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多波段红外图像的海面舰船目标检测

光谱学与光谱分析 2019年第3期39卷 698-704页

作者：仇荣超娄树理李廷军宫剑海军航空大学山东烟台264000 烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264000

现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时,系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响;为此,开展了基于多波段红外图像的海面舰船目... 详细信息

现有的基于单个红外宽波段的海面舰船目标探测系统在面对复杂海天背景、岛岸背景、恶劣天气、亮带干扰或诱饵弹干扰等情况时,系统的探测率、虚警率、探测距离等性能指标均会受到严重的影响;为此,开展了基于多波段红外图像的海面舰船目标检测方法的研究。通过中波红外多波段数据采集系统实际采集107组五个中波红外波段的图像;波段1—5分别为3.7～4.8, 3.7～4.1, 4.4～4.8, 3.7～3.9和4.65～4.75μm;对多波段图像进行手动标注构建样本数据集,其中,正样本舰船目标298个,负样本非舰船目标353个。对于多波段红外图像,首先进行PCA降维并采用选择性搜索算法生成初始目标候选区域;针对候选区域中存在大量明显的非舰船目标区域的问题,利用积分图像计算候选区域的局部对比度,依据红外舰船目标的几何和灰度特征从初始目标候选区域中筛选出舰船目标可能性大的区域作为舰船目标候选区域。然后对舰船目标候选区域进行拓展以融入局部上下文信息,对于候选区域对应的5波段红外图像,分别提取每个波段图像的稠密SIFT特征,并将128维SIFT特征向量降为64维,融入SIFT特征的空间和波段位置分布信息得到新的特征向量,基于高斯混合模型对候选区域的特征向量集合进行编码融合得到舰船目标候选区域的费舍尔向量表示,最后利用线性SVM分类器识别出舰船目标。对多波段图像进行舰船目标候选区域生成实验,所提出的基于红外舰船目标的几何和灰度特征的约束方法可以有效地克服选择性搜索算法的不足,从初始目标候选区域中快速定位出舰船目标候选区域,对25组多波段图像进行实验,舰船目标候选区域生成的整体耗时为0.353 s,定位舰船目标区域耗时0.005 s。对100个正负样本进行目标识别测试,所提出的目标识别算法融合了目标的多波段图像特征信息,通过引入费舍尔向量挖掘了多波段图像梯度统计特征的深层次信息,算法的识别率达到了0.97,显著高于单波段红外图像的目标识别率。对25组多波段图像进行舰船目标检测实验,所提出的舰船目标检测方法能够在海天背景、岛岸背景以及亮带干扰等不同场景下完成海面舰船目标的检测工作,舰船目标定位准确,舰船目标召回率达到了0.95,每组多波段图像的平均检测耗时为1.33 s。研究结果表明,充分考虑海面舰船目标在红外图像中与局部海洋背景的辐射差异以及有效地融合舰船目标在多个红外波段图像中的辐射特征,可以增强舰船目标的可分性,提高舰船目标的识别率以及检测率,为基于多波段红外图像的海面舰船目标检测提供了新的技术支持。

关键词：舰船目标检测多波段红外图像选择性搜索算法费舍尔向量

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基于去卷积的快速图像超分辨率方法

光学学报 2017年第12期37卷 142-152页

作者：孙超吕俊伟李健伟仇荣超海军航空大学控制工程系山东烟台264001 海军航空大学电子信息工程系山东烟台264001

针对目前基于样例学习的图像超分辨率方法难以同时满足快速运算和生成高质量图像的问题,提出一种基于去卷积的快速图像超分辨率方法。设计新型网络模型,以低分辨率图像作为输入图像,利用卷积层进行特征提取与表示;利用去卷积层对图像特... 详细信息

针对目前基于样例学习的图像超分辨率方法难以同时满足快速运算和生成高质量图像的问题,提出一种基于去卷积的快速图像超分辨率方法。设计新型网络模型,以低分辨率图像作为输入图像,利用卷积层进行特征提取与表示;利用去卷积层对图像特征放大膨胀,再以池化层浓缩特征图,提炼出对结果更敏感的特征;以亚像素卷积层实现特征映射与图像融合,获得高分辨率图像。在图像集上进行测试,相比其他方法,本文方法的测试结果具有较高的峰值信噪比,且平均每秒能处理24幅以上大小为320pixel×240pixel的图像,表明该方法不仅可以生成更高质量的图像,且具有较高的处理速度,能满足视频实时处理要求。

关键词：图像处理超分辨率深度学习卷积神经网络

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红外偏振舰船目标自适应尺度局部对比度检测

光学精密工程 2020年第1期28卷 223-233页

作者：宫剑吕俊伟(指导) 刘亮仇荣超孙超海军航空大学山东烟台264000 中国人民解放军92337部队辽宁大连116023 中国人民解放军91104部队江苏南京210000

