基于無人機紅外遙感圖像的海上目標識別系統(tǒng)設計及其應用.pdf

1、在靶場試驗中，為了實時了解試驗進程和試驗結(jié)果，對于海上重點目標的識別并保持監(jiān)視十分重要。在傳統(tǒng)的試驗條件下，往往通過試驗攝錄艦、攝錄直升機或陸上攝像機進行拍攝。通過試驗攝錄艦、攝錄直升機拍攝通常存在較大試驗風險，通過陸上長焦攝像機拍攝往往因天氣因素或因拍攝距離限制而造成拍攝效果不理想。本課題擬采用攝錄無人機拍攝目標靶船，利用無人機平臺上的紅外圖像傳感器來獲取海上目標的紅外圖像，通過目標識別系統(tǒng)進行海上重點目標識別，實現(xiàn)對目標進行有效探測

2、和識別，然后將獲得的靶船圖像實時傳輸給指控中心，使指揮員準確掌握試驗態(tài)勢，高效進行指揮決策。
　　本文深入分析了紅外圖像中艦船目標的紅外成像特性，對紅外圖像的特征進行了分析。對于紅外圖像的預處理采用去噪、灰度級修正和銳化處理。對原始圖像首先應用中值濾波器進行去噪處理，然后應用線性變換函數(shù)進行灰度級修正。針對經(jīng)過去噪和灰度級修正的圖像邊緣變模糊的問題，對圖像做進一步銳化處理，圖像銳化時采用的是空間域處理方法中效果較好的拉普拉斯算子來

3、實現(xiàn)。
　　對于經(jīng)過預處理的紅外圖像采用基于小波變換方法進行目標的分割與檢測方法。海上目標背景復雜，通常又比較模糊，本系統(tǒng)采用基于小波變換的兩種算法相結(jié)合的方式進行目標的分割工作，首先采用基于邊緣小波特征的紅外弱小目標檢測方法進行檢測;若沒能準確分割出目標，則采用基于小波多尺度互能量交叉融合濾波的弱小目標檢測算法做進一步的目標分割與檢測。
　　深入研究了傳統(tǒng)模式識別技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論，本論文選擇基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模式識別

4、技術(shù)作為識別的方法，完成了BP網(wǎng)絡識別程序?qū)崿F(xiàn)。在實際試驗任務中，經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡識別確認的目標靶船，還要經(jīng)過指揮員結(jié)合海上雷情信息、艦船AIS信息和靶場其它測控裝備攝錄情況綜合判定是否為目標靶船，以提高識別準確率。
　　最后，本文構(gòu)建了無人機紅外遙感圖像攝錄平臺。重點描述了信息獲取與識別處理系統(tǒng)的設計，該系統(tǒng)主要包含紅外遙感圖像采集模塊、遙感圖像目標的分割與檢測模塊和遙感圖像目標識別模塊，通過該系統(tǒng)可以實現(xiàn)對目標靶船圖像的預處理、