1 中国科学院智能红外感知重点实验室 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
2 国科大杭州高等研究院，浙江 杭州 310024
3 中国科学院大学，北京 100049
合成孔径雷达（SAR）具有不受云层干扰、可全天时、全天候对地观测的特点，基于SAR图像的舰船检测已广泛用于海洋搜救、港口侦察、领海防御等民用或军用领域。然而，与大型舰船相比，像素点少、对比度低的小型舰船存在漏检率高的问题，并且速度和精度之间的平衡成为舰船检测算法天基应用的难点。针对以上问题，本文提出了一种基于YOLOv5s模型改进的舰船检测轻量化模型（ImShips）。首先，针对船体大小差异导致的漏检问题，采取在网络底部使用感受野较小的标准卷积，提升了模型对小规模舰船空间信息的获取能力。同时，在网络顶部设计了放大感受野的扩张卷积，保留了更多的语义特征，有利于大目标的特征提取。接着，提出将轻量级的通道注意力机制应用于YOLOv5的骨干网络和特征融合网络，通过对提取到的特征按重要性分配权重，实现纹理信息的筛选。最后，在下采样时采取深度可分离卷积代替标准卷积，减少了模型参数的数量，进一步提高了模型的推理速度。实验结果表明，在SAR舰船检测SSDD和ISSID数据集中，改进后的ImShips模型在保证精度的同时，所需的浮点计算数比YOLOv5s模型减少了45.61%，检测速度提高了8.31%。ImShips模型网络规模小、检测速度快，在实时天基舰船检测中具有较大的应用潜力。
舰船检测 YOLO回归模型 通道注意力机制 轻量化 ship detection YOLO regression model channel attention lightweight
1 中国科学院智能红外感知重点实验室，中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
2 中国科学院大学，北京 100049
3 国科大杭州高等研究院，浙江 杭州 310024
红外运动目标的轨迹预测在车辆、行人监控和天基遥感探测等军民用领域有着广泛的应用。当目标的相对运动速度较高时，受读出速率及积分时间固定的影响，传统全视场成像信息获取方法所得的目标轨迹点稀疏，难以满足目标轨迹预测的精度要求。针对以上问题，提出了一种基于动态开窗的快速运动目标信息获取方法。首先对观测区域进行全视场成像，捕获到运动目标后，对目标及其邻域开窗以提高成像帧频。通过分析探测场景辐射特性对系统工作参数的影响获取判别矩阵，实现开窗参数的动态调节，从而提升目标轨迹点密度。最后利用目标轨迹预测结果更新开窗位置以实现对单目标的全视场覆盖监测。实验结果表明，对于中波红外演示系统，与全视场成像信息获取方法相比，该方法将系统获取的目标轨迹点密度提高了16倍，系统轨迹预测精度提升了2.6倍，且所需的数据传输带宽降低了25%。该研究可为智能化红外感知系统的设计提供有益参考。
红外探测 动态开窗 快速运动目标 轨迹预测 infrared detection dynamic windowing(DW) fast moving targets trajectory prediction 红外与激光工程
2022, 51(3): 20210164
1 上海技术物理研究所 红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
2 中国科学院大学，北京 100049
复杂背景下红外弱小目标检测与追踪技术一直是遥感成像应用领域一项复杂而艰巨的课题。利用高帧频红外面阵成像系统采集到图像的强帧间相关性特征，设计了一种多帧累加的时域信噪比的弱小目标检测方案。同时利用目标运动的连续性，采用多帧确认的方法关联目标，输出真实目标运动轨迹。实验结果表明，算法在vs2013上运行的平均运算时间为23 ms，检测到的目标最低信噪比为2.91，同时对多目标的检测具有较强的适应性。
时域信噪比 多帧累加 红外弱小目标检测 多帧确认 spatial Signal to Noise Ratio multi-frame accumulation infrared dim target detection multi-frame confirmation 太赫兹科学与电子信息学报
2019, 17(1): 118
1 中国科学院大学, 北京100049
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室, 上海 200083
基于黑体标定的红外焦平面校正方法, 当探测器工作积分时间与校正参数获取时的积分时间不一致时校正效果会变差, 究其原因主要是因为像元的响应输出随积分时间呈现一定的非线性, 传统黑体定标类的校正方法属于积分时间维度上的单点校正。针对该问题提出了一种自适应积分时间改变的非均匀校正方法, 该方法在辐射通量和积分时间两个维度上都进行多点校正, 从而有效解决了变积分时间时校正效果变差的问题。另外, 该方法直接存储原始黑体标定数据用于校正, 不需要存储增益及偏置校正系数。使用局部非均匀性均值作为校正效果的评价方法, 该评价方法更能反映校正后残差的局部特性。实验表明, 相对于传统方法, 该方法能够有效降低积分时间改变时校正后的图像非均匀性, 提高了黑体定标类校正方法的工程适用性。