针对海天场景复杂干扰情况下多尺度检测红外偏振图像中舰船目标困难的问题,本文提出一种基于引导滤波和自适应尺度局部对比度的舰船目标检测方法。首先将强度信息作为引导信息对红外偏振图像利用引导滤波,得到目标背景对比度、局部信噪... 详细信息

针对海天场景复杂干扰情况下多尺度检测红外偏振图像中舰船目标困难的问题,本文提出一种基于引导滤波和自适应尺度局部对比度的舰船目标检测方法。首先将强度信息作为引导信息对红外偏振图像利用引导滤波,得到目标背景对比度、局部信噪比更高的融合图像;然后基于融合图像显著的海天线垂直梯度特征,提出一种检测海天线方法,再对融合图像进行海天线加权抑制海杂波干扰;最后基于单尺度局部对比度算法与舰船目标比例特征,提出自适应尺度局部对比度方法,当尺度与目标匹配时响应最大,通过不同尺度对目标的响应结果确定最大尺度,得到舰船目标检测结果。实验结果表明,引导滤波融合方法的提高图像的目标背景对比度和局部信杂比,与典型检测方法对比,本文方法能够有效抑制干扰并能够检测海天场景不同尺度舰船目标,具有较高的鲁棒性和准确性,检测率、虚警率分别为95.0%,3.5%,为红外偏振图像目标检测提供了新的方法。

关键词：红外偏振引导滤波海天线加权自适应尺度局部对比度舰船目标检测

多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法

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光谱学与光谱分析 2020年第4期40卷 1120-1126页

作者：仇荣超吕俊伟宫剑娄树理修炳楠马新星海军航空大学山东烟台264001 烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264000

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波... 详细信息

为了有效地克服单波段前视红外图像中存在的点状杂波、条状波浪以及局部高亮区域等随机杂乱背景的影响,开展了基于多波段前视红外图像融合的海面杂乱背景平滑方法的研究。充分利用多波段前视红外图像之间的互补性和差异性,通过融合多波段红外图像的信息,旨在平滑抑制海面杂乱背景并保持舰船目标的特征信息,为舰船目标检测提供一幅优质的图像。首先利用离散小波变换将多波段源图像分解为低频子带和高频子带,其中,高频子带主要包含了图像中背景以及舰船目标的细节信息,低频子带主要包含了图像的亮度以及对比度信息;对于高频子带,在基于高频系数取绝对值最大法得到高频融合图像后,计算每个像素的区域能量来对高频融合图像进行调制以抑制图像背景的细节信息而保留舰船目标的细节信息;对于低频子带,通过平均法融合低频子带并利用导向滤波对低频融合图像进行平滑滤波处理;最后对高频融合图像和低频融合图像进行小波逆变换得到的重构图像即为融合图像。对实际采集的多波段前视红外图像进行仿真实验,将该方法与双边滤波、导向滤波、梯度最小化、相对全变分、双边纹理滤波和滚动滤波共6种图像平滑滤波方法进行对比。结果表明:所提出的方法通过有效地融合多波段图像的信息,将空间域的平滑处理转换到频率域中进行,能够很好地平滑海面随机杂乱背景并较好地保持舰船目标的结构、灰度以及对比度信息,大大增强了舰船目标的可分离性,其图像平滑性能优于作为对比的6种方法。

关键词：多波段前视红外图像图像平滑小波变换导向滤波

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遥感图像目标的定位算法

红外技术 2015年第10期37卷 831-835页

作者：程红仇荣超孙文邦空军航空大学吉林长春130022

为了快速准确地完成遥感图像目标的定位,提出了一种可靠的目标定位算法:在基准图像确定和遥感图像预处理之后,对图像进行小波分解,在低分辨率图像中利用SIFT算法检测斑点特征和小波高频系数检测角点特征,并采用SIFT描述子描述特征;特征... 详细信息

为了快速准确地完成遥感图像目标的定位,提出了一种可靠的目标定位算法:在基准图像确定和遥感图像预处理之后,对图像进行小波分解,在低分辨率图像中利用SIFT算法检测斑点特征和小波高频系数检测角点特征,并采用SIFT描述子描述特征;特征匹配时加入方向约束,分别匹配两种类型的点特征;对于特征匹配后得到的两个图像变换模型进行相似性判断,以此保证配准结果的可靠性,若是结果可靠则解算出遥感图像目标在基准图像中的位置。实验结果表明,本文的目标定位算法拥有良好的实时性、可靠性和可行性。

关键词：目标定位小波分解 SIFT 方向约束相似性判断

基于多尺度局部对比度的前视红外舰船目标增强

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电光与控制 2020年第9期27卷 71-77页

作者：仇荣超吕俊伟娄树理海军航空大学山东烟台264001 烟台大学光电信息科学技术学院山东烟台264001

前视红外海天场景图像中的舰船目标可能面临着信噪比低、尺寸差异大等问题,为了更好地突出目标、抑制背景,提出了一种基于多尺度局部对比度的前视红外舰船目标增强方法。首先分析了前视红外海天图像中的场景内容,然后定义了一种新的局... 详细信息

