[發明專利]一種基于空時過采樣掃描的弱小點目標精確定位方法及系統有效
| 申請號: | 201410855945.1 | 申請日: | 2014-12-31 |
| 公開(公告)號: | CN104502992A | 公開(公告)日: | 2015-04-08 |
| 發明(設計)人: | 王成良;饒鵬;歐陽琰;許春;閆世強;蘇海軍;朱勇;王志斌;王樹文;劉輝;石斌斌;李世飛;姜海林;易麗君 | 申請(專利權)人: | 中國人民解放軍空軍預警學院;中國科學院上海技術物理研究所 |
| 主分類號: | G01V8/10 | 分類號: | G01V8/10 |
| 代理公司: | 武漢東喻專利代理事務所(普通合伙)42224 | 代理人: | 宋業斌 |
| 地址: | 430019湖*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 采樣 掃描 弱小 目標 精確 定位 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及弱小目標探測技術領域,更具體地,涉及一種基于空時過采樣掃描的弱小點目標精確定位方法及系統。
背景技術
近年來,紅外弱小點目標探測問題一直是紅外圖像領域的研究熱點。在采用紅外波段掃描探測目標時,由于成像距離遠和大氣衰減等因素,探測圖像中的目標成點狀以致成像的像元數只有1-2個,圖像中的目標信噪比很低。為了提高探測圖像中目標的檢測概率和定位精度,傳統方法為增大光學系統口徑、焦距,增加探測器像元數目,從而提高信噪比和降低瞬時視場。然而,僅僅增大光學系統口徑和焦距來提高探測性能,則光學系統體積增大,引起機械結構尺寸也增大,重量增加,溫控難度加大,抗太陽光干擾能力降低,因而,性能的增加付出了高額的成本,特別地,對于空基平臺和天基平臺,由于尺寸和重量的限制,這種依靠光學系統提高探測性能的方法,變得越來越不現實。
為了解決如何提高點目標的檢測性能又不增加儀器重量和制作成本的問題,現今,基于過采樣技術的探測系統成為了光電成像領域的研究熱點,其主要研究方向包括微掃描技術、亞像元技術、異形像元探測器成像技術、光學編碼技術和空時過采樣技術。其中,空時過采樣技術是一種對點目標進行空間和時間上重疊采樣的技術。
然而,現有過采樣技術對于采樣數據處理時間較長、信息處理流程較為復雜;現有基于過采樣弱小點目標的探測方法僅主要針對如何提高目標檢測性能的問題進行了研究,而對過采樣技術如何提高點目標在探測圖像中的定位精度問題沒有進行深入地分析和提出具體的解決方案;并且,若將現有過采樣技術直接應用于現有探測系統,會出現由于尺寸增大、重量增加而無法適應原有安裝平臺的缺陷。
發明內容
針對現有技術的以上缺陷或改進需求,本發明提供了一種基于空時過采樣掃描的弱小點目標精確定位方法及系統,克服了現有過采樣技術存在采樣數據處理時間長,信息處理流程復雜的問題,并且可在不改變現有光學系統光學口徑、焦距的情況下獲得高精度的目標點定位。
為實現上述目的,按照本發明,提供了一種基于空時過采樣掃描的弱小點目標定位方法,所述方法包括步驟:
S1、構造M個線列探測器,其包含M條掃描線列C1,C2,…,CM,每一個線列探測器均包含N個像元,其中M≥2,N≥3;在線列方向上線列探測器中的每條線列之間錯開1/M個像元間距,以滿足空間M倍過采樣的要求;調整各線列探測器的單次采樣周期T,在掃描方向上使線列探測器在采樣周期T內移動1/L個像元間距,以滿足L倍時間上過采樣的要求,L≥2;
S2、啟用M個線列探測器進行掃描得到M組圖像,對掃描得到的圖像進行非均勻性校正,再按照時間和空間采樣周期將M組圖像鑲嵌為圖像F′;
S3、去除圖像F′的邊緣得到圖像F,完成圖像F中的弱小點目標定位;
所述步驟S2中按照時間和空間采樣周期將M組圖像鑲嵌為圖像F′的具體實現方式為:
定義每幅圖像大小為(K×L)×N個像素,所述K為單次掃描過程所遍歷的采樣周期的個數;
將C1線列采集的圖像第一列像元作為圖像F′的第一列,將C2線列采集的圖像第一列在垂直方向上錯開1個像元后插入到圖像F′的第二列,以此類推,直到CM線列采集的圖像第一列在垂直方向上錯開M-1個像元插入到圖像F′的第M列;接著將C1線列采集圖像的第二列像元作為圖像F′的第M+1列,垂直方向上的位置與圖像F′的第1列相同,將C2線列采集圖像的第二列,相對于第M+1列在垂直方向上錯開1個像元后插入到圖像F′的第M+2列,以此類推直到CM線列采集圖像的第二列在垂直方向上錯開M-1個像元插入到圖像F′的第2M列,采用相同的方式直到得到大小為(K×L)×(N×M)的圖像F′。
作為進一步優選地,所述步驟S3中,去除圖像F′的第1行到第M-1行以及第K×L-M+1行到第K×L行,得到圖像F。
作為進一步優選地,所述步驟S3中,對圖像F中的弱小點目標進行定位,具體包括如下子步驟:
S31、采用基于偏微分方程的降噪方法去除圖像F中的隨機噪聲;
S32、對去噪后的圖像進行閾值濾波,得到二值化圖像F1;
S33、使用連通區域法尋找圖像F1中的弱小點目標區域;
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