CN114359136A - 一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 - Google Patents
一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114359136A CN114359136A CN202111402569.7A CN202111402569A CN114359136A CN 114359136 A CN114359136 A CN 114359136A CN 202111402569 A CN202111402569 A CN 202111402569A CN 114359136 A CN114359136 A CN 114359136A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- imaging
- ground
- target
- image
- altitude
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 title claims abstract description 180
- 230000000694 effects Effects 0.000 title claims abstract description 63
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 238000012634 optical imaging Methods 0.000 claims abstract description 74
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 73
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000002834 transmittance Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 31
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 25
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 19
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 16
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims description 14
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 11
- 230000000638 stimulation Effects 0.000 claims description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 5
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims description 4
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 4
- 238000011158 quantitative evaluation Methods 0.000 claims description 4
- 238000013213 extrapolation Methods 0.000 abstract description 6
- 238000012854 evaluation process Methods 0.000 abstract description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 abstract 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 6
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 5
- 238000011002 quantification Methods 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 3
- CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N Carbon dioxide Chemical compound O=C=O CURLTUGMZLYLDI-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N Sulphur dioxide Chemical compound O=S=O RAHZWNYVWXNFOC-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 2
- MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 4-(3,5-dimethylphenyl)-1,3-thiazol-2-amine Chemical compound CC1=CC(C)=CC(C=2N=C(N)SC=2)=C1 MGWGWNFMUOTEHG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N Carbon monoxide Chemical compound [O+]#[C-] UGFAIRIUMAVXCW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N Ozone Chemical compound [O-][O+]=O CBENFWSGALASAD-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000000443 aerosol Substances 0.000 description 1
