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复杂海天背景下红外远距离舰船检测研究

复杂海天背景下红外远距离舰船检测研究

作者：李霖重庆大学

学位级别：硕士

红外探测器在海面上采集所得图像的背景为海天背景,包含海面和天空两部分。准确、鲁棒地检测复杂海天背景红外图像中的远距离舰船,是海上火控制导系统中的关键技术。远距离舰船在红外图像中呈小点状,属于图像中的小目标。在复杂海天背景... 详细信息

红外探测器在海面上采集所得图像的背景为海天背景,包含海面和天空两部分。准确、鲁棒地检测复杂海天背景红外图像中的远距离舰船,是海上火控制导系统中的关键技术。远距离舰船在红外图像中呈小点状,属于图像中的小目标。在复杂海天背景中,红外远距离舰船检测算法容易受到海天线、海面亮带、鱼鳞波等因素的干扰。实现复杂海天背景中高准确率和高召回率的红外远距离舰船检测是一个极具挑战的难题。红外远距离舰船目标信号微弱,自身所携带信息量少。为实现红外远距离舰船目标的有效检测,本文从多维域特征融合的角度出发,充分利用多维域信息检测目标,具体研究如下:(1)针对红外图像中的强边缘会干扰小目标提取问题,提出了基于局部差异自适应度量的小目标检测算法。图像中的强边缘有特定的方向,沿着边缘的方向,图像灰度的变化较小。红外小目标为小点状,在各方向上的灰度变化强度相近。所提方法利用局部结构张量感知局部红外图像的主梯度方向和梯度方向的不确定度,然后根据局部信息设定均值滤波器的方向和形状来估计局部背景强度,利用空间域信息准确分离目标和背景。(2)为提升检测算法利用序列图像鉴别目标和密集鱼鳞波的能力,提出了基于空间结构特征关联的多帧鉴别算法。红外图像中鱼鳞波的形态会随着海浪的波动而变化,而目标形态是相对稳定的。该方法根据红外小目标的成像特性,设计了空间结构特征矢量来描述目标的三维形态,通过分析候选目标在时间域上的形态变化来排除单帧检测结果中的鱼鳞波。(3)针对远距离舰船目标与鱼鳞波具有相似的局部特性,空间域算法鉴别舰船目标和鱼鳞波困难的问题,提出了基于距离约束的纹理相似性度量的目标鉴别算法。该算法充分考虑了距离和角度对探测器成像的影响,利用距离信息辅助检测算法鉴别目标和鱼鳞波,进而为后续的跟踪鉴别提供高质量的检测结果。最终联合空间域,距离域和时间域来检测目标,构成基于多维域特征融合的红外远距离舰船检测方法。本文对舰船目标和背景杂波在多个维域中的特性进行分析,利用多维域信息进行舰船目标检测。实验结果表明,所提方法具有良好的检测能力,优于对比方法。

关键词：海天背景红外小目标舰船检测多维域

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小目标和海天背景红外热像模拟

兵工学报 2007年第5期28卷 561-564页

作者：王美沈国土杨宝成蔡继光高景董占海华东师范大学物理系光谱学与波谱学教育部重点实验室上海200062 上海交通大学物理系上海200240

结合小目标和海天背景本身的特性,建立了一套小目标与背景合成红外热像模拟的物理模型,从而计算得到了一系列小目标与背景的动态红外热像。并且为了模拟经探测器成像后输出的图像,在计算机模拟生成的“目标/背景红外图像”中注入了一种... 详细信息

结合小目标和海天背景本身的特性,建立了一套小目标与背景合成红外热像模拟的物理模型,从而计算得到了一系列小目标与背景的动态红外热像。并且为了模拟经探测器成像后输出的图像,在计算机模拟生成的“目标/背景红外图像”中注入了一种服从高斯分布的噪声。研究结果可以为目标识别等提供模拟的动态红外图像。

关键词：光学合成热像图像噪声红外辐射海天背景

基于SoC的海天背景下红外斑状目标检测技术

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光学与光电技术 2022年第1期20卷 89-96页

作者：江同源吴学铜姚守悝孙建华李博涵华中光电技术研究所—武汉光电国家研究中心湖北武汉430223

基于红外目标检测的算法在军事和民用领域发挥着重要的作用,然而,在低信噪比条件下,对于飞机、船舶等红外斑状目标的检测存在难度大,误检率、虚警率高等困难。对此,提出了一种基于机器学习的红外斑状目标的算法,检测像素面积在3×3到100... 详细信息