前视红外海天场景图像中的舰船目标可能面临着信噪比低、尺寸差异大等问题,为了更好地突出目标、抑制背景,提出了一种基于多尺度局部对比度的前视红外舰船目标增强方法。首先分析了前视红外海天图像中的场景内容,然后定义了一种新的局部对比度度量——相对区域对比度度量(RRCM),通过改变网格窗口的尺寸构建了多尺度局部对比度度量(MRRCM),最终得到了尺度不变局部对比度图像。实验结果表明,所提方法可以适应前视红外图像中多类型多尺寸的舰船目标,显著提高目标信号的信噪比(SNR)和信背比(SBR),与其他方法相比,所提方法的舰船目标增强效果更好,尤其是对于暗弱目标区域;另外,所提方法运算速度快,并且可以借助并行处理和积分图像进一步加速运行。

关键词：前视红外图像舰船目标增强局部对比度尺度不变

前视红外图像中海岸线与海天线的通用检测方法研究

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兵工学报 2019年第6期40卷 1171-1178页

作者：仇荣超吕俊伟宫剑修炳楠马新星刘思彤海军航空大学山东烟台264001 空军西安飞行学院空中特种勤务系陕西西安710300

海岸线与海天线检测作为前视红外成像型反舰导弹末制导技术中的关键技术,通常会受到岛岸、云层、亮带、条状波浪等多种因素干扰。为解决这一问题,提出了一种海岸线与海天线的通用检测方法。对原始图像构建积分图像,采用箱式滤波器来增... 详细信息

海岸线与海天线检测作为前视红外成像型反舰导弹末制导技术中的关键技术,通常会受到岛岸、云层、亮带、条状波浪等多种因素干扰。为解决这一问题,提出了一种海岸线与海天线的通用检测方法。对原始图像构建积分图像,采用箱式滤波器来增强海岸线与海天线的边缘特征;逐行滑动统计矩形区域内像素的梯度显著性来确定海岸线与海天线潜在区域,通过潜在区域内逐列寻找显著性最大值点,并对所有的最大值点进行多项式迭代拟合,获得海岸线与海天线的准确位置;基于实际采集的前视红外海面场景图像对该方法进行了验证和分析。结果表明,通用检测方法能够克服岛岸、云层、亮带、条状波浪等复杂背景的干扰,实现海岸线与海天线的检测,场景适应性强,实时性好。

关键词：前视红外图像海岸线海天线梯度显著性多项式迭代拟合

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应用LSD和聚类的海天/岸岛线检测算法

电光与控制 2019年第1期26卷 43-46,86页

作者：詹维仇荣超马新星海军航空大学山东烟台264001

红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分... 详细信息

红外图像舰船目标检测中,目标通常位于海天/岸岛线附近,预先检测出海天/岸岛线,确定舰船目标的潜在区域,可减少目标检测过程中的搜索范围,降低数据处理量,提高检测速度。针对传统的海天/岸岛线检测算法对不同背景图像适应性差的问题,分析了海天/岸岛线特征,提出了应用LSD线段检测算法和聚类的海天/岸岛线检测算法。首先通过LSD线段检测算法获取图像中局部直线轮廓,然后通过K-均值聚类获取潜在海天/岸岛线区域,最后通过分析潜在海天/岸岛线区域纹理特征确定真实的海天/岸岛线位置。实验结果表明,该方法对多种背景下海天/岸岛线检测适应性强,检测精度高。

关键词：红外图像目标检测 LSD线段检测海天/岸岛线纹理特征聚类

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结合小波变换与深度网络的图像超分辨率方法

激光与光电子学进展 2018年第12期55卷 217-224页

作者：孙超吕俊伟宫剑仇荣超李健伟伍恒海军航空大学岸防兵学院山东烟台264001

近年来,基于深度学习的单幅图像超分辨率方法已经取得了显著成就。但这些方法仅研究图像空域,忽略了图像频域中高频信息的重要性,从而导致生成的图像相对平滑。利用小波变换能够提取图像细节的特性,因此提出一种结合小波变换与深度网络... 详细信息

近年来,基于深度学习的单幅图像超分辨率方法已经取得了显著成就。但这些方法仅研究图像空域,忽略了图像频域中高频信息的重要性,从而导致生成的图像相对平滑。利用小波变换能够提取图像细节的特性,因此提出一种结合小波变换与深度网络的单幅图像超分辨率方法。首先,利用小波变换将图像分解为低频子图和三个方向上的高频子图,将低分辨率图像与高频子图作为深度网络的输入。其次,对已有的深度网络进行改进,简化网络结构,减少卷积层数量以减少网络负担,修改网络通道。最后,进行小波逆变换,得到超分辨率图像。在开放测试数据集上进行测试,并将本文方法与其他方法进行比较。实验结果表明,本文方法在主观视觉效果与客观评价指标上均表现良好。

关键词：图像处理超分辨率小波变换深度网络卷积神经网络