1 上海机电工程研究所, 上海 201109
2 中国人民解放军 63961部队, 北京 100012
3 海军装备部, 北京 100071
在实际场景中随着红外探测距离的缩小, 红外弱小目标的尺寸等会动态增长, 常用的红外弱小目标检测跟踪算法便无法继续稳定检测与跟踪。为解决上述问题, 本文提出了一种自适应红外目标尺寸变化的检测跟踪方法, 借助低阈值信噪比实现弱小目标的初筛, 并通过自适应尺寸分割避免大目标漏检误检, 构建备选目标库, 最后配合使用卡尔曼算法模型预测运动轨迹, 完成小范围波门检测, 实现目标跟踪。与传统 DBT(Detection Before Track)跟踪检测算法相比, 本文算法可同时兼顾弱小目标和大尺寸目标的检测跟踪, 在所选目标尺寸动态增长的场景中, 本文算法的检测跟踪率提升了约 10%。
卡尔曼 尺寸变化 检测跟踪 Kalman size change detection and tracking
中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，河南 洛阳 471009
现有对地捷联导引头多数采用红外单波段和单视场相结合的方式对目标进行匹配和截获，然而该种方式在日益复杂的战场环境下易受目标/背景特性复杂程度、探测器性能、视场大小限制等因素的影响。在保留了某型捷联导引头原有单一的中波红外大视场的基础上，加入了长波红外大小两个视场，提出了一种新型的红外双波段/双视场导引头。通过利用中长波双波段的图像融合和长波红外下的双视场切换，突出目标与背景特征信息差异，可以有效提高导弹对目标的截获概率。采用CODE V软件设计了光学系统。整个系统采用共孔径式光学设计，具有较好的成像质量，满足系统要求。
双波段/双视场 导引头 光学设计 dual band/dual field of view seeker optical design 红外与激光工程
2020, 49(7): 20190490
为了扩大公司产品布局, 尽快将RGBW产品推入市场, 本文对该类产品关键的RGBW 彩色滤光片(Color filter, CF)技术进行开发, 并结合公司产线特点, 对RGBW CF技术应用能力提升进行研究。首先通过产线测试, 从高平坦保护膜(Over coating, OC)材料特性、OC厚度设计、OC工艺条件等角度出发, 对该技术的关键特征参数RGB-W段差进行优化, 建立像素尺寸、OC厚度与段差关系的数据模型, 并进行产品验证。接着, 建立段差与液晶盒厚、色温、透过率的关系, 对OC Mura的影响因素进行分析及优化, 降低新技术应用可能造成的产品品质风险。最后, 针对产线特点造成的OC异物高发问题, 通过异物检查机、SEM、显微镜等分析设备对异物发生率及发生原理进行分析, 从材料、工艺参数、设备参数及设备状态等角度制定改善对策, 提升产品良率。最终实现RGB-W段差0.6 μm以下, CF良率99.5%以上。该技术满足产品品质及量产稳定性要求。
RGB-W段差优化 产能提升 良率提升 设计优化 RGB-W thickness difference optimization capacity up yield up design optimization
1 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
2 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
3 空装重点型号部, 北京 100843
针对天空背景红外图像中弱小目标检测的难题,分析了红外目标检测的模型,提出了基于稀疏环决策的目标检测算法.利用数学形态学滤波目标增强方法对图像进行背景抑制,而后采用恒虚警检测方法对滤波后图像进行自适应分割,从而获得候选目标点,然后计算各个候选目标点的局部自相似性描述子,对自相似性描述子归一化、分块之后得到稀疏环表示,利用相应的判断准则可以判别目标点与虚警点.实验结果表明,该算法应用于复杂云层背景弱小红外目标图像能够得到较理想的结果,与移动管道滤波方法相比,能有效区别目标点与固定云层杂波干扰,并且虚警率低,易于实现.
目标检测 红外目标 弱小目标 稀疏环 形态学滤波 恒虚警 target detection infrared target dim target sparse ring morphological filtering CFAR
1 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所, 河南 洛阳 471000
2 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471000
3 空装重点型号部, 北京 100843
超分辨率图像复原技术在不改变硬件的条件下可提高成像系统获取图像的分辨率.研究了图像退化机理,建立了精确的图像退化过程模型,提出一种改进的混合MAP-POCS复原算法,将POCS的凸集约束条件加入到MAP估计过程中.运用峰值信噪比(PSNR)等评价手段对复原图像进行质量评价.仿真结果表明,改进的混合复原算法能够有效地保证复原求解的收敛性并保持复原图像的边缘细节,提升了超分辨率的复原效果.