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 229910002092 carbon dioxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000001569 carbon dioxide Substances 0.000 description 1
- 229910002091 carbon monoxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N nitrogen dioxide Inorganic materials O=[N]=O JCXJVPUVTGWSNB-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000009527 percussion Methods 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 238000011524 similarity measure Methods 0.000 description 1
- 239000000779 smoke Substances 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Chemical compound O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
- Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation
Landscapes
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明提供了一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统,解决现有伪装隐身效果评估手段存在时效、资源占用和处理成本上存在缺陷的技术问题。包括:根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;对高空仿真成像的影像进行特征提取;通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。能够利用地面成像数据形成地面向空基和天基的有效数据外推,形成高空仿真成像数据,对隐身效果评估过程中对高空、甚高空的成像效率有效提高,同时降低了成像成本。
Description
技术领域
本发明涉及成像技术领域,具体涉及一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统。
背景技术
隐身技术是指减少目标的各种特有特征,使敌方探测设备难以探测或识别或使其探测能力降低的综合性隐身技术。在现代战争中,侦察打击系统严重威胁着武器装备的安全,隐身技术对于提高战场的生存能力非常重要。随着空基和天基探测系统的广泛应用,装备安全问题显得更加突出。
隐身效果评估是提高目标伪装隐身效能,保证地面装备反侦察有效性的重要工作。然而,如何实现地面军事车辆伪装隐身效果的科学评估,又是一个十分复杂的理论和实践相结合的系统工程。传统的伪装隐身效果评估利用实际空基或天基试验数据进行评估,需要大量的时间成本、观测成本、算力成本和人力成本等。如何基于地面或近地面成像形成的测试或仿真数据,对隐身目标的隐身效果提供客观的隐身效果评估,提高工作效率,节约成本,需要全新的技术思路和技术方案。
发明内容
鉴于上述问题,本发明实施例提供一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统,解决现有伪装隐身效果评估手段存在时效、资源占用和处理成本上存在缺陷的技术问题。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,包括:
根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;
根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;
对高空仿真成像的影像进行特征提取;
通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
本发明一实施例中,所述转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像包括:
确定各系统的探测环境参数;
确定各成像系统的地面分辨率;
确定各成像系统的光学成像幅面;
根据地面分辨率和光学成像幅面形成几何分辨率转换模型;
根据几何分辨率转换模型转换地面光学成像影像形成高空光学成像影像。
本发明一实施例中,所述将高空光学成像转换为高空仿真成像包括:;
获取探测区域大气气体分子的选择性吸收引起的衰减数据;
获取探测区域悬浮微粒对能量散射引起的衰减数据;
获取探测区域物理特性变化引起的衰减数据;
根据衰减数据形成大气透过率影响模型;
根据大气透过率影响模型修正高空光学成像影像形成高空仿真成像影像。
本发明一实施例中,所述对高空仿真成像的影像进行特征提取包括:
进行观测目标的像素级特征提取;
进行观测目标的像素块级特征提取;
进行观测目标的区域特征提取;
通过特征提取形成观测区域内的影像特征数据。
本发明一实施例中,所述通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度包括:
获取目标影像特征;
在高空仿真成像的影像中根据目标影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定目标对象;
获取背景影像特征;