红外焦平面探测器 非均匀校正 黑体标定 局部非均匀性 infrared focal plane array detectors non-uniformity correction blackbody calibration local non-uniformity 红外与激光工程
2017, 46(11): 1104001
1 中国科学院上海技术物理研究所，上海 200083
2 中国科学院大学，北京 100049
3 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室，上海 200083
制冷型红外焦平面探测器的响应非均匀性对其定量化应用产生很多不利影响。本文在对红外焦平面探测器像元响应特性深入研究的基础上，提出了一种的改进型自适应分段的红外焦平面非均匀校正算法。该方法主要在前人研究的基础上给出校正效果与分段校正阈值选择之间的定量化关系，从而降低了分段校正时阈值选择的盲目性。另外，该方法采用归一化直线作为校正的目标曲线，而非传统方法中采用分段目标曲线。文中首先分析了线性校正误差的来源，然后给出校正效果与分段阈值之间的定量化关系，最后给出校正方法的原理和步骤。在校正效果评价方面，本文使用局部非均匀性(LNU)来评价校正后的效果，该方法相对于传统的评价方法，更能体现校正后残差的局部特性。实验表明，相对于传统的多点校正法，该方法使用较少的参数量获得更好的校正效果，并且易于工程实现。
红外焦平面探测器 非均匀校正 自适应分段 局部非均匀性 IRPFA detectors non-uniformity correction adaptive segmentation local non-uniformity
1 中国科学院大学, 北京 100049
2 中国科学院上海技术物理研究所, 上海 200083
随着红外探测技术的发展, 制冷型红外焦平面探测器在航空航天和民用领域的应用越来越广泛。探测器像元响应率的不稳定性对红外焦平面探测器定量化应用产生非常大的影响。目前检测响应率不稳定像元的方法主要通过定量化的黑体标定的方法来实现, 该类方法需要改变黑体温度从而得到像元的响应率, 操作步骤和计算过程比较复杂, 不易于高频次的工程测试实现。本文提出了一种通过计算像元随积分时间的相对响应率变化来快速筛选不稳定像元的方法, 该方法每次测试时仅需要对着一个固定温度的黑体, 改变积分时间获取一组探测器成像数据, 通过计算每个像元的相对响应率, 然后对比像元在不同测试时得到的相对响应率变化, 通过与设定阈值的比较就可以实现响应不稳定性像元的筛选, 自定义阈值还可以实现对响应不稳定像元进行分级。实验证明, 该方法能够有效筛选出响应率不稳定的像元, 操作简便, 便于工程实现。
红外焦平面探测器 响应率不稳定 相对响应率 黑体标定 IRFPA detectors unstable response rate relative response rate blackbody calibration
1 中国科学院红外探测与成像技术重点实验室,上海 200083
2 中国科学院大学,北京 100049
最小误差分割算法的图像分割性能优异,但一维的最小误差分割算法容易受到噪声的干扰。利用图像的二维直方图,二维最小误差分割算法不仅能够利用图像的灰度信息,同时利用了相邻像素之间的邻域信息,取得更加理想的分割效果。但在实际使用的过程中,二维最小误差算法采用穷尽搜索的算法运算时间长,二维直线型最小误差分割算法无法反映全局最优解,降维形式的最小误差算法复杂度高。本文将结合粒子群优化算法(PSO) 将二维最小误差分割算法应用在红外图像上,大大提升了算法的求解速度,能够在实现更低对比度的红外图像分割的同时满足工程中实时检测的要求。
红外图像 二维最小误差分割 微粒子优化 图像分割 infrared image two-dimensional minimum error segmentation particle swarm optimization algorithm images segmentation
中国科学院 上海技术物理研究所, 上海 200083
红外图像中的强边缘一直是制约红外弱小目标检测概率的重要因素，同时是产生目标虚警的重要来源。采用能够同时利用邻域空间欧式距离和灰度值相似性的双边滤波，并针对天基红外系统中帧间背景缓慢变化的特点，设计一种基于时空域的双边滤波法，实验验证该方法对复杂背景的强边缘具有很好地抑制效果，信杂比增益大于3.6，同时能够很好地保留目标能量，目标能量损失因子D-factor小于0.2，有效地提高目标的局域信杂比。
目标检测 双边滤波 时空域滤波 dim target detection bilateral filter spatial-temporal filter
中国科学院上海技术物理研究所 中国科学院红外探测与成像技术实验室, 上海 200083
理论上完成了红外图像传感器信息获取电路的噪声建模, 并且分别从仿真和测试两个方面对电路的噪声进行分析.三种分析方法的结果基本相同, 均为0.11mV左右.从原理和实验两个方面证明了基于仪放的模拟信号调理电路可以满足噪声低至0.2mV的红外探测器航天应用需求.在完成噪声量大小分析的同时进行了噪声频谱特性分析, 证明了信息获取电路噪声主要成分是1/f噪声和白噪声, 二者均满足高斯分布.
信息获取 噪声模型 噪声测试 红外 航天应用 signal acquisition noise model noise test infrared aerospace applications
