1 空军工程大学,a.航空工程学院
2 空军工程大学,b.研究生院, 西安 710000
3 中国人民解放军93131部队, 北京 100000
4 中国人民解放军93137部队, 北京 100000
空战对抗过程中的目标状态数据呈现时序性、多维性等特征, 为进一步提升目标意图识别的准确率, 提出了一种基于改进注意力机制的长短期记忆网络(LSTM)目标识别方法, 将空战可能出现的目标意图识别当成一个多分类问题处理。该方法首先通过目标实时的状态数据, 生成特征序列; 接着采用注意力机制提升目标的特征学习能力, 增强空战过程中的主要目标状态特征表示, 得到具有权值分配的特征向量; 最后利用LSTM网络对目标特征向量进行训练, 通过softmax层实现目标意图的识别。仿真实验表明, 该方法利用注意力机制有效增强目标的特征学习, 进一步提升了LSTM网络的识别精度, 具有一定的科学性和有效性。
空战 目标意图识别 注意力机制 LSTM网络 权值分配 air combat target intention recognition attention mechanism LSTM network weight allocation
1 重庆工商大学机械工程学院制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室, 重庆 400067
2 重庆工商大学废油资源化技术与装备教育部工程研究中心, 重庆 400067
为增强红外与可见光图像融合可视性, 克服红外与可见光图像融合结果中细节丢失、 目标不显著和对比度低等问题, 提出一种基于二尺度分解和显著性提取的红外与可见光图像融合方法。 首先, 以人类视觉感知理论为基础, 针对人眼对图像不同区域敏感性不同特性, 在跨模态融合任务中需要对源图像进行不同层次分解, 避免高频分量和低频分量混合减少光晕效应, 采用二尺度分解方法对源红外与可见光图像进行分解, 分别获取各自的基本层和细节层, 该分解方法能够很好的表达图像并具有很好的实时性; 然后, 针对基本层的融合提出一种基于视觉显著图(VSM)的加权平均融合规则, VSM方法能够很好提取源图像中的显著结构和目标。 采用基于VSM的加权平均融合规则对基本层融合, 能够有效避免直接使用加权平均策略而导致对比度损失, 使融合图像可视性更好; 针对细节层的融合, 采用Kirsch算子对源图像分别提取得到显著图, 然后通过VGG-19网络对显著图进行特征提取获取权值图, 并与细节层进行融合, 得到融合的细节层; Kirsch算子能在八个方向上快速提取图像边缘, 显著图中将包含更多边缘信息和更少噪声, 且VGG-19网络能够提取到图像更深层特征信息, 获取的权值图中将包含更多有用信息; 最后, 将融合后的基本层和细节层图像进行叠加, 获取最终融合结果。 在实验部分, 选取了四组典型的红外与可见光图像来进行测试, 并与其他六种目前主流方法进行对比。 结果表明, 该方法在主观质量上具有高对比度、 目标突出、 细节信息丰富和图像边缘特征保持较好等优势。 在信息熵、 互信息、 标准差、 多尺度结构相似度测量和差异相关和等客观指标上也展现出比较好的结果。
红外与可见光融合 二尺度分解 Kirsch算子 权值图 特征提取 Infrared and visible image fusion Two-scale decomposition Kirsch operator Weight map Feature extraction
1 湖北工业大学 机械工程学院，湖北 武汉 430068
2 湖北省现代制造质量工程重点实验室，湖北 武汉 430068
3 海宁集成电路与先进制造研究院，浙江 海宁 314400
4 中国科学院微电子研究所，北京 100029
单目视觉中的位姿估计是三维测量中的一个关键问题，在机器视觉、精密测量等方面运用广泛。该问题可通过n点透视（PnP）算法求解，正交迭代算法（OI）作为PnP算法的代表，因其高精度的优点在实际中得到了广泛运用。为了进一步提高OI算法的稳健性和计算效率，提出了一种加权加速正交迭代算法（WAOI）。该方法首先根据经典正交迭代算法推导出加权正交迭代算法，通过构建加权共线性误差函数，利用物点重投影误差更新权值，达到迭代优化位姿估算结果的目的；在此基础上，通过自适应权值，整合每次迭代过程中平移向量以及目标函数的计算，减少迭代过程中的计算量，从而实现算法的加速。实验表明，在12个参考点中存在两个粗差点的情况下，WAOI的参考点重投影精度为0.64 pixel，运算时间为8.02 ms，精度高且运行速度快，具有较强的工程实用价值。
机器视觉 位姿估计 加权正交迭代 自适应权值 machine vision pose estimation weighted orthogonal iterative adaptive weights 红外与激光工程
2022, 51(10): 20220030
由于三维激光扫描仪获取的点云数据体积大且存在大量冗余，在后期处理时会占用计算机大量的空间和时间成本，因此需要对点云数据进行简化预处理。针对散乱点云数据模型，在保留关键几何特征的前提下，提出了一种层次化的点云简化算法。首先，构造点云模型的长方体包围盒，并将包围盒划分成若干个小立方体栅格，使得每个点都包含在栅格中；然后，计算每一个栅格中各个点的权值，通过对比权值与权阈值来确定该点是否保留，从而删除噪声点，实现点云初始简化；最后，采用基于曲率分级的简化算法实现点云精简化。对公共点云数据模型和文物点云数据模型进行了简化实验，实验结果表明，与随机采样法、均匀网格法及法矢夹角法等算法相比，所提算法具备较好的几何特征保持性能，可以达到较好的点云简化效果，是一种有效的点云简化算法。