在高空仿真成像的影像中背景影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定背景差异;
影像特征间的度量包括确定影像特征间的优化度量过程:
针对像素级特征间的度量采用欧氏距离;
针对灰度直方图的度量采用直方图距离;
针对边缘特征的度量采用豪斯多夫距离;
针对纹理特征的度量采用马氏距离。
本发明一实施例中,还包括:
根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
本发明一实施例中,所述识别评估隐身效果包括:
在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的重合度确定观测目标基于单一影像特征的识别概率;
根据目标影像特征与背景影像特征的识别概率分布差异形成对目标隐身效果的定量评估;
在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的生物学感受形成发现目标的心理差别的刺激物理量和感知量;
根据刺激物理量和感知量形成对发现目标隐身的定性评估。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估系统,包括:
存储器,用于存储如权利要求1至7任一所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法中处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行所述程序代码。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估系统,包括:
光学成像转换装置,用于根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;
成像衰减转换装置,用于根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;
成像特征提取装置,用于对高空仿真成像的影像进行特征提取
目标特征度量装置,用于通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
本发明一实施例中,还包括:
目标识别评估装置,用于根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统能够利用地面成像数据形成地面向空基和天基的有效数据外推,形成高空仿真成像数据,对隐身效果评估过程中对高空、甚高空的成像效率有效提高,同时降低了成像成本。进而通过特征提取形成对有效成像仿真数据质量的相似性量化,实现成像仿真效果的评价基础和手段。通过利用发现概率定性的和识别概率定量的对目标隐身效果进行综合评估可以有效提高空基或天基的高空仿真成像影像与地面光学成像影像在伪装隐身领域的识别融合。
附图说明
图1所示为本发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估方法的流程示意图。
图2所示为本发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估方法评估背景隐身效果评估时的目标与背景的特征分布示意图。
图3所示为本发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估系统的架构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明白,以下结合附图及具体实施方式对本发明作进一步说明。显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估方法如图1所示。在图1中,本实施例包括:
步骤100:根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像。
本领域技术人员可以理解,地基成像系统、空基成像系统或天基成像系统主要通过不同高度的载体搭载传感器采集观测区域的光谱信号形成观测区域的光学成像,获取不同光谱频段的光学成像数据。光谱频段包括但不限于可见光、红外和高光谱频段。本实施例中主要针对同一光谱频段的光学成像进行转换。各系统针对同一观测区域光学成像的差异与距离观测对象的高度、成像系统的光学传感器和光学镜头的物理参数相关,通过物理参数转换模型可以基于一种成像系统的光学成像实体影像映射形成另一种成像系统的光学成像仿真影像。
在本发明一实施例中,可以根据几何分辨率转换模型将空基成像系统的高空光学成像转换为天基成像系统的甚高空间光学成像。
步骤200:根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像。
各系统针对同一观测区域光学成像的差异与距离观测对象不同高度时大气气候、空气因素、光线折射等环境参数相关。通过环境参数转换模型可以基于一种成像系统的实体光学成像影像映射形成光学成像仿真影像。
在本发明一实施例中,结合相关的物理参数转换模型和环境参数转换模型可以基于地基成像系统的地面光学成像影像映射形成空基成像系统的高空光学成像影像后,映射形成高空仿真成像影像。
步骤300:对高空仿真成像的影像进行特征提取。
本领域技术人员可以理解,仿真成像或光学成像中包括不同维度、粒度或密度的直观可视信息和非直观可视信息。通过特定特征的提取可以获得对成像影像各个局部的多层次多维度的定性和定量描述。-
步骤400:通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
通过高空仿真成像的影像在对应区域进行对比形成相同区域、区域图案或伪装设备间影像的相似度量化。针对不同的影像特征可以采用对应的度量方法,通过对影像特征相似度综合度量以获得在不同成像结果中对相同观测对象的特征差异量化。差异量化包括观测对象间的相似性和无关性。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法能够利用地面成像数据形成地面向空基和天基的有效数据外推,形成高空仿真成像数据,对隐身效果评估过程中对高空、甚高空的成像效率有效提高,同时降低了成像成本。进而通过特征提取形成对有效成像仿真数据质量的相似性量化,实现成像仿真效果的评价基础和手段。
