基于自注意力的双波段预警雷达微动融合识别

针对预警雷达对气动目标协同识别的需求,提出一种自适应权重双输入自注意力残差融合识别方法。通过分析不同波段雷达对气动目标的微动差异性,在传统卷积块注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)残差网络的基础上进行针对性改进,设计加权双输入CBAM(weighted double input-CBAM,WDI-CBAM)残差结构,对两种波段的时频图浅层特征自动分配权重并融合,从而均衡不同波段对目标识别的贡献度。仿真和实测数据处理结果表明,WDI-CBAM残差网络训练代价小,在信噪比较低及驻留时间较短的情况下识别率高。可视化结果进一步证明了所提方法能够合理分配不同波段输入对气动目标分类的重要性。

双波段SAR/GMTI融合解速度模糊

针对常规的SAR/GMTI系统中,方位向速度过大产生的速度模糊问题,提出一种双波段融合解速度模糊算法。首先分别在各个波段下进行目标运动参数估计,然后根据各个波段下的最大可检测速度得到两个测速集合,搜索两个集合的交集得到估计的模糊速度。在不提高硬件要求和不损失估计精度的情况下,该方法可以有效地解决方位向上的速度模糊问题。理论分析和计算机仿真结果验证了该方法的有效性。

双波段红外图像融合的小波分维算法

针对双式红外(中红外和长红外)提出了一种基于小波的分维融合算法.通过小波变换,分别对中波红外和长波红外的两幅图像进行小波分解,在小波变换域低频部分对小波系数用能量融合,高频部分采用分形分维进行融合,得到变换域中各个频带的融合图像,然后反变换进行重构,获取融合后的图像.实验结果表明,根据用分维进行数据融合的方法来确定两幅不同原图像在融合图像中所占的信息比例,可以有效地保留两幅原图像的边缘和纹理特征,避免融合图像平均化而出现的模糊现象,融合后的图像综合了两幅原图像的不同特征,使得处理后的图像更容易识别.因此,提出的双波段红外图像的小波分维融合算法是有效的,并且可以取得较好的效果.

双波段红外目标数据融合的研究

从跟踪性能 ,计算的复杂性 ,以及应用范围等方面综合考虑 ,得出了来自同一平台上两个红外传感器的数据 ,在各传感器没有自己的数字处理机的情况下 ,点迹融合模型较航迹融僵和融合跟踪模型实用的结论。在点迹融合模型的基础上 ,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理 ,在理论上证明了该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度 ,降低测量误差。最后给出了本算法用于此种模型在计算机上的仿真结果 。

高性能双波段图像融合处理机

报道了自主研制成功的以TMS32 0C6 2 0 1数字信号处理器 (DSP)为核心的高速数字图像融合系统。由于采用了最新高性能DSP及多种硬件、软件方面的优化结构设计 ,因此该系统可以灵活地应用多种融合算法实现可见光———长波红外双通道数字图像的实时或准实时融合处理 ,同时具备手动的像素平移配准功能 。

基于区域显著性的双波段图像融合方法

为了在红外与可见光图像融合中保留更多有效信息,提出一种基于区域显著性分析的融合方法.通过区域分割以及多分辨率对比度分析,获得图像的尺度不变区域显著性图(RSISM).利用RSISM能够有效表达区域的显著性特征,合理区分不同性质的区域;根据RSISM划分显著性区域、背景区域及中间区域,对各区域制定相异融合规则,并在非降采样轮廓波变换(NSCT)变换域上融合双波段图像.实验证明,与传统方法相比,该方法能够更好地保留显著性区域的红外特征及其他区域的细节信息,同时对背景热辐射干扰不敏感,有较好融合效果,并能够拓展应用于动态图像的融合中.

基于小波变换与特征提取的红外弱小目标图像融合

当前红外单波段数据不能全面反映图像细节以及轮廓信息,弱小目标成像后难以抵抗背景干扰,使得图像产生较低的信噪比。因此有必要利用不同波段数据的纹理差异性,通过互补融合方法提高图像的信噪比。基于此,提出一种基于小波变换与特征提取的融合方法。首先将多源图像进行多尺度二维分解,获得各图像的低频信息与高频信息,在此基础上,高频信息采取绝对值取大的融合方法,低频信息采取加权求平均的融合方法,进而重构图像。然后,利用特征提取方法得到中波与长波特征图像。最后对重构图像与红外中长波特征图像进行对比度调制再融合。融合结果与多种融合算法进行对比。实验结果表明,该算法能够增强图像中弱小目标的灰度,可以很好地识别目标,解决了图像中弱小目标抗背景干扰的问题。

树状小波局部对比度与图像融合及性能评估

针对红外热成像中目标识别和跟踪的特点,提出了一种基于树状小波变换的局部对比度融合算法,首先采用多尺度树状小波变换的方法对已配准的源图像在相应的能量准则下进行分解,克服了小波变换的移变性;对于分解后的低频子图像采用加权平均的融合规则,对于高频子图像采用局部对比度量测的融合规则,融合图像既保持了源图像的细节信息,又滤去了红外成像中的各类噪声。采用交叉分辨力评价算子量测红外图像中目标与背景的衬比度;通过仿真及基于客观的图像融合评价标准,分别从信息熵、标准差、平均梯度和交叉熵四个参数对图像融合效果进行评估,证明了对于双波段红外辐射图像的融合,提出的融合算法优于小波融合算法、形态学区域分割融合算法。算法尤其适用于红外热成像系统的目标识别和跟踪。

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.