空间目标图像的天基动态识别

徐拓奇; 张刘; 徐伟; 金光

doi:10.3788/YJYXS20122703.0406

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

空间目标图像的天基动态识别

成像技术与图像处理 | 更新时间：2020-08-12

- 空间目标图像的天基动态识别
- Space-Based Dynamic Space Targets Images Identification
- 液晶与显示 2012年27卷第3期页码：406-413
- 作者机构：
  
  中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春,中国,130033
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家"863"计划项目(No. 2011AA7034056)();国家自然科学青年基金(No.61009046)()
- DOI：10.3788/YJYXS20122703.0406
  中图分类号： V529.1
- 收稿日期：2012-01-10，
  
  修回日期：2012-03-01，
  
  网络出版日期：2012-06-15，
  
  纸质出版日期：2012-06-15
- 稿件说明：
移动端阅览
徐拓奇, 张刘, 徐伟, 金光. 空间目标图像的天基动态识别[J]. 液晶与显示, 2012,(3): 406-413

XU Tuo-qi, ZHANG Liu, XU Wei, JIN Guang. Space-Based Dynamic Space Targets Images Identification[J]. , 2012,(3): 406-413
徐拓奇, 张刘, 徐伟, 金光. 空间目标图像的天基动态识别[J]. 液晶与显示, 2012,(3): 406-413 DOI： 10.3788/YJYXS20122703.0406.

XU Tuo-qi, ZHANG Liu, XU Wei, JIN Guang. Space-Based Dynamic Space Targets Images Identification[J]. , 2012,(3): 406-413 DOI： 10.3788/YJYXS20122703.0406.

摘要

为了能够实现对空间人造目标进行实时识别

提出了一种人造目标检测和识别的方法。该方法首先利用恒星相对位置基本不变的特点

采用图像的帧间配准和智能帧差法剔除视场内的恒星。再利用天然星与人造星之间的轮廓特征上的不同区分人造星与天然星

从而实现对运动人造目标的动态识别。实验结果表明

文章提出的方法与传统方法相比

在工程允许误差范围内

运算量减少了约30%

可靠性得到了提高

从而在工程上实现了空间人造目标的实时识别。

Abstract

In order to achieve the target of man-made space real-time identification

this paper proposes a method of man-made spacecraft visual target detection and identification. In this method

because of the same relative position of the stars

by using image registration and intelligent frame difference method

the stars are removed. Then by distinguishing the different profiles of the natural and man-made star

the man-made stars are separated from nature stars. Therefore

the goal of man-made satellites dynamic recognition is achieved. Experimental results show that the proposed method compared with traditional methods

the amount of operations is reduced by about 30%

reliability has been improved. And it has practical significance in engineering practice.

关键词

Keywords

references

赵霜, 张社欣, 方有培. 美俄空间目标监视现状与发展研究 [J]. 航天电子对抗, 2008, 24(1):27-29.

彭华峰, 陈鲸, 张彬. 空间目标在天基光电望远镜中的光度特征研究 [J]. 光电工程, 2006, 33(12):9-14.

Behrad A, Shahrokni A, Motamedi S A. A Robust vision-based moving target detection and tracking system //Proceedings of Image and VisionComputing Conference, Dunedin, New Zealand:University of Otago, 2001:26-28.

刘志刚. 红外成像点目标的检测与识别技术研究 [J].国防科学技术大学博士论文, 2005:2-7.

Ohki M, Hashiguchi S. Two-dimesional LMS adaptive filters [J].IEEE Trans.Consumer Elect, 1991, 37:66-73.

Johnston L A, Krishnamurthy V. Performance analysis of a dynamic programming track before detect algorithm [J].IEEE Trans. on AES, 2002, 38(1):228-242.

李庆华. 复杂背景条件下的红外图像中小目标的检测 [J]. 哈尔滨工程大学硕士论文, 2006:2-4.

郑世友. 动态场景图像序列中运动目标检测与跟踪 [J]. 东南大学工学博士学位论文, 2005:6-8.

Silverman T, Caefer C E, DiSalvo S. Temporal filtering for point targetdetecting in starring IR Imagery: II. Recursive variance filter [J].SPIE Conference on Signal and Data Processing of Small Targets, 1988, 3373:44-53.

Reed I, Gagliardi R, Stotts L. A recursive moving-target-indication algorithm for optical image sequences [J].IEEE Trans. On Aerospace and Electronic Systems,1990,26(3):434-440.

Liou R, Azimi-Sadjadi M R. Dim target detection using high order correlation method [J].IEEE Trans. On Aerospace and Electronic Systems, 1993,29(3):841-856.

李秋华, 杜鹢. 双色红外成像系统空间点目标识别方法 [J]. 激光与红外, 2009,36(9): 651-654.

李金宗, 魏祥泉, 李宁宁. 基于最大似然比准则的点目标识别技术 [J]. 电子学报, 2003, 31(8): 1217-1221.

Blostein S D, Richardson H S. A sequential detection approach to target tracking [J].IEEE Trans on AES, 1994, 30(1): 197-211.

邓世伟,哀保宗. 基于数学形态学的深度图像分割 [J]. 电子学报, 1995,23(4):120-125.

冈萨雷斯. 数字图像处理 [M]. 北京:电子工业出版社,2007.

刘洋,田小建,王晴,等.采用局部分形的高效图像分割方法在红外云图处理中的应用 [J]. 光学精密工程, 2011, 19(6):1367-1374.

赵艳伟. 基于图像分辨率增强算法的场景生成技术 [J]. 液晶与显示, 2011,26(6):823-830.

王国良,刘金国.基于粒子滤波的多自由度运动目标跟踪 [J]. 光学精密工程, 2011, 19(4):864-869.

陈洪财,张荣学. 基于图像识别的液晶盒厚在线测量系统 [J]. 液晶与显示, 2011,26(4):561-564.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于主干增强和特征重排的反无人机目标跟踪

基于边缘增强和特征融合的伪装目标分割

基于图像分割的点云去噪方法

基于注意力融合的遥感滑坡目标识别

基于NODE-UNet++和标记分水岭算法的红细胞图像分割