基于红外目标检测的算法在军事和民用领域发挥着重要的作用,然而,在低信噪比条件下,对于飞机、船舶等红外斑状目标的检测存在难度大,误检率、虚警率高等困难。对此,提出了一种基于机器学习的红外斑状目标的算法,检测像素面积在3×3到100×100的红外目标。算法部分采用了形态学方法对目标进行预提取,并使用HOG特征提取与SVM机器学习分类出真实目标。算法分别在大、中、小三个尺度的目标检测上实现了94.01%、92.86%和92.19%的检测精度。此外,在SoC平台上实现了该算法,在低资源使用率的基础上,算法具有很高的实时性。

关键词：红外目标检测 HOG特征提取机器学习海天背景

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海天背景下舰船可见光图像目标区域定位方法

火力与指挥控制 2017年第7期42卷 66-71页

作者：季超杨晓东陈长青海军潜艇学院山东青岛266199

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵... 详细信息

针对行均值法用于海天背景下舰船目标区域定位可靠性不高、容易受到舰船目标大小和海天背景复杂程度影响的不足,提出一种基于图像行灰度熵的舰船目标区域定位方法。该方法在分析海天背景下舰船目标可见光图像成像特点基础上,结合信息熵理论给出了图像灰度熵及行灰度熵的概念,利用图像行灰度熵描述图像在行方向上的灰度变化程度,选用滑动区间方差搜索策略得到图像行灰度熵曲线的突变区间,从而实现舰船目标区域定位,最后通过实际图像进行了实验验证。实验结果表明,该方法能对舰船目标所在区域有效定位,其准确性及鲁棒性均优于行均值法。

关键词：舰船定位行灰度熵海天背景可见光图像

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海天背景彩色图像去雾方法研究

电视技术 2017年第6期41卷 106-109,132页

作者：温明李楠刘菲徐书文中国电子科技集团公司第三研究所北京100015

针对海上光电侦察易受雾气影响造成对比度降低等问题,提出一种基于海天背景下的单幅图像快速去雾方法。方法首先通过对图像拉伸,提升目标在暗通道和亮通道中的对比度;然后依靠亮通道进行海天线检测,区分海面和天空背景;最后使用海面暗... 详细信息

针对海上光电侦察易受雾气影响造成对比度降低等问题,提出一种基于海天背景下的单幅图像快速去雾方法。方法首先通过对图像拉伸,提升目标在暗通道和亮通道中的对比度;然后依靠亮通道进行海天线检测,区分海面和天空背景;最后使用海面暗通道物理退化模型,对图像进行复原。实验结果表明,该方法简单有效,能够满足海天背景下彩色图像去雾恢复的需要。

关键词：海天背景彩色图像去雾亮通道暗通道

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海天背景下基于粒子滤波器的目标跟踪

海天背景下基于粒子滤波器的目标跟踪

作者：吕林武汉理工大学

学位级别：硕士

目标跟踪技术是现代图像处理以及视觉研究领域内最热门的研究课题之一。随着科技的发展,特别是计算能力以及通信技术的飞速发展、图像识别领域算法的突破性改进,为目标跟踪技术的出现打下了坚实的理论基础和实现的可能,近年来,目标跟踪... 详细信息

目标跟踪技术是现代图像处理以及视觉研究领域内最热门的研究课题之一。随着科技的发展,特别是计算能力以及通信技术的飞速发展、图像识别领域算法的突破性改进,为目标跟踪技术的出现打下了坚实的理论基础和实现的可能,近年来,目标跟踪技术在天文预测、军事国防、智能监控、交通监视等领域有着及其重要的实用价值。本文介绍了海天背景下舰船目标跟踪的国内外研究现状、传统的目标跟踪算法的技术与相关理论,主要的工作是将粒子滤波算法应用到海天目标跟踪领域,并且针对当前的跟踪理论提出了适用于海天目标跟踪的粒子滤波跟踪算法,为开发实时高效的海天背景目标跟踪系统做出前期研究,具体的研究内容是：（1）本文总结和研究了几种传统的目标跟踪理论,介绍了基于卡尔曼滤波算法和Mean-shift算法的滤波原理,针对这两种算法分别进行了一段视频跟踪实验仿真,并在卡尔曼滤波算法下的海天目标跟踪进行了误差仿真,比较了Mean-shift算法下,用巴氏系数比较搜索到的目标与初始帧目标的匹配程度。（2）本文总结了海天背景下传统粒子滤波器的跟踪算法原理,针对目前在目标跟踪中进行特征选取的单一性,提出综合利用包含目标的颜色直方图和纹理直方图的观测信息,将目标的颜色和纹理融合之后作为目标的跟踪特征,建立一种自适应的观测模型,根据跟踪背景不同,采取最为合适的方式进行采样。并将这种改进的算法同传统的粒子滤波算法进行了实验对比。（3）针对当前对目标跟踪实时性的高要求,提出一种基于并行计算的粒子滤波跟踪算法,以当前计算机多核系统为保证,开发基于数据并行的分布式算法,将并行计算表示为一系列任务,任务之间通过使用通道发送消息进行相互通信。不仅能够提高跟踪精度,而且能有效地满足硬实时系统的时间约束问题。在集群环境中,设计并实现了粒子滤波跟踪的并行算法;采用组通信调度算法,最小化了每步通信所消耗的时间开销。对这种并行算法进行了仿真实验,同传统串行算法进行了数据对比,并针对这种算法进行海天背景的目标跟踪实验。

