空对地场景下的红外目标捕获与识别

空对地场景下的红外目标捕获与识别

作者:师大云端图书馆 时间:2018-04-28 分类:硕士论文 喜欢:3571
师大云端图书馆

【摘要】军事领域中,图像制导一直是一个研究热点。而红外相机由于可以全天候工作,一直得到广泛应用。图像制导过程中,一个关键的问题就是如何从图像中捕获预定的目标。传统的空对地导弹中,很多是由飞行员手动选择目标,然后由图像跟踪系统完成目标的跟踪,以完成制导任务。近年来,随着算法和硬件的发展,对于自动捕获和识别目标的需求日渐旺盛。空对地红外导弹的工作大致分为三个阶段,第一阶段,目标距离很远,在图像中呈亮点状,这一阶段,需要捕获系统捕获图像中的亮点状小目标。第二阶段,目标距离稍近,可以分辨大致形状,这时,要求捕获系统通过形状来识别指定目标。第三阶段,目标很近,充满视场,这时要求识别目标的关键部位。本文对前两个阶段的目标捕获和识别算法进行研究。本文首先分析了现有的常用红外目标捕获和识别算法,并通过实验验证其性能。经过分析和实验发现,传统的红外小目标捕获方法中,Top-hat算子无法滤除图像中的亮线,而且对椒盐噪声较为敏感;传统的基于梯度下降判定的方法方向性过强,在某些情况下会造成较多的虚警;而局部灰度特性判别的方法计算量较大,不适合实时应用。传统形状识别方法中,不变矩计算量小,但容易造成干扰物的目标间的混淆;直接使用神经网络对旋转目标的二值图像进行识别,因为输入维数过高且数据复杂,识别率较低。针对远距离红外小目标的捕获问题,本文提出了一种快速捕获的方法。通过对红外小目标特性的分析,本文分别得到了空域和时域上的对红外目标的判据。利用这种判据,本文设计了一种快速算法,算法首先通过图像的分块和极大值的预选,得到目标中心的可能位置,然后进行局部峰值特性的判定。针对椒盐噪声可能导致的虚警问题,本文提出了一种八邻域第k值的椒盐噪声滤除方法,该方法在目标宽度大于1像素的情况下,能有效滤除椒盐噪声。最后,通过时域上的滤波,进一步滤除噪声造成的假目标。针对中距离的红外目标识别问题,本文提出了一种角度预估的双神经网络识别方法。该方法首先利用积分图像,快速地对图像进行局部自适应二值分割,然后对分割后的图像进行连通域标记。然后使用两个神经网络对各连通域的形状进行识别。第一个网络用于预估目标旋转的角度,第二个网络对使用预估角度反向旋转的目标进行识别。利用角度预估网络对非目标输出杂乱的特性,在识别物进入第二个网络之前预先滤除一部分负例。针对实际应用中样本一般较少且不完全准确的情况,本文提出了一种边缘随机生长消去的样本生成方法,使得在模板较少且不准确的情况下,识别精度仍能保持较高。
【作者】薛松;
【导师】韩广良;
【作者基本信息】中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所),机械电子工程,2013,硕士
【关键词】目标捕获;目标识别;局部梯度;神经网络;

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