成像系统 点云简化 包围盒 权值 曲率分级 简化率 激光与光电子学进展
2022, 59(18): 1811006
上海电力大学电子与信息工程学院，上海 200090
为了实现空间物体三维重建，需要对相机参数进行标定，标定精度是其中关键问题。针对传统相机标定算法精度不高、收敛慢的问题，提出了一种基于动态调整和自适应变异相结合的改进粒子群优化相机参数算法。该算法以传统标定的结果为初始值，通过定义个体搜索能力来动态调整群体的惯性权重，避免了因惯性权重设置不合理对算法搜索能力的影响；并且根据粒子陷入局部最优的程度来自适应地调整最佳粒子的变异，从而提高算法的全局搜索能力。将所提相机参数标定算法与其他标定算法进行了比较，实验结果表明，所提算法具有优越性。
机器视觉 相机标定 非线性优化 动态权值 自适应变异 改进粒子群算法 激光与光电子学进展
2022, 59(18): 1815014
1 广西师范大学 电子工程学院 , 广西 桂林 541004
2 南宁师范大学 物理与电子学院, 南宁 530001
3 广西广播电视信息网络股份有限公司 南宁分公司, 南宁 530023
4 中国电子科技集团公司 第三十四研究所, 广西 桂林 541004
针对梯度下降(GD)算法收敛速度较慢的问题, 提出了一种基于GD优化算法的有限脉冲响应(FIR)色散均衡器。采用动量梯度下降(MGD)算法在每次更新迭代时对梯度进行指数加权平均优化(简称CMGD算法)并进行偏差修正, 利用OptiSystem搭建单载波相干光传输系统并与Matlab联合仿真。仿真结果表明: 在学习速率为0.1、动量系数为0.98时, CMGD算法收敛值达到0.015461; 在不同信噪比条件下, 采用CMGD算法设计的均衡器的均衡效果优于GD-FIR和经典时域FIR的均衡器, 且降低了硬件实现复杂度。
相干光通信 色散均衡 动量梯度下降 有限脉冲响应均衡器 抽头权值 coherent optical communication, dispersion equaliz
华中光电技术研究所 — 武汉光电国家研究中心, 湖北 武汉 430223
为了有效地对红外与微光图像进行融合, 在获得良好的融合视觉效果并实现熵增的前提下, 同时尽量减少算法复杂度, 提出了一种基于细节增强的自适应权值融合方法, 根据红外微光图像特点, 进行自适应权值矩阵计算, 并进行一次融合, 再结合细节图进行二次融合。经过在MATLAB中采用三种常见算法和本算法对五类典型场景进行了仿真分析, 结合主观和客观评价机制对比, 本文的算法具有较好的标准差和熵增, 主观融合效果也相对较优。最后, 在嵌入式FPGA平台中进行了验证, 实现了50 Hz图像的实时融合输出, 在批量化生产中得到了应用。
细节增强 图像融合 熵增 自适应权值 细节图 detail enhancement image fusion entropy increase adaptive weight detail image
佳木斯大学 信息电子技术学院，黑龙江 佳木斯 154000
提出基于分块匹配的合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）目标识别方法。对待识别SAR图像进行4分块处理，每个分块描述目标的局部区域。对于每个分块，基于单演信号构造特征矢量，描述其时频分布以及局部细节信息。单演信号从幅度、相位以及局部方位3个层次对图像进行分解，可有效描述图像的局部变化情况，对于扩展操作条件下的目标变化分析具有重要的参考意义。对于构造得到的4个特征矢量，分别采用稀疏表示分类（Sparse Representation-based Classification，SRC）分别进行分类，获得相应的重构误差矢量。在此基础上，按照线性加权融合的基本思想，通过构造随机权值矩阵进行分析。对于不同权值矢量下获得的结果，经统计分析构造有效的决策变量，通过比较不同训练类别的结果，判定测试样本的类别。所提方法在特征提取和分类决策过程中充分考虑SAR图像获取条件的不确定，通过统计分析获得最优决策结果。实验在MSTAR数据集上设置和开展，包含了1类标准操作条件和3类扩展操作条件。通过与现有几类方法对比，有效证明了所提方法的有效性。
合成孔径雷达 目标识别 图像分块 单演信号 随机权值 synthetic aperture radar target recognition image blocking monogenic signal random weight 红外与激光工程
2021, 50(10): 20210120
北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院, 北京 100191
天文导航中星点的定位精度至关重要,会影响天文导航的精度。传统的基于线性插值的星图分辨率提高方法是直接利用线性关系来计算插入的灰度值,但忽略了原函数自身的变化特征。针对星点的成像特征,提出了一种基于改进线性插值的星点定位方法。首先建立星点的成像模型并推导出一维模型,求取二阶导数以获得凹凸分界点,然后给出改进线性插值的权值因子的计算方法,进而完成星点的定位。仿真结果表明,与传统方法相比,所提方法的平均偏离误差降低了15.4%,能够有效地提取星点中心。
测量 插值方法 二阶导数 权值因子 偏离误差 成像模型 激光与光电子学进展
2021, 58(6): 0600002