关键词：目标跟踪粒子滤波多信息融合并行算法海天背景

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海天背景下红外动态目标检测方法研究

海天背景下红外动态目标检测方法研究

作者：刘杨帆中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所)

学位级别：硕士

我国具有广阔的领海,丰富的海洋资源,为了保障我国的海域安全,在运动观测平台上对海域动态目标进行检测和识别具有十分重要的意义,目前在运动平台上最为常用的是红外搜索与跟踪系统,这类系统主要包括目标检测、目标跟踪等模块。其中目... 详细信息

我国具有广阔的领海,丰富的海洋资源,为了保障我国的海域安全,在运动观测平台上对海域动态目标进行检测和识别具有十分重要的意义,目前在运动平台上最为常用的是红外搜索与跟踪系统,这类系统主要包括目标检测、目标跟踪等模块。其中目标检测模块位于系统前端,是整个系统工作的基础,其工作状况将直接决定整个系统的稳定性和可靠性。因此,海天背景下红外动态目标的检测对于提升系统性能、加强海域安全具有十分重要的意义。近年来,基于深度学习的目标检测算法得到了巨大的提升,因此本研究希望通过应用深度学习技术为海天背景下红外动态目标检测提供高效可行的解决思路与方案。在海天背景下生成的红外图像,由于海面杂波、海天背景等影响,使的生成的红外图像往往存在图像边缘模糊以及图像背景复杂等特点。因此采用传统的目标检测算法,往往会导致目标虚警率高、检测精度低,除此之外,采用单一的红外图像检测往往难以实现对红外点目标的检测。因此为了解决上述问题,本文在深入了解课题的研究背景后,提出以海天背景下的鸟、直升机、民航等目标的红外图像数据和辐射特性数据作为主要数据源,利用深度学习技术构建出适用于海天背景下红外动态目标的双模型一体化检测算法,本文主要研究内容如下:（1）研究了海天背景下红外图像背景、噪声以及动态目标的特性;针对海天背景下红外动态目标信噪比低、边缘模糊等特点,采用了复合滤波算法对其进行了图像的预处理;另外针对要检测的目标为海天背景空域目标,采用了基于局部Otsu和Hough变换的海天线提取技术实现对海天背景空域的分割。（2）对比测试了几种经典的深度学习目标检测模型,从中选择出适合海天背景红外图像检测的YOLOv4模型;接着针对海天背景下红外动态目标对比度较差,图像边缘模糊等特点,对YOLOv4检测模型的不足进行改进:首先从提高检测精度的角度,利用k-means聚类算法重新构造数据集先验框;然后针对红外弱目标的特性设计了多尺度融合算法来提高弱目标的检测精度。最终在保持目标检测速度的同时,提高了模型的图像检测性能。结果显示:改进后的模型的检测精度提升了2.66%。（3）接着针对仅靠单一的红外图像检测模型很难准确的检测出红外点目标的问题,本文引入了辐射特性判别模型来对红外图像检测模型进行辅组判别,其具体的做法是将两模型的判别结果利用贝叶斯融合法则进行融合,从而完成双模型一体化的建立。结果显示:相较于单一的红外图像检测模型,融合后的一体化模型对于民航的检测精度提高了1.75%,召回率提高了0.67%;对于直升机的检测精度提高了0.98%,召回率提高了0.84%;对于鸟的检测精度提高了2.01%,召回率提高了0.55%。综上所述,本文针对海天背景下红外动态目标的检测任务,对相关的技术理论进行了研究。对比测试各种模型,以此来搭建适合本次任务的神经网络结构框架,最后针对在检测任务中涉及到的关键技术进行了探索,并取得了一定的研究成果。

关键词：海天背景红外图像目标检测辐射特性判别

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海天背景条件下船舶检测方法研究

海天背景条件下船舶检测方法研究

作者：韩泽慧哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

目标检测在计算机视觉学科中是一个重要的研究方向,其具有广泛的应用,如文字识别、流水线生产、机器人等。其中,海上船舶目标检测对于无人船自主航行、海洋环境监测、海上事故救援等领域,海上船只目标的检测具有重要的应用背景与现实意... 详细信息

