针对海天背景下红外舰船目标识别提出了一种基于机器学习的分类算法。该算法首先利用分割算法提取红外图像中的连通区域，并对原图相应的位置进行标记和归一化处理，然后利用HOG特征提取标记区域的高维特征向量，用线下样本库训练得到的SVM分类器对所提取的HOG特征进行高维特征空间的分类，识别目标和干扰。仿真实验表明，该算法具有良好的性能，在复杂海天干扰背景下能够有效地识别红外舰船目标。
SVM分类器 红外图像 HOG特征 舰船目标识别 SVM classifier infrared image HOG feature ship-target recognition 红外与激光工程
2016, 45(1): 0104004
江苏理工学院电气信息工程学院, 江苏 常州 213001
用光纤激光器和阵列波导光栅搭建多通道自混合干涉系统,用光谱分析仪监测环路中的光谱特性。研究了多通道自混合干涉时的环路中光谱的特性以及温度对自混合干涉效应的影响。实验结果显示:环路中无光反馈时,其光谱是多个峰值,各峰值与阵列波导光栅通道特性对应,其包络与掺铒光纤激光器的自由增益谱吻合;有光反馈时,该通道光强减弱,多个通道同时引入光反馈时,光路中能量泄露到其他增益较高的通道,形成尖锋;当靶面距离光纤端面较近时,形成强反馈,该通道中会产生自激现象;当环境温度较高时,与AWG对应的各通道都能形成明显的波峰和波谷,温度较低时,波长较短部分波形较平坦,不适合作为传感通道。结果表明,多通道自混合干涉系统用于传感网络是可行的。
光纤激光器 自混合干涉 复用 光谱特性 fiber optics fiber ring laser multiplexing self-mixing interference spectral characteristics
江苏理工学院 电气信息工程学院, 江苏 常州 213001
研究了多通道自混合干涉时的环路中光谱的特性以及温度对自混合干涉效应的影响。用光纤激光器和阵列波导光栅搭建多通道自混合干涉系统, 用光谱分析仪监测环路中的光谱特性。实验结果显示: 环路中无光反馈时, 其光谱是多个峰值, 各峰值与阵列波导光栅通道特性对应, 其包络与掺饵光纤激光器的自由增益谱吻合；有光反馈时, 该通道光强减弱, 多个通道同时引入光反馈时, 光路中能量泄露到其他增益较高的通道, 形成尖锋；当靶面距离光纤端面较近时, 形成强反馈, 该通道中会产生自激现象；当环境温度较高时, 与AWG对应的各通道都能形成明显的波峰和波谷, 温度较低时, 波长较短部分波形较平坦, 不适合作为传感通道。证明了多通道自混合干涉系统用于传感网络是可行的。
光纤激光器 自混合干涉 复用 光谱特性 fiber ring laser self-mixing interference multiplexing spectral characteristics
根据复杂背景下前视红外机场目标的特点,提出了基于知识的自动目标识别算法,算法的设计以实用性为宗旨,在不影响算法性能的前提下尽量提高其实时性能:通过提取感兴趣区域来缩小处理范围,采用双阈值最大类间方差快速算法快速准确找到分割阈值,采用快速标记算法标记分割图像,利用Freeman链码描述机场的轮廓特征,根据模糊综合评判机制分析机场的目标特征.通过硬件处理平台的仿真验证,该算法对机场目标红外图像有一定的识别能力,且具有较高的实时性.
自动目标识别 知识基 红外机场目标图像 复杂背景