如图1所示,在本发明一实施例中,步骤100包括:
步骤110:确定各系统的探测环境参数。
各系统包括地基成像系统和根据地基成像系统的成像进行数据外推形成对应系统成像的空基成像系统或天基成像系统。探测环境参数包括探测器参数、探测距离和探测角度等探测器固有物理参数和探测器布设参数。
步骤120:确定各成像系统的地面分辨率。
在本发明一实施例中,地面分辨率GSD与成像距离H的关系为:
其中,f表示光学系统焦距,p表示探测器像元大小。
步骤130:确定各成像系统的光学成像幅面。
在本发明一实施例中,光学系统的相对口径为:
D=d/f
其中D为镜头有效直径,d为光圈(相对孔径)。
成像系统幅宽的大小与垂直于推扫方向的探测器像元数m有关,幅宽为:
L=GSD×m
步骤140:根据地面分辨率和光学成像幅面形成几何分辨率转换模型。
几何分辨率转换模型用于形成地基成像系统的地面光学成像与对应成像系统的地面分辨率转换关系。转换模型根据本领域惯常物理参数映射规则形成。
步骤150:根据几何分辨率转换模型转换地面光学成像影像形成高空光学成像影像。
根据几何分辨率转换模型的地面分辨率转换关系体现的像素、像元的比例关系对地面光学成像的影像进行必要的上抽样过程,形成高空光学成像的影像。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法利用成像系统几何分辨率转换形成上采样过程保证了地面成像数据在成像高度上的准确外推。
如图1所示,在本发明一实施例中,步骤200包括:
步骤210:获取探测区域大气气体分子的选择性吸收引起的衰减数据。
大气气体分子包括但不限于水蒸气、二氧化碳等具有能量吸收因素的大气成分。
步骤220:获取探测区域悬浮微粒对能量散射引起的衰减数据。
悬浮微粒包括但不限于烟尘、总悬浮颗粒物、可吸入颗粒物(PM10)、细颗粒物(PM2.5)、二氧化氮、二氧化硫、一氧化碳、臭氧、挥发性有机化合物等。
步骤230:获取探测区域物理特性变化引起的衰减数据。
物理特性变化包括但不限于雨、雪、雾等气象的渐变。
步骤240:根据衰减数据形成大气透过率影响模型。
大气对可见光传感器、红外传感器、高光谱传感器的影响都表现在辐射传输中能量的衰减,大气透过率影响模型反映光谱透过率τ(λ)和衰减系数(消光系数)μ(λ)之间的关系,利用布盖尔-朗伯定律表示如下:
其中,R为目标与探测系统之间的等效海平面水平路程;φ(λ,R)为距离为R处目标辐射光能量的光谱密度;φ(λ,0)为R=0时φ(λ,R)的特例;λ为波长。转换模型根据上述能量衰减规律对信号能量衰减的定量影响形成。
步骤250:根据大气透过率影响模型修正高空光学成像影像形成高空仿真成像影像。
根据大气透过率影响模型修正高空光学成像影像上的光谱能量衰减信息和能量偏移信息,形成反映观测区域内实际大气变化和气象变化的高空仿真成像的影像。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法利用大气透过率影响转换形成能量损失仿真,保证了地面成像数据在能量衰减上的准确外推。
如图1所示,在本发明一实施例中,步骤300包括:
步骤310:进行观测目标的像素级特征提取。
像素级特征包括但不限于高空仿真成像影像观测区域中目标区域内的像素值分布情况,可以通过极大值、极小值、平均值和灰度分布直方图等统计量来表示。
步骤320:进行观测目标的像素块级特征提取。
像素块级特征主要指在像素周围计算得到的局部特征,通过将图像与特征对应模板的卷积来得到,主要包括边缘特征、纹理特征和点特征等。
步骤330:进行观测目标的区域特征提取。
区域特征指描述整个目标区域的特征,可以是像素级特征和像素块级特征的组合,也可以通过神经网络等其他方法来获得征。
步骤340:通过特征提取形成观测区域内的影像特征数据。
根据不同维度和尺度的特征数据形成对高空仿真成像影像的完整特征描述,使得伪装仿真信息和背景信息可以有效量化。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法利用对高空仿真成像影像进行必要的特征提取重建了地面成像数据外推后仿真影像本体的图像特性,使得数据外推后形成的仿真影像具有了与对应成像系统成像条件相应的成像特征。
如图1所示,在本发明一实施例中,步骤400包括:
步骤410:获取目标影像特征。
目标影像特征包括但不限于伪装隐身装备在地面光学成像、高空光学成像或高空仿真成像中的固有影像特征。
步骤420:在高空仿真成像的影像中根据目标影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定目标对象。
相似性度量包括对应影像特征间的度量,并根据观测特征进行必要的度量加权形成概率评估,以形成对目标对象的相似度判断。
步骤430:获取背景影像特征。
背景影像特征包括但不限于观测局部在地面光学成像、高空光学成像或高空仿真成像中的固有影像特征。
步骤440:在高空仿真成像的影像中背景影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定背景差异。
相似性度量包括对应影像特征间的度量,并根据观测特征进行必要的度量加权形成概率评估,以形成与背景的差异度判断。
步骤450:影像特征间的度量包括确定影像特征间的优化度量过程:
针对像素级特征间的度量采用欧氏距离;
针对灰度直方图的度量采用直方图距离;
针对边缘特征的度量采用豪斯多夫距离;
针对纹理特征的度量采用马氏距离。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法利用目标、区域间的特征相似度衡量匹配图像特性之间相似性的尺度,反映物体或特征之间的关系强度,通常采用特定距离来进行度量,可以体现确定特征的两个物体之间的差异,同时也可以作为两个物体之间无关的程度,进而实现目标与背景,或与仿真目标的相似性进行计算。
如图1所示,在本发明一实施例中,还包括:
