内容简介
本书研究了地面红外时敏目标识别技术，包括红外实时图滤波处理、多源图像不变特征提取、地面红外固定目标相对定位识别、地面红外待机目标识别，提出并构建了地面红外时敏目标识别综合实验与仿真系统，为推进红外时敏目标识别相关理论的深入研究，以及研究成果的工程应用提供了技术支持。
本书可作为高等学校控制科学与工程、军事智能、计算机科学与技术、信号与信息处理、遥感技术与应用等专业研究生教材或教学参考书，也可供从事飞行器精确制导技术、计算机视觉与应用、图像处理与模式识别等相关领域研究的科研人员参考使用。
目录
第1章 绪论
1.1 红外成像末制导系统
1.2 目标识别相关技术
1.3 本书的内容结构安排
第2章 红外成像制导系统的实时图像滤波算法
2.1 引言
2.2 基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法
2.3 红外实时图像自适应可变加窗中值滤波算法
2.4 本章小结
第3章 面向多源图像匹配的地面红外固定目标相对定位识别方法
3.1 引言
3.2 基于图像上下文不变特征的固定目标相对定位识别算法
3.3 基于MSER特征的异源图像配准算法
3.4 本章小结
第4章 基于轮廓不变特征的地面红外待机目标识别方法
4.1 引言
4.2 地面待机目标的轮廓特征提取算法
4.3 基于轮廓分段特征的地面待机目标识别算法
4.4 仿真实验及分析
4.5 本章小结
第5章 基于图像梯度方向特征的地面红外待机目标识别方法
5.1 引言
5.2 基于旋转不变降维HOG特征的地面待机目标识别算法
5.3 基于梯度方向特征点对的地面待机目标识别算法
5.4 本章小结
第6章 地面红外时敏目标识别综合实验与仿真系统
6.1 引言
6.2 系统总体设计与实现
6.3 主要功能模块原理
6.4 系统实际应用举例
6.5 本章小结
附录 主要缩略语说明
参考文献
前言/序言
近年来的几次局部战争 表明，局部战争的形态逐步 转变为以精确打击为主的“ 非接触性战争”。红外成像 制导作为一种重要的精确制 导方式，在红外实时图像的 非均匀性校正、平滑滤波， 复杂背景、强干扰条件下地 面固定目标识别，方位、视 角不确定条件下地面待机目 标识别等方面仍然存在一些 技术问题亟待解决。本书结 合实际工程应用需求，以增 强飞行器红外成像制导系统 的可靠性、精确性、鲁棒性 为目的，深入研究了地面红 外时敏目标识别技术，包括 红外实时图滤波处理、多源 图像不变特征提取、地面红 外固定目标相对定位识别、 地面红外待机目标识别，以 及红外时敏目标识别仿真等 关键问题。 全书共6章，第1章为绪 论，概要论述目标识别基本 问题、相关技术的研究现状 及应用情况。第2章研究红 外实时图像的预处理问题， 包括分析红外实时图像的主 要噪声类型，针对性地提出 几种滤波算法。针对红外实 时图像非均匀性的在线校正 需求，提出一种基于自适应 扩散模型的单帧红外条纹非 均匀性在线校正算法；为了 消除红外实时图像中常见的 灰度噪声，提出一种简单高 效的自适应可变加窗中值滤 波器。第3章围绕地面红外 固定时敏目标的识别问题， 针对现有识别算法依赖目标 自身特征信息难以适应地面 复杂背景下目标伪装、遮挡 等强干扰情况，提出一种基 于图像上下文不变特征的目 标相对定位识别算法。第4 章针对地面红外待机目标所 处区域背景较为简单的情况 ，提出一种基于轮廓不变特 征的地面红外待机目标识别 算法。第5章围绕复杂背景 下的地面红外待机目标识别 ，提出一种基于旋转不变降 维HOG特征的地面待机目标 识别算法。另外，针对军事 时敏目标训练样本稀缺的现 实情况，提出一种基于梯度 方向特征点对的地面待机目 标识别算法。第6章介绍地 面红外时敏目标识别综合实 验与仿真系统的结构组成， 对其硬件、软件及系统工作 原理进行详细论述，说明该 系统在图像识别研究中的实 用性，可以为地面红外时敏 目标识别技术研究及相关理 论在飞行器红外制导中的实 用化与工程化提供有效的技 术支持与服务平台。 本书由笔者攻读博士学 位期间研究成果和近年来科 研工作的成果集结而成（书 中第2章、第6章部分内容为 笔者与杨小冈教授、卢瑞涛 博士、夏海硕士的科研合作 研究成果）。在编写本书过 程中，笔者得到了张胜修教 授、杨小冈教授、姚志成教 授、王雪梅教授的悉心指导 ，为从事目标自动识别技术 领域的研究工作奠定了坚实 的理论基础，为后续国家自 然科学基金项目的申请，以 及各类科研工作的开展提供 了有力保证。各位老师求真 务实的科学精神、严谨细致 的治学态度，以及热爱国防 、献身国防的高尚品质，将 永远激励着笔者奋发进取、 勇攀高峰。在本书付梓之际 ，向他们表示崇高的敬意和 衷心的感谢！ 特别感谢国家自然科学 基金项目（编号： 61203189、61401470）给 予本书的资助！ 限于水平，书中难免存 在不妥之处，恳请广大读者 批评指正。 陈世伟 2023年1月
