本文介绍了红外感知技术在“向上看”的深空探测与“向下看”的对地观测两大领域的发展脉络和前沿挑战。在深空探测方面,以詹姆斯·韦布空间望远镜(James Webb Space Telescope, JWST)为代表,该技术正通过超大口径、甚长波段和超低...本文介绍了红外感知技术在“向上看”的深空探测与“向下看”的对地观测两大领域的发展脉络和前沿挑战。在深空探测方面,以詹姆斯·韦布空间望远镜(James Webb Space Telescope, JWST)为代表,该技术正通过超大口径、甚长波段和超低温制冷等手段,不断逼近观测的物理极限,并致力于揭示宇宙早期的历史奥秘。阐述了对地观测领域不同时期搭载于各类卫星的红外探测载荷的主要发展过程及其代表性和特色。红外对地观测技术从过去宽幅下的低空间分辨率和少量波段,向着空谱大范围下的时-空-谱-辐分辨率提升迈进。大口径低背景光学、长波长高灵敏度探测器、片上智能感知、大数据孪生系统等新型技术,以及通导遥一体的“即时遥感”和商业航天的大规模发展,将助力构建“红外数字地球”底座,增强人类对地球多圈层异常事件以及各种复杂循环过程演变的实时认知和精准预测,推动红外对地观测技术走向大众化应用。展开更多
针对天基短波红外图像中弱小目标易被云层、地表杂波淹没,且在低信杂比条件下检测困难的问题,提出一种融合安德森加速的自正则化加权稀疏模型(Self-Regularized Weighted Sparse,SRWS)与相对局部对比度(Relative Local Contrast Measure...针对天基短波红外图像中弱小目标易被云层、地表杂波淹没,且在低信杂比条件下检测困难的问题,提出一种融合安德森加速的自正则化加权稀疏模型(Self-Regularized Weighted Sparse,SRWS)与相对局部对比度(Relative Local Contrast Measure,RLCM)的改进检测方法。通过引入安德森加速机制,显著降低了背景估计的计算复杂度,利用背景残差图和RLCM实现了多尺度目标检测性。实验结果表明,本文算法在复杂背景下仍保持优异性能,接收者操作曲线下面积(Area Under Curve,AUC)最高达0.950,最低不低于0.842;信杂比增益(Signal-to-Clutter Ratio Gain,SCRG)显著优于红外图像块(Infrared Patch Image,IPI)、局部对比度法(Local Contrast Measure,LCM)等传统方法。本研究有效提升了天基短波红外弱小目标的检测精度与稳定性,为复杂背景下的遥感目标检测提供了可靠的解决方案。展开更多
文摘本文介绍了红外感知技术在“向上看”的深空探测与“向下看”的对地观测两大领域的发展脉络和前沿挑战。在深空探测方面,以詹姆斯·韦布空间望远镜(James Webb Space Telescope, JWST)为代表,该技术正通过超大口径、甚长波段和超低温制冷等手段,不断逼近观测的物理极限,并致力于揭示宇宙早期的历史奥秘。阐述了对地观测领域不同时期搭载于各类卫星的红外探测载荷的主要发展过程及其代表性和特色。红外对地观测技术从过去宽幅下的低空间分辨率和少量波段,向着空谱大范围下的时-空-谱-辐分辨率提升迈进。大口径低背景光学、长波长高灵敏度探测器、片上智能感知、大数据孪生系统等新型技术,以及通导遥一体的“即时遥感”和商业航天的大规模发展,将助力构建“红外数字地球”底座,增强人类对地球多圈层异常事件以及各种复杂循环过程演变的实时认知和精准预测,推动红外对地观测技术走向大众化应用。
文摘针对天基短波红外图像中弱小目标易被云层、地表杂波淹没,且在低信杂比条件下检测困难的问题,提出一种融合安德森加速的自正则化加权稀疏模型(Self-Regularized Weighted Sparse,SRWS)与相对局部对比度(Relative Local Contrast Measure,RLCM)的改进检测方法。通过引入安德森加速机制,显著降低了背景估计的计算复杂度,利用背景残差图和RLCM实现了多尺度目标检测性。实验结果表明,本文算法在复杂背景下仍保持优异性能,接收者操作曲线下面积(Area Under Curve,AUC)最高达0.950,最低不低于0.842;信杂比增益(Signal-to-Clutter Ratio Gain,SCRG)显著优于红外图像块(Infrared Patch Image,IPI)、局部对比度法(Local Contrast Measure,LCM)等传统方法。本研究有效提升了天基短波红外弱小目标的检测精度与稳定性,为复杂背景下的遥感目标检测提供了可靠的解决方案。