步骤500:根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
本领域技术人员可以理解,目标图像包括但不限于普通观测人员在成像中搜寻的和背景图像特征接近的伪装对象影像,背景图像包括但不限于普通观测人员在成像中观测到的包含伪装对象的背景影像。通过人工对高空仿真成像中伪装对象的伪装效果进行识别获取伪装隐身手段对空基或天基成像系统的隐身有效性的评估。
如图1所示,在本发明一实施例中,步骤500包括:
步骤510:在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的重合度确定观测目标基于单一影像特征的识别概率。
目标影像特征与背景影像特征的单一特征分布如图2所示。在图2中,给出了具有单个特征的目标和背景分布情况,分布重叠部分用Γ表示,其中Γt表示当判定阈值取r时遗漏目标的错误。因此,遗漏目标的概率是p(b)Γt,其中p(b)为随机样本为背景的先验概率。同时,评估一个已知目标与背景的相关性与虚警概率Γb无关,因此,识别概率p(d)为
p(d)=1-p(b)Γt (3)
步骤520:根据目标影像特征与背景影像特征的识别概率分布差异形成对目标隐身效果的定量评估。
根据经典决策理论,可以通过Bhattacharyaa距离(巴氏距离)D来计算两个分布ft(x)和fb(x)之间的差异
式(4)中,积分是对重叠区域Γ的近似,既
D=-ln(Γ) (5)
进行目标检测时,目标尺度占整个视场(FOV)很小的部分,可以近似认为先验概率p(b)≈1,与Γt相比,可以忽略Γb,Γt是全部重叠区域的近似,因此,式(3)可以改写为
p(d)=1-exp(lnΓ) (6)
在分布相同的极限条件下,很容易就可以看出D=0,在分布完全不同的情况下,D→∞。
步骤530:在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的生物学感受形成发现目标的心理差别的刺激物理量和感知量。
但在目标判读过程中,目标与背景的物理特征差别要经过人眼系统的调制转变为心理差别,因此,D表示为由于图像特征差别而引起的心理差别,该心理差别直接影响判读人员对目标的发现能力,心理差别可以通过确定的刺激物理量和感知量进行统计量化。
步骤540:根据刺激物理量和感知量形成对发现目标隐身的定性评估。
根据心理学中的刺激物理量与感知量的幂定律设定:
D=k(Dt-q) (7)
式(7)中,Dt为特征之间的相似程度,k和q为与由于图像特征差别而引起的心理差别相关的参数(同时该参数也与所采用的特征相关)。
本发明实施例的基于地面成像数据的隐身效果评估方法实施目标判读从本质上讲就是以人眼感知目标区与背景区在图像特征上的差别,当这种差别达到一定的程度,目标就可以从背景区中被分离出来,则目标可被发现或识别;反之,由于目标区与背景区的差别较小,目标区难以与背景区分离,目标难以被发现或识别。因此,特征差别影响着判读者对目标的心理感知,进而影响目标的发现概率。尽管这个过程很复杂,但可以应用决策原理来体现。利用高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征进行目标识别效率的评估,形成对本发明实施例基于地面成像数据形成的高空仿真成像的实用性的客观评价。通过利用发现概率定性的和识别概率定量的对目标隐身效果进行综合评估可以有效提高空基或天基的高空仿真成像影像与地面光学成像影像在伪装隐身领域的识别融合。
发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估系统,包括:
存储器,用于存储上述实施例基于地面成像数据的隐身效果评估方法中处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行上述实施例基于地面成像数据的隐身效果评估方法中处理过程对应的程序代码。
处理器可以采用DSP(Digital Signal Processor)数字信号处理器、FPGA(Field-Programmable Gate Array)现场可编程门阵列、MCU(Microcontroller Unit)系统板、SoC(system on a chip)系统板或包括I/O的PLC(Programmable Logic Controller)最小系统。
发明一实施例基于地面成像数据的隐身效果评估系统如图3所示。在图3中,本实施例包括:
光学成像转换装置10,用于根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;
成像衰减转换装置20,用于根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;
成像特征提取装置30,用于对高空仿真成像的影像进行特征提取
目标特征度量装置40,用于通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
如图3所示,在本发明一实施例中,还包括:
目标识别评估装置50,用于根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
如图3所示,在本发明一实施例中,光学成像转换装置10包括:
系统环境标定模块11,用于确定各系统的探测环境参数;
系统参数标定模块12,用于确定各成像系统的地面分辨率;
系统部件标定模块13,用于确定各成像系统的光学成像幅面;
转换条件约束模块14,用于根据地面分辨率和光学成像幅面形成几何分辨率转换模型;
光学成像转换模块15,用于根据几何分辨率转换模型转换地面光学成像影像形成高空光学成像影像。
如图3所示,在本发明一实施例中,成像衰减转换装置20包括:
气体衰减采集模块21,用于获取探测区域大气气体分子的选择性吸收引起的衰减数据;
浮尘衰减采集模块22,用于获取探测区域悬浮微粒对能量散射引起的衰减数据;
气象衰减采集模块23,用于获取探测区域物理特性变化引起的衰减数据;
衰减条件约束模块24,用于根据衰减数据形成大气透过率影响模型;
