【摘要】：反艦導(dǎo)彈是海面作戰(zhàn)的主要突擊武器,但其性能受到復(fù)雜海面環(huán)境及敵方人為干擾的影響。增強(qiáng)反艦導(dǎo)彈對艦船目標(biāo)的檢測能力尤為重要。本文針對干擾條件下海天背景艦船目標(biāo)檢測問題做了深入研究。首先,對于干擾處理,在深入研究干擾彈特性基礎(chǔ)上提出了一種基于圖像鄰域一致性計數(shù)與形態(tài)學(xué)的干擾彈識別方法,并深入考察了天空云、海面雜波的特性,提出了相應(yīng)的處理方法。其次,深入研究了海天線的分界特性與直線特性,提出了一種基于多特征融合的海天線檢測方法。實(shí)驗(yàn)證明該方法在強(qiáng)海雜波、多層云等各種干擾情形下具有較強(qiáng)的海天線檢測能力。然后針對復(fù)雜海面環(huán)境與艦船目標(biāo)形態(tài)方向變化的問題,提出了基于多通道Gabor特征顯著性的艦船目標(biāo)檢測方法。將海天線附近區(qū)域按照距離遠(yuǎn)近形成權(quán)重融合到顯著圖中,抑制了干擾,加強(qiáng)了目標(biāo)顯著性。實(shí)驗(yàn)表明,該方法相對于典型的目標(biāo)檢測方法抗干擾能力更強(qiáng)。最后,提出了基于海天線引導(dǎo)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船目標(biāo)檢測方法。通過海天線的引導(dǎo),大大減少了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)算量。通過設(shè)計網(wǎng)絡(luò),制作樣本,網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,目標(biāo)檢測等過程實(shí)現(xiàn)了檢測全流程。實(shí)驗(yàn)表明了本方法的有效性。
【圖文】：

溫度往往不能很高。人造的干擾彈由于發(fā)射機(jī)理原因，通常有較高的溫度，反映在紅外圖像上就是高亮區(qū)域。如圖2-1（a）中，，云層上方的干擾彈灰度級達(dá)到了 255，而下方的艦船目標(biāo)煙囪部分灰度只有 165。（b）圖中，艦船上方的干擾彈灰度級達(dá)到了 252，而艦船自身發(fā)動機(jī)部分灰度僅有 182。（c）圖中艦船上方的干擾彈灰度級達(dá)到 255，艦船自身灰度級僅有 194 左右。所以

亮度還有均勻的特性。這可能是由于限制，造成干擾彈中心區(qū)域亮度無法區(qū)域?qū)?yīng)像素顯示到表格中，同樣可干擾彈對應(yīng)區(qū)域的部分像素，可以看常均勻的特性，這種特性可以稱為中心n o n oI I ( | P P | D)，Po為干擾彈中心點(diǎn)，Pn為干擾彈鄰域亮度。這個模型表示，距離干擾彈中果將中心一致性作為干擾彈與目標(biāo)的來說，對于典型的干擾彈，D 在 5 到 1 到 2 之間。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：E91;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張仲瑜;焦淑紅;;多特征融合的紅外艦船目標(biāo)檢測方法[J];紅外與激光工程;2015年S1期

2 張志龍;楊衛(wèi)平;張焱;李吉成;;基于頻譜殘留變換的紅外遙感圖像艦船目標(biāo)檢測方法[J];電子與信息學(xué)報;2015年09期

3 安博文;胡春暖;劉杰;曹彥玨;;基于Hough變換的海天線檢測算法研究[J];紅外技術(shù);2015年03期

4 邢莎;吉林;雍楊;龔濤;袁佳;;基于多尺度局部邊緣梯度的紅外艦船目標(biāo)檢測[J];兵工自動化;2014年05期

5 邢莎;吉林;雍楊;龔濤;袁佳;邢根祥;;基于梯度統(tǒng)計特性的自動紅外艦船目標(biāo)檢測[J];數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用;2013年10期

6 鄒常文;馮力天;劉先志;戴軍;;基于多尺度局部方差的海面紅外艦船檢測[J];激光與紅外;2011年06期

7 鄒常文;劉先志;戴軍;嚴(yán)發(fā)寶;;基于多尺度分形與均值漂移的紅外海面艦船目標(biāo)分割[J];激光與紅外;2010年09期

8 呂俊偉;王成剛;周曉東;劉松濤;;基于分形特征和Hough變換的海天線檢測算法[J];海軍航空工程學(xué)院學(xué)報;2006年05期

9 裴立力,史澤林,羅海波;一種基于小波多尺度分析的水天線檢測方法[J];沈陽工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2003年02期

10 劉松濤,沈同圣,韓艷麗,周曉東;艦船目標(biāo)海天線提取方法研究[J];激光與紅外;2003年01期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 劉秀青;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在人臉檢測中的應(yīng)用研究[D];山西大學(xué);2015年

2 汪濟(jì)民;基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉檢測和性別識別研究[D];南京理工大學(xué);2015年

3 李積俊;基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的海面紅外艦船目標(biāo)檢測算法研究[D];山東大學(xué);2012年

4 梁世花;海天背景下紅外弱小目標(biāo)的檢測[D];武漢理工大學(xué);2012年

5 盧寧;海雜波統(tǒng)計混沌特性分析及小目標(biāo)檢測[D];電子科技大學(xué);2012年

本文編號：2673507