图像复原 图像处理 超分辨率复原 退化模型 凸集投影 image restoration image processing super-resolution restoration degradation model projection onto convex sets
1 光电控制技术重点实验室, 河南 洛阳 471009
2 中国人民解放军驻613所军事代表室, 河南 洛阳 471009
介绍了波门跟踪的原理以及波门自适应性的需求, 结合主动轮廓模型中的GVF Snake模型和自适应分析质心跟踪算法, 提出了基于Snake模型的波门自适应跟踪算法, 根据Snake模型的收敛轮廓来确定波门位置和大小, 由波门内背景像素点所占的比例来决定是否更新波门。通过实验仿真, 该算法能够自适应地改变波门的大小, 很好地跟踪目标。
自动跟踪 主动轮廓模型 波门自适应 质心跟踪算法 automatic tracking active contour model GVF Snake GVF Snake adaptive wave-gate centroid tracking algorithm
对于图像配准中剔除误匹配的问题，在研究随机抽样一致性算法(RANSAC)的基础上，针对RANSAC算法中具有3个不确定参数，较难设置这些参数以同时得到较高的匹配精度和较短的运行时间，并且匹配精度与运行时间具有一定随机性等问题，提出了采用相似距离比剔除误匹配的算法。实验结果表明：在对有旋转、平移、缩放的图像进行配准时，该算法能够充分利用正确匹配点，缩短了运行时间，具有良好的配准精度和鲁棒性。
图像配准 相似距离比 image registration SIFT SIFT Analogical Distance Ratio RANSAC RANSAC
1 西北工业大学 自动化学院,西安 710072
2 洛阳电光设备研究所 光电控制重点实验室,河南 洛阳 471009
针对低信噪比灰度图像中弱小目标检测的难题,分析了红外弱小目标成像的特点,提出了基于多结构元素形态滤波与自适应阈值分割相结合的目标检测算法.利用目标运动的连续性、规律性和噪音产生的随机性,结合数学形态学结构元素的特点,研究了一种多结构元素形态滤波的管道滤波方法,通过流水线管道检测目标运动轨迹.实验结果表明,该算法应用于复杂背景下低信噪比的红外弱小目标图像能够得到较理想的结果,并且目标检测概率高,速度快,虚警率低.
目标检测 背景抑制 数学形态学 自适应分割 管道滤波 Target detection Background suppression Morphology Adaptive segmentation Pipeline filter
1 光电控制技术重点实验室，河南 洛阳471009
2 中航工业洛阳电光设备研究所，河南 洛阳471009
提出一种评价电子稳像算法精度的方法，解决了某些情况下，常用稳像评价方法不能有效对稳像效果进行评价的问题。该方法用同一种标准可以评定不同特征和运动规律的图像序列，其评价的效果将有助于电子稳像算法的改进，促进该项技术的进一步发展。
数字图像处理 电子稳像 稳像评价 标准差 digital image processing electronic image stabilization evaluation of image stabilization standard deviation
1 海军航空工程学院 电子信息工程系，山东 烟台 264001
2 中国航空工业洛阳电光设备研究所 火力控制技术国防科技重点实验室，河南 洛阳 471009
在遥感图像的判读和解译过程中，快速准确地提取感兴趣的目标可以极大地改善整个处理系统的负担。借鉴人类的注意机制，提出了一种基于视觉注意的感兴趣目标提取算法。该方法首先通过分析图像的谱残差求取图像显著图，再利用全局竞争机制和返回抑制策略控制注意焦点快速搜索显著图，实现无先验知识的显著区域提取；处于焦点的大部分显著区域利用感兴趣目标可能尺寸和形状等信息就可以剔除，否则，再利用感兴趣目标和非感兴趣目标在目标特征子空间上投影系数的差异，对其作进一步鉴别，最终实现感兴趣目标的检测。利用大量高分辨率遥感图像对本文方法进行了实验分析，结果表明了算法的有效性。
目标检测 视觉注意 显著图 特征子空间 高分辨率 target detection visual attention saliency map feature subspace high resolution