衰减影响成像模块25,用于根据大气透过率影响模型修正高空光学成像影像形成高空仿真成像影像。
如图3所示,在本发明一实施例中,成像特征提取装置30包括:
细节特征形成模块31,用于进行观测目标的像素级特征提取;
局部特征形成模块32,用于进行观测目标的像素块级特征提取;
区域特征形成模块33,用于进行观测目标的区域特征提取;
影像特征形成模块34,用于通过特征提取形成观测区域内的影像特征数据。
如图3所示,在本发明一实施例中,目标特征度量装置40包括:
获取目标特征模块41,用于获取目标影像特征;
目标特征比对模块42,用于在高空仿真成像的影像中根据目标影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定目标对象;
获取背景特征模块43,用于获取背景影像特征;
背景特征比对模块44,用于在高空仿真成像的影像中根据背景影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定背景差异;
比对规则优化模块45,用于影像特征间的度量包括确定影像特征间的优化度量过程:
针对像素级特征间的度量采用欧氏距离;
针对灰度直方图的度量采用直方图距离;
针对边缘特征的度量采用豪斯多夫距离;
针对纹理特征的度量采用马氏距离。
如图3所示,在本发明一实施例中,目标识别评估装置50包括:
单一概率识别模块51,用于在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的重合度确定观测目标基于单一影像特征的识别概率;
概率分布差异模块52,用于根据目标影像特征与背景影像特征的识别概率分布差异形成对目标隐身效果的定量评估;
发现心理衡量模块53,用于在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的生物学感受形成发现目标的心理差别的刺激物理量和感知量;
心理衡量确认模块54,用于根据刺激物理量和感知量形成对发现目标隐身的定性评估。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,包括:
根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;
根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;
对高空仿真成像的影像进行特征提取;
通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
2.如权利要求1所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,所述转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像包括:
确定各系统的探测环境参数;
确定各成像系统的地面分辨率;
确定各成像系统的光学成像幅面;
根据地面分辨率和光学成像幅面形成几何分辨率转换模型;
根据几何分辨率转换模型转换地面光学成像影像形成高空光学成像影像。
3.如权利要求1所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,所述将高空光学成像转换为高空仿真成像包括:;
获取探测区域大气气体分子的选择性吸收引起的衰减数据;
获取探测区域悬浮微粒对能量散射引起的衰减数据;
获取探测区域物理特性变化引起的衰减数据;
根据衰减数据形成大气透过率影响模型;
根据大气透过率影响模型修正高空光学成像影像形成高空仿真成像影像。
4.如权利要求1所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,所述对高空仿真成像的影像进行特征提取包括:
进行观测目标的像素级特征提取;
进行观测目标的像素块级特征提取;
进行观测目标的区域特征提取;
通过特征提取形成观测区域内的影像特征数据。
5.如权利要求1所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,所述通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度包括:
获取目标影像特征;
在高空仿真成像的影像中根据目标影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定目标对象;
获取背景影像特征;
在高空仿真成像的影像中背景影像特征进行相似性度量,根据相似性阈值确定背景差异;
影像特征间的度量包括确定影像特征间的优化度量过程:
针对像素级特征间的度量采用欧氏距离;
针对灰度直方图的度量采用直方图距离;
针对边缘特征的度量采用豪斯多夫距离;
针对纹理特征的度量采用马氏距离。
6.如权利要求1所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,还包括:
根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
7.如权利要求6所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,所述识别评估隐身效果包括:
在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的重合度确定观测目标基于单一影像特征的识别概率;
根据目标影像特征与背景影像特征的识别概率分布差异形成对目标隐身效果的定量评估;
在目标判读过程中,根据目标影像特征与背景影像特征的生物学感受形成发现目标的心理差别的刺激物理量和感知量;
根据刺激物理量和感知量形成对发现目标隐身的定性评估。
8.一种基于地面成像数据的隐身效果评估系统,其特征在于,包括:
存储器,用于存储如权利要求1至7任一所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法中处理过程对应的程序代码;
处理器,用于执行所述程序代码。
9.一种基于地面成像数据的隐身效果评估系统,其特征在于,包括:
光学成像转换装置,用于根据几何分辨率转换模型将地基成像系统的地面光学成像转换为空基成像系统或天基成像系统的高空光学成像;
成像衰减转换装置,用于根据大气透过率影响模型将高空光学成像转换为高空仿真成像;
成像特征提取装置,用于对高空仿真成像的影像进行特征提取
目标特征度量装置,用于通过目标影像特征度量观测对象在高空仿真成像的相似度。
10.如权利要求9所述的基于地面成像数据的隐身效果评估方法,其特征在于,还包括:
目标识别评估装置,用于根据对高空仿真成像中目标图像特征和背景图像特征的相似度识别评估隐身效果。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111402569.7A CN114359136B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111402569.7A CN114359136B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114359136A true CN114359136A (zh) | 2022-04-15 |
CN114359136B CN114359136B (zh) | 2023-10-31 |
Family
ID=81095485
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111402569.7A Active CN114359136B (zh) | 2021-11-24 | 2021-11-24 | 一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114359136B (zh) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011242182A (ja) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | Mitsubishi Electric Corp | パッシブレーダシステムおよびパッシブレーダ方法 |
US8571325B1 (en) * | 2011-03-31 | 2013-10-29 | Raytheon Company | Detection of targets from hyperspectral imagery |
CN103440389A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-11 | 西安电子科技大学 | 基于全链路的红外伪装效果仿真系统及评估方法 |
CN105023287A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-04 | 西安电子科技大学 | 一种用于动态三维场景的激光雷达成像与着色方法 |
CN105277069A (zh) * | 2014-07-25 | 2016-01-27 | 北京航天发射技术研究所 | 目标红外、可见光特征自适应控制装置 |
CN106952282A (zh) * | 2017-03-03 | 2017-07-14 | 南京理工大学 | 一种基于偏振参数的伪装识别方法 |
CN108163223A (zh) * | 2016-12-07 | 2018-06-15 | 南京理工大学 | 一种便携式飞行器红外隐身性能评估装置和方法 |
WO2018120444A1 (zh) * | 2016-12-31 | 2018-07-05 | 华中科技大学 | 一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法 |
CN108537788A (zh) * | 2018-04-06 | 2018-09-14 | 中国人民解放军92942部队 | 迷彩伪装效果评测方法及装置、计算机设备及存储介质 |
CN110285712A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 燕山大学 | 一种实现动态拟态伪装隐身的装置 |
CN111460687A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-07-28 | 中国人民解放军63983部队 | 一种基于仿真评估分析的伪装方案辅助设计系统及方法 |
CN111581884A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | 上海无线电设备研究所 | 一种星载多分辨率目标光学辐射图像仿真方法 |
-
2021
- 2021-11-24 CN CN202111402569.7A patent/CN114359136B/zh active Active
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2011242182A (ja) * | 2010-05-17 | 2011-12-01 | Mitsubishi Electric Corp | パッシブレーダシステムおよびパッシブレーダ方法 |
US8571325B1 (en) * | 2011-03-31 | 2013-10-29 | Raytheon Company | Detection of targets from hyperspectral imagery |
CN103440389A (zh) * | 2013-08-31 | 2013-12-11 | 西安电子科技大学 | 基于全链路的红外伪装效果仿真系统及评估方法 |
CN105277069A (zh) * | 2014-07-25 | 2016-01-27 | 北京航天发射技术研究所 | 目标红外、可见光特征自适应控制装置 |
CN105023287A (zh) * | 2015-07-08 | 2015-11-04 | 西安电子科技大学 | 一种用于动态三维场景的激光雷达成像与着色方法 |
