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中高轨道目标的地基光电监视被引量：9: 2017年; 针对中高轨目标暗弱为目标识别和识别效率增加的难度,研究了基于被动光学系统的地基光电光测系统;同时提出了一种通过对原始图像进行最优化处理,从而有效提高目标信噪比,增加目标识别效率的方法。首先分析了在轨目标的光学反射特性,比较了不同模式下目标的信噪比,给出光电监视系统的最优设计方案。然后,结合目标运动特性和观测条件等因素,设计了适合中高轨道目标的地基地球同步轨道(GEO)目标的观测模式。最后,针对暗弱目标图像识别难题,提出了基于最优化原理的低信噪比目标识别图像处理的新方法。根据实测数据对本文方法进行了实验验证,并与传统差帧法进行了比较。结果显示,本文方法可在目标信噪比大于3.09点条件下识别出目标。该项研究对中高轨道目标光电监视用设备的设计和使用很有参考价值。; 高扬赵金宇赵金宇刘俊池杨晓霞王斌王敏; 关键词：目标识别信噪比图像处理

一种运动目标检测方法和装置: 本申请提供一种运动目标检测方法和装置。方法包括：获取视频图像；对所述视频图像进行灰度处理得到灰度图像；基于所述灰度图像、预设的CLG光流模型E、以及预设条件，计算得到第一公式；依据所述第一公式，根据灰度线性不变假设，采用...; 朱明陆牧高扬; 文献传递

基于元胞自动机的动态背景运动目标检测被引量：6: 2017年; 针对传统运动目标检测算法在动态背景条件下难以准确检测出运动目标的问题,提出了一种基于元胞自动机的动态背景运动目标检测算法。首先,根据SLIC算法分割视频图像,并应用多模态混合动态纹理模型对视频图像进行背景建模。然后,融合空时显著性检测与基于元胞自动机的自动更新机制得到优化的显著性图。最后,通过对优化后的显著性图做适当的阈值分割处理得到视频图像中的运动目标。实验仿真结果表明,在动态背景条件下该算法可以有效的抑制视频图像中非运动目标的显著性物体对检测结果带来的影响,检测运动目标的精度较高,并且具有一定的鲁棒性。; 陆牧朱明高扬张刘; 关键词：元胞自动机显著性检测运动目标检测

添加补偿码的快速径向伴星特征星图识别被引量：3: 2017年; 针对传统的基于径向特征的星图识别算法在构建星模式的过程中由于位置噪声的干扰导致识别率较低的问题,本文提出一种添加补偿码的快速径向伴星星图识别算法。该算法以比特向量的形式构建基于径向特征的特征向量,同时将伴星间的角距信息以及位置噪声的补偿信息添加到特征向量中,从而有效地减小了特征库的容量,提高了星图识别算法的稳定性和识别率。最后本文根据比特向量的特点采用最小相似差方法快速完成观测星与导航星之间的初匹配,再根据同一视场内星点位置信息的相关性完成对观测星的唯一识别。实验仿真结果表明,在位置噪声为0.5像素的情况下星图识别成功率达到97.8%;在星等噪声为0.8 Mv的情况下星图识别成功率达到96.4%;当以真实星图为实验对象时,星图识别的成功率达到94.2%。与传统的三角形算法以及未添加补偿码的径向特征星图识别算法相比,本文算法在识别成功率和识别时间上均有着不同程度的提高。; 高扬赵金宇陈涛王敏; 关键词：星图识别

基于能量函数的极值中值滤波星图去噪算法被引量：8: 2017年; 利用地基观测相机拍摄的以深空为背景的星图受星空复杂背景的影响,往往具有较高的噪声水平。同时由于星图主要由恒星、空间目标和星空背景噪声组成,且成点状分布,星图目标和噪声呈现较大的相似性,传统的图像去噪算法并不适用于星图。为此,该文提出一种基于能量函数的极值中值滤波去噪算法,该算法在去除星图椒盐噪声的同时能够较好地保持图像目标信息。该方法针对疑似噪声点采用二次检测的方式,并且结合改进的自适应中值滤波和能量函数模型进行灰度值恢复。该文分别使用仿真试验和真实星图处理试验对该方法进行验证,在客观评价中,图像峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)最高可提高3倍多,均方误差MSE(Mean Squared Error)减小为加噪图像的3.16×10^(-5)。试验结果表明,该方法可有效地降低传统方法的噪声误检问题,同时提高噪声图像的恢复精度,非常适合星图噪声的去除。; 王敏赵金宇陈涛崔博川高扬; 关键词：峰值信噪比均方差

一种运动目标检测方法和装置: 本申请提供一种运动目标检测方法和装置。方法包括：获取视频图像；对所述视频图像进行灰度处理得到灰度图像；基于所述灰度图像、预设的CLG光流模型E、以及预设条件，计算得到第一公式；依据所述第一公式，根据灰度线性不变假设，采用...; 朱明陆牧高扬; 文献传递

动基座下的运动目标检测被引量：2: 2016年; 由于动基座下运动目标的检测存在的背景干扰较大,影响运动目标检测精度的问题,本文提出了一种基于傅里叶变换和核函数-灰度统计图的动基座动目标检测算法,以便较大限度地克服光照变化、背景噪声对运动目标检测精度造成的影响。该算法首先将评价函数引入特征匹配块的选取中完成视频图像背景的分块匹配。然后,采用傅里叶变换的相位相关算法估计全局运动补偿参量;逐一计算各图像子块的高斯核函数值,建立核函数-灰度统计图并通过相邻帧高斯核函数值的变化情况判断运动目标的区域。最后,对包含运动目标的图像子块进行图像分割处理,完成动目标检测。实验仿真表明,与传统的运动目标检测算法相比,该算法中评价函数的评价系数α取0.7,帧间图像块相似度阈值T取0.3时,能有效地抑制光照变化和噪声带来的背景干扰,检测出动基座下的运动目标。该算法具有较快的计算效率,能满足工程上的实时性要求。; 陆牧高扬朱明; 关键词：运动目标检测动基座

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高扬