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复杂云背景下红外运动小目标检测在军事值勤中的应用
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作者 李华 尤刚 +3 位作者 董茂科 黄永钦 李春和 陆振奎 《网络安全与数据治理》 2025年第S1期450-460,共11页
在现代军事值勤过程中,对空中目标的搜索与追踪至关重要。复杂云背景下红外运动小目标检测是红外搜索与跟踪(IRST)系统的关键技术之一。在执行空中巡逻、边境监控等军事值勤任务时,准确检测红外运动小目标能有效提升我方对潜在威胁的预... 在现代军事值勤过程中,对空中目标的搜索与追踪至关重要。复杂云背景下红外运动小目标检测是红外搜索与跟踪(IRST)系统的关键技术之一。在执行空中巡逻、边境监控等军事值勤任务时,准确检测红外运动小目标能有效提升我方对潜在威胁的预警与防御能力。提出了一种基于帧内和帧间信息的红外运动小目标精确检测新方法。对于单帧,在空间域中,考虑到军事值勤时复杂多变的云背景干扰以及目标快速识别的需求,开发了一个方向最大中值滤波器进行预处理,并在去噪图像上使用背景抑制滤波模板来突出显示目标。其次,根据云判别方法,通过不同的阈值提取云区域和非云区域中的目标,从而获取空间域图(SDM)。在频域中,设计了一个带通滤波器进行粗略的显著性检测,并通过平滑处理的幅度变换进行精细显著性检测。此外,通过自适应二进制分割方法获取频域图(FDM)。最后,通过基于强度和空间距离标准的判别来提取单帧中的候选目标。对于连续帧,由于在实际军事值勤中运动目标和误报之间的运动特征存在差异,进行了误报抑制,以再次提高检测精度。大量实验表明,所提出的方法对复杂云背景下的红外运动小目标检测具有较好的检测效果和鲁棒性,能在多种军事值勤场景下发挥重要作用,提升红外检测系统的性能。 展开更多
关键词 军事值勤 红外运动小目标检测 复杂云背景 帧内帧间信息
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基于混合灰度差指标的低空目标图像检测方法 被引量:15
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作者 张宇 王晓燕 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2015年第8期1196-1202,共7页
为了解决地面背景和云朵干扰对低空目标检测的影响,提出一种基于混合灰度差指标的低空目标图像检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分... 为了解决地面背景和云朵干扰对低空目标检测的影响,提出一种基于混合灰度差指标的低空目标图像检测算法。首先,分析地面背景与天空区域在图像中的分布以及灰度特征,根据水平灰度投影的阶跃变化将图像分割为天空区域和地面背景区域两部分;然后,在天空区域内,由于目标和背景之间的相似性比较小,而云朵和天空的相似性较高,由混合灰度差指标水平投影和垂直投影定位目标;最后,验证获取的目标坐标。试验结果表明,算法能检测出具有复杂地面背景的低空目标,也适用于背景中存在云朵干扰的目标以及弱小目标的检测;此外,算法的速度较快,满足视频图像处理的实时性要求。 展开更多
关键词 低空目标检测 图像处理 复杂地面背景 云朵干扰 弱小目标
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对海作战场景复杂电磁环境仿真技术研究 被引量:6
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作者 刘蛟 唐莽 +3 位作者 王鑫 陈飞 戎建刚 郭立新 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2021年第8期28-35,共8页
电磁环境仿真模型在雷达回波实时模拟、雷达目标识别等领域有着巨大的应用价值,能够有效支撑电子信息装备抗干扰仿真电磁信号环境的逼真构建,用以评估电子信息装备的技术指标和作战性能。文中聚焦对海作战场景,重点梳理了当前复杂电磁... 电磁环境仿真模型在雷达回波实时模拟、雷达目标识别等领域有着巨大的应用价值,能够有效支撑电子信息装备抗干扰仿真电磁信号环境的逼真构建,用以评估电子信息装备的技术指标和作战性能。文中聚焦对海作战场景,重点梳理了当前复杂电磁环境仿真面临的主要技术难题,介绍了国内外复杂电磁环境仿真技术发展现状,归纳总结了电磁环境仿真建模领域亟待突破的关键技术,进一步给出了关键技术的解决途径。从场景的完整性、模型的精确性、仿真的高效性三个方面,阐述了舰船目标-海面背景-雷达干扰-传感器平台一体化的海战场多要素动态耦合电磁环境模型构建思路,给出了复杂电磁环境模型的实际应用案例,期望为从事该方面研究的科研技术人员提供方向性引导。 展开更多
关键词 复杂电磁环境 岛岸背景 海杂波模拟 箔条云团 电磁散射 多要素耦合模型
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城区红外遥感云层检测技术 被引量:7
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作者 李志军 王卫华 +2 位作者 牛照东 刘松林 陈曾平 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第11期121-126,共6页
针对复杂地物背景下的城区红外遥感图像的云层干扰问题,提出了一种基于图像特征提取、区域投票表决和阈值分割的云层检测方法。对图像进行去噪和归一化拉伸处理,再进行多特征提取,并通过提取的特征向量对图像进行分区域云层投票表决,最... 针对复杂地物背景下的城区红外遥感图像的云层干扰问题,提出了一种基于图像特征提取、区域投票表决和阈值分割的云层检测方法。对图像进行去噪和归一化拉伸处理,再进行多特征提取,并通过提取的特征向量对图像进行分区域云层投票表决,最后根据表决结果和分形特征度量矩阵进行阈值计算和阈值分割,并通过形态学处理得到精确的云层区域。统计检测结果显示算法对不同时刻的数据检测准确率在91%以上,证明了算法的适用性和有效性,为红外遥感图像的信息处理提供了有效的技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 红外遥感 云层检测 特征提取 阈值分割 复杂背景
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