目标检测在计算机视觉学科中是一个重要的研究方向,其具有广泛的应用,如文字识别、流水线生产、机器人等。其中,海上船舶目标检测对于无人船自主航行、海洋环境监测、海上事故救援等领域,海上船只目标的检测具有重要的应用背景与现实意义。然而海上环境复杂多变,船舶运动、天气变化、光照、海面反光、波纹等干扰使得基于图像的船只目标检测面临诸多问题。本文采用基于显著性特征的检测方法,在检测出的显著图基础上融合区域分割方法,进而实现海天背景环境下的船舶目标检测。重点研究了可见光图像中海天背景图像的特性,以及显著性特征检测方法在海天背景环境下的表现,主要分为三个部分:海天背景图像分类与增强,显著图生成与优化,目标区域分割与后处理,具体工作如下:(1)根据得出的十种流行的显著性特征检测方法在海天背景下的检测结果,对海天背景环境特征进行分析,得出影响显著检测结果的主要因素。进而通过图像的灰度均值及灰度方差总结归纳得到海天背景环境分类方式及评价指数,并根据实验分析两种适用于海天背景环境图片质量优化的方法,总结得出一种基于海天背景环境分类及评价指数,适用于各种海天背景环境的直方图均衡化与图像均值法加权融合的图像增强方法。(2)引入海天背景先验信息,分析显著性检测算法提取背景信息的方式与海天背景环境之间的关系,并进行验证。进而对显著性检测算法进行相应的改进,将背景作为整体提取改为对两个区域进行信息提取。并根据文中的两种显著性检测算法在不同类别的海天背景环境下的表现结果差异,将两种改进算法得出的显著图图像再融合,根据实验得出其加权参数计算方法,形成最终的显著图。并对改进结果进行实验分析。(3)分析已有的图像分割算法,将其与显著检测结果进行融合,优化已有算法的图像分割结果。进而引入局部特征检测及数学形态学对结果进行后处理,并通过实验对改进后的算法进行验证。通过对比原有算法验证本文改进算法性能的提升。

关键词：显著性海天背景图像分割目标检测

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海天背景下的空中红外弱小目标检测技术研究

海天背景下的空中红外弱小目标检测技术研究

作者：李义山东大学

学位级别：硕士

随着光电子技术、计算机技术和探测器技术的不断发展,自动目标识别技术应用越来越广泛。而红外弱小目标检测则一直是自动目标识别系统中重要的也是非常困难的研究课题。目标检测模块处于自动目标识别系统的最前端,其性能的好坏在很大程... 详细信息

随着光电子技术、计算机技术和探测器技术的不断发展,自动目标识别技术应用越来越广泛。而红外弱小目标检测则一直是自动目标识别系统中重要的也是非常困难的研究课题。目标检测模块处于自动目标识别系统的最前端,其性能的好坏在很大程度上决定了整个系统的性能。复杂背景下的弱小目标,其几何结构形状特征和灰度特征均不显著,并且目标通常只有几个或是几十个像素大小,同时背景杂波的干扰使得检测变得更为困难。本文针对海天背景下红外图像特性和弱小目标的特点,对弱小目标的融合检测进行了深入的研究,主要研究工作如下：基于先检测后跟踪的红外小目标检测过程一般分为预处理、分割、多帧确认等。本文针对海天背景的特点设计了一种红外低信噪比的海面小目标检测方案。首先在综合比较多种预处理的基础上,采用了中值滤波进行预处理,中值滤波与其他滤波方法相比,处理后的图像具有明显的信噪比增益优势。海天线检测在海天背景图像以及图像序列检测中一直以来占据着十分重要的地位,在本文中,针对海天线检测提出了一个基于水平投影的二层结构以及改进后的霍夫变换相结合的复合方法。在第一层,作为预处理步骤,在位于海天线地区使用水平投影法,以减少复杂背景的干扰。在第二层,使用基于Hough变换的检测算法检测出海天线区域。实验结果表明,文中提出的方法实施快速、鲁棒性强,对可见光图像、红外图像有很好的适应性。在最后章节,主要研究了基于图像序列的运动小目标检测技术。在这里,采用基于邻域判决的方法,即根据目标运动的连续性和规律性,利用相邻帧中可疑目标之间的位置关系进行检测的方法,对前面处理过的二值图像进行了跟踪监测,并在实验中取得了比较理想的效果。

关键词：红外图像海天背景小目标检测背景抑制海天线提取图像序列