原理和构建红外仿真链路;其次,构建了一个基于OpenGL与GLSL着色器语言轻量级的红外仿真框架;然后,将所提出的红外仿真系统部署在基于国产CPU芯片FT2000+国产GPU芯片GB01显控终端上;最后,经实验验证所提出的实时红外仿真系统的有效性和实时性。

一种利用Vega软件的长波红外图像仿真方法

利用真实红外图像作为输入,对其进行分割,划分为不同材质区域,然后使用Vega仿真软件得出各材质在不同天气、时间、季节成像条件下的以灰度形式表达的长波红外仿真结果,通过求解Vega软件仿真结果与辐射量之间的映射函数,得到在相应成像条件下的红外辐射量数据,用此结果代替真实红外图像相应材质区域辐射量均值,从而得到不同天气、时间、季节成像条件下的长波红外仿真图像。

一个新的三维材料晶粒长大的图像仿真算法

建立了一个新的三维材料晶粒长大的MonteCarlo图像仿真算法.算法构造简便,使用灵活.与原仿真算法相比,不仅具有明确的物理基础,而且可以明显提高模拟效率.该算法可方便地应用于立体材料水平截面、空间任意角度截面显微组织及其演变过程的直接观察,又能可靠地用于多晶体材料晶粒长大动力学、拓扑学等的定量分析.

基于仿真雷达图像的低空风切变类型识别研究

采用基于小波变换提取纹理特征和BP神经网络对低空风切变的类型识别进行仿真研究。利用已有的仿真雷达数据生成仿真雷达扫描图像,通过阈值分割提取风切变区域,之后对其进行二层小波分解,求取各子带小波系数的均值和标准差作为特征向量。最后利用BP神经网络对特征向量进行识别分类。仿真结果比较理想,表明算法具有良好可行性。

基于FPGA的红外图像仿真注入系统

设计了一种新的图像注入系统来实现PC机仿真图像到红外处理系统的直接传输。首先,该系统利用USB2.0接收PC机对外场实测数据仿真得到的BMP格式文件,用FPGA控制由两个SDRAM组成的缓冲模块进行图像缓存,然后通过Camera Link接口传送出去。系统数据缓存采用乒乓操作,避免了数据处理时无法持续接收而丢失有效数据的现象。测试时用图像采集卡进行图像采集并显示。结果表明,该系统具有速度快、实时性好、稳定性高等特点,可替代光电跟瞄设备进行仿真训练及设备的动态检验。

LOWTRAN 7 在动态红外图像仿真系统中的应用及系统集成

介绍海洋作战环境下动态红外图像仿真系统的工程实现。着重介绍了ＬＯＷＴＲＡＮ模型在动态红外图像仿真系统中的应用及仿真系统中的数据流程、系统结构和系统集成中的主要情况。仿真软件以Ｗｉｎｄｏｗｓ操作系统为平台，使操作更加简便明了。

基于可见光光谱图像的红外多光谱图像仿真生成

阐述了红外多光谱图像仿真技术的意义和原理,研究了一种红外多光谱图像的仿真生成方法。提出了一种基于可见光/近红外波段多光谱、超光谱图像数据的地面场景建模方法,以及无监督分类方法和有监督分类方法相结合的地物像元分类、匹配、标记的策略,可以高效地解决像元地物自动匹配标记的问题。利用RGB彩色图像验证了这一方法,在将图像分割后为每类像元赋予相应的红外发射率数值,生成了4个红外波段的多光谱仿真图像,验证了该方法的可行性,指出了多光谱、超光谱图像数据在仿真应用中的各自特点。从仿真结果可以看出:不同波段图像中目标和背景之间呈现不同的特征。该方法可以生成空间形貌和辐射特征接近真实环境的红外多光谱仿真图像,对长波红外波段的多光谱成像探测仪器的研制和目标、背景光谱特征分析与探测算法的研究具有一定意义。

地面车辆目标高质量SAR图像快速仿真方法

为满足基于模板的SAR地面车辆目标识别对海量高质量模板图像的工程应用需求,该文提出了一种基于射线追踪技术的SAR信号级高效仿真方法。该方法通过构建地面车辆目标SAR仿真场景物理模型并利用射线追踪方法准确模拟SAR探测过程中电磁波与场景中目标与环境的作用机理,实现对地面环境的宽带相干杂波、表面粗糙的复杂目标的宽带电磁散射以及地面-目标间耦合散射的快速计算,并通过SAR成像处理和图像相似度评估确认形成高质量SAR模板图像。数值结果验证了该文方法的准确性和高效性。