CN108163223A (zh) * | 2016-12-07 | 2018-06-15 | 南京理工大学 | 一种便携式飞行器红外隐身性能评估装置和方法 |
WO2018120444A1 (zh) * | 2016-12-31 | 2018-07-05 | 华中科技大学 | 一种动目标的红外辐射光谱特性仿真分析方法 |
CN106952282A (zh) * | 2017-03-03 | 2017-07-14 | 南京理工大学 | 一种基于偏振参数的伪装识别方法 |
CN108537788A (zh) * | 2018-04-06 | 2018-09-14 | 中国人民解放军92942部队 | 迷彩伪装效果评测方法及装置、计算机设备及存储介质 |
CN110285712A (zh) * | 2019-06-28 | 2019-09-27 | 燕山大学 | 一种实现动态拟态伪装隐身的装置 |
CN111460687A (zh) * | 2020-04-23 | 2020-07-28 | 中国人民解放军63983部队 | 一种基于仿真评估分析的伪装方案辅助设计系统及方法 |
CN111581884A (zh) * | 2020-05-11 | 2020-08-25 | 上海无线电设备研究所 | 一种星载多分辨率目标光学辐射图像仿真方法 |
Non-Patent Citations (4)
Title |
---|
XIAOFENG ZHAO等: "Study on Infrared Stealth Performance Evaluation Based on Convolution Neural Network", 《ACM》, pages 62 - 67 * |
余慧娟: "地面目标红外成像仿真系统的设计与实现", 《红外技术》, vol. 35, no. 1, pages 31 - 37 * |
王超哲等: "飞机成像目标的红外隐身效果评估", 《红外与激光工程》, vol. 48, no. 10, pages 1 - 9 * |
顾乃威等: "地面设备伪装隐身评估方法研究", 《导弹与航天运载技术》, no. 6, pages 86 - 89 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114359136B (zh) | 2023-10-31 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP5438263B2 (ja) | レーダ画像処理装置及びレーダ画像処理方法 | |
CN106886760B (zh) | 一种基于空谱信息结合的高光谱舰船检测方法 | |
CN106096604A (zh) | 基于无人平台的多波段融合探测方法 | |
CN112541921A (zh) | 城市绿地植被信息数据化精准测定方法 | |
US8094886B1 (en) | Thermal wake/vessel detection technique | |
US20050114027A1 (en) | Cloud shadow detection: VNIR-SWIR | |
Li et al. | A hybrid contextual approach to wildland fire detection using multispectral imagery | |
CN115372282B (zh) | 一种基于无人机高光谱影像的农田土壤含水量监测方法 | |
CN113033385A (zh) | 一种基于深度学习的违章建筑遥感识别方法及系统 | |
CN111798509B (zh) | 一种基于半球图像法测量叶面积指数的方法 | |
CN113947555A (zh) | 基于深度神经网络的红外与可见光融合的视觉系统及方法 | |
Hidayati et al. | A comparative study of various indices for extraction urban impervious surface of Landsat 8 OLI | |
Varjo et al. | Image based visibility estimation during day and night | |
CN114913415A (zh) | 一种基于遥感监测的病虫害检测系统 | |
CN105719252A (zh) | 一种铁路巡检图像实时高动态范围绘制方法和装置 | |
CN117115669A (zh) | 双条件质量约束的对象级地物样本自适应生成方法及系统 | |
CN114359136B (zh) | 一种基于地面成像数据的隐身效果评估方法和系统 | |
CN115713645B (zh) | 基于光谱成像技术的岩性识别方法及系统 | |
CN113657275B (zh) | 一种林草火点自动检测方法 | |
Flusche et al. | Defining a process to fuse polarimetric and spectral data for target detection and explore the trade space via simulation | |
CN105784626B (zh) | 一种基于红外光谱成像技术的大气污染物自适应识别方法及系统 | |
CN109781259B (zh) | 一种图谱关联的精准测量空中运动小目标红外光谱的方法 | |
KR102373278B1 (ko) | 지상기반 전천 영상자료를 이용한 야간 전운량 산출방법 | |
Wang et al. | Error analysis of atmospheric visibility measurements based on an image brightness contrast method | |
CN116380811B (zh) | 一种基于氧气吸收带的云检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |