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题目：
雅宝题库答案：
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雅宝题库解析：
红外自动目标识别（Automatic Target Recognition, ATR）技术是当今军事技术研究领域的一个前沿课题。近年来基于各种理论的ATR算法层出不穷、日新月异，空频域滤波、小波变换、神经网络、卡尔曼滤波、模版匹配、特征识别等理论和思想都已经应用到算法的设计中。在理论研究方面，算法创新的瓶颈不再是缺乏理论支持或算法如何构造，而是如何客观准确地评价算法性能，从而指导算法的设计。一个完整的ATR算法性能评价系统需要对输入图像进行准确地定量描述，即需要有一个适合各种战况的图像度量。迄今为止，有关红外图像度量的研究较少，该领域主要还沿用信噪比、目标背景对比度等传统的统计度量指标。当前有关图像度量的研究主要存在以下若干题目：(1) 现有的度量指标分散，研究缺乏系统性；(2) 多数的图像度量研究基于人眼模型，而这些度量方法不宜用于以机器为中心的ATR算法评价；(3) 不同类型图像的特点和应用目的不同，但当前的图像度量方法未对其进行区分对待；(4) 缺乏对图像序列度量的研究；(5) 现有图像度量方法不适合具有自身特点的红外图像。针对上述题目，本文在对红外ATR算法性能评价技术进行深入研究的基础上，建立了一个全新的图像度量准则体系。该准则体系针对红外图像的特点，根据图像不同的应用目的（检测、跟踪、识别）将图像分为三类：红外小目标图像，红外大目标图像，红外图像序列。进一步地，针对三种类型图像的特点以及相应的应用背景，分别提出了相应的图像度量指标，最终建立了完整的红外ATR图像度量准则体系。在完成上述研究工作之后，本文的研究转向了一个新的主题——复杂背景条件下红外系统作用距离估算。针对这个长期以来困扰红外系统性能评估的题目，本文提出了新的作用距离模型，该模型引入了概率分布的思想，将作用距离模型的应用条件拓展到任意背景，打破了传统模型对背景条件的局限，具有重要的理论意义和实际工程意义。具体而言，本文的创新之处主要体现在以下几点：(1) 提出了一个全新的图像度量准则体系，与传统图像度量方法相比，新的准则体系具有如下特点和优势：1) 系统性强，所提出的指标之间具有良好的互补性；2) 对不同特点的图像进行分类讨论，按照应用目的的不同将图像分为小目标图像、大目标图像和图像序列三类；3) 新的图像度量指标完全从“机器”自动目标识别的角度出发，而非基于“人眼”模型，更适用于ATR领域；4) 新的图像度量指标考虑了红外图像的特点。(2) 针对红外小目标图像，提出了一组新的图像度量指标：“目标混淆度”和“目标遮隐度”，它们分别体现了背景噪声引入虚警的能力和遮隐目标的能力。实验证明，与传统的小目标图像评价准则信噪比（SNR）等相比，利用新准则评价的结果与实际情况更加符合，能够更准确地描述检测目标难易程度的信息。(3) 针对红外大目标图像，提出了一组新的图像度量指标：“目标信息混淆度”和“目标信息偏离度”，它们分别体现了背景区域与目标区域的相似程度以及图像中目标信息与已知信息偏离的程度。理论分析和实验证明，与传统的图像度量方法“杂波尺度”等相比，本文方法更为有效，其评价结果与实际情况更加吻合。(4) 针对红外目标图像序列，分析了序列的特点，提出了“序列中目标信息的变化是影响目标跟踪效果的主要原因”的论断。在此基础上提出了一组图像度量指标：“帧间纹理变化程度”、“帧间目标大小变化程度”以及“帧间目标位置变化程度”。实验结果表明，所提指标与跟踪算法性能具有很强的相关性，基本呈现单调关系，是一种有效的图像序列度量准则。(5) 提出了复杂背景红外系统作用距离模型，该模型引入概率分布的思想，实现了无背景、背景单一和背景复杂三种背景条件下的作用距离估算。该模型的提出大大增加了红外系统作用距离估算的应用范围，不仅具有重要的理论意义，而且具有很强的实际工程意义。(6) 提出一种新颖的红外辐射亮度计算方法，即通过目标红外图像灰度信息计算其红外辐射亮度的方法。该方法不会受到复杂背景物质组成复杂以及光线条件难以确定等题目的干扰，计算实例表明，该方法能够解决复杂条件下红外辐射特性的计算题目。 |
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发表于 2022-8-29 20:53:33
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