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海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法
把大范围海上环境分割成独立的小区域，能够更好地检测和跟踪红外目标。
第一步是通过基于萤火虫算法的图像匹配技术，将图像中的「热点」进行分割。
萤火虫算法是一种可以在几何形状和结构的独立区域中检测和比较图像的一种特殊的匹配算法。
它进行块和分块匹配来实现目标的检测和识别。
该算法根据两个图像中元素之间的强度差，来确定块中元素的方向和强度。
通过块匹配算法，我们可以检测图像中目标的强度、方向和位置。
接下来，可以使用角点匹配算法来检测目标的移动趋势，利用匹配算法中的特征点，可以准确地检测出红外目标的移动趋势。
特征点匹配不仅可以精确检测出起始位置、终止位置等红外目标的移动趋势，还可以准确匹配出移动过程中每一步目标的位置及其对应的图像。
这样可以大大提高系统的准确性，从而辅助后续的检测跟踪工作。
随后，可以采用基于Kalman滤波的检测跟踪算法来精确地跟踪红外目标。
Kalman滤波算法是一种基于预测和观测信息建立内部和感知模型的数学估计工具，能够预测和观测系统状态，实现更精准的检测和跟踪，使得红外目标的分割、检测、跟踪更快更准确。
在红外目标识别中，为了减少误差，我们还可以采用各种辅助技术，比如光谱技术、航海技术、玻璃技术等，它们可以采集到比经常认知的更多的定位信息。
总之，在大范围海洋环境中检测跟踪红外目标，应当采用较高精度的方法，比如：利用萤火虫算法进行图像分割匹配，角点匹配来检测目标的移动趋势，基于Kalman滤波的检测跟踪算法以及其他辅助技术的应用等，通过这些方法，在海洋环境中可以精确检测和跟踪到红外目标。
海天背景下红外小目标检测与轨迹拟合孙权;安博文【摘要】In order to improve the efficiency of maritime search and rescue under complex sea-sky background,a small target detection algorithm in infrared video is proposed. Firstly the video was preprocessed by morphological filtering, and the effects of sea-sky line were removed under dynamic background by Hough transform with timestamp,then mo-nitoring regions of sea surface were updated. Secondly,the small targets were segmented by three-frame difference,and connected components were computed and labeled by the improved equivalence pair algorithm. Finally,the trajectory of small target was iterated by gradient descent method to predict the location of the drowning person. The results show that the algorithm can effectively remove the sea-sky background to update moving background real-time and detect moving targets accurately,and it can also label in real-time and fit the curve equation. In a certain time,this method can predict the position of small target so as to rescue the drowning person in time.%在复杂海天背景下机载红外相机对落水人员的搜救中，提出一种针对红外视频中小目标检测高效算法，本算法首先采用形态学滤波对视频预处理，在相对运动背景下采用时间戳的Hough变换去除海天线的影响，更新海面监控区域；其次使用三帧差分分割小目标，采用改进的等价对算法快速计算分割小目标连通区域并标记。
基于VEGA的海天背景战场环境视景仿真
陆斌;闫喆
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2011(27)1
【摘要】根据分析海天背景下战场环境的特点.本文通过视景仿真软件VEGA设计实现了该环境条件下的可见光及红外视景仿真.其中主要包括涉及到视景中各要素的建模,vega诸多模块的综合应用以及符合海天背景环境的视景构建与交互控制.仿真程序集成了海浪模拟、大气传输模拟、红外与雷达模拟、交互控制等功能.通过与实际探测器成像情况对比分析,仿真结果具备一定的可信度,与实际环境基本相符,可以满足实际应用的需要,为该条件下的模拟训练与研究探索提供了依据.
【总页数】3页(P244-246)
【作者】陆斌;闫喆
【作者单位】264001,山东烟台,海军航空工程学院控制工程系;264001,山东烟台,海军航空工程学院7队
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.基于视景仿真的复杂战场环境仿真研究 [J], 龙勇;袁静;马长林;黄先祥
2.基于Vega的虚拟战场环境中特效仿真研究 [J], 连广彦;马俊枫;花传杰
3.基于Vega Prime软件的航弹三维视景半实物仿真系统 [J], 赵奇峰;田传艳;刘继
奎
4.vega及其在战场环境视景仿真系统中的应用 [J], 陈克坚
5.基于MFC的Vega Prime航空飞行器动态视景仿真 [J], 孙旺;刘西;南英
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海天复杂背景下红外目标的检测跟踪算法随着二十一世纪影像技术的飞速发展，以红外信号检测和跟踪目标已经成为一项重要的任务。
在海天复杂背景下，红外图像中几乎所有对象都存在无色混乱的背景或噪声。
这就导致人类很难通过肉眼观测来有效地检测和跟踪目标，因此，必须借助计算机辅助以及一些有效的检测算法来实现这一任务。
针对海天复杂背景下红外目标的检测跟踪，主要有以下几种算法可供选择：基于特征的目标检测和跟踪算法、基于目标表示的检测和跟踪算法、基于概率的目标检测和跟踪算法和基于生成模型的目标检测和跟踪算法。
其中，基于特征的目标检测和跟踪算法，是指在红外图像处理过程中，从红外图像提取出与目标有关的特征，用于检测和跟踪目标的算法。
这类算法有两种，一种是基于局部特征的算法，如Harris角点算法和小波变换检测算法。
它们使用像素特征，如角点、边缘、块等，以识别和跟踪红外图像中的目标。
另一种是基于全局特征的算法，如模糊C均值（FCM）聚类算法和边界点检测算法等。
基于目标表示的检测和跟踪算法，是指在检测和跟踪红外图像中的目标时，通过把红外图像分割成不相交的目标块，以便识别和跟踪目标的一种算法。
例如，根据红外图像的像素值大小不同，采用均值偏移量（MOS）算法来识别红外图像中的目标，可以有效地检测出海天复杂背景下的红外图像中的目标。
基于概率的目标检测和跟踪算法，是指在红外图像中的检测和跟踪中，利用概率理论和方法来确定目标位置的算法。
例如，可以使用概率全局跟踪算法（PGT）通过构建概率模型，对海天复杂背景下的红外图像中的目标进行检测和跟踪。
最后，基于生成模型的目标检测和跟踪算法，是指通过利用目标结构的差异，建立和优化模型，提取特征，定位和跟踪目标，从而检测红外图像中的目标的一种算法。
例如，可以采用基于马尔可夫模型的背景建模算法，对海天复杂背景下的红外图像中的目标进行检测和跟踪。
总而言之，基于特征的目标检测和跟踪算法、基于目标表示的检测和跟踪算法、基于概率的目标检测和跟踪算法以及基于生成模型的目标检测和跟踪算法，都可以用于海天复杂背景下的红外目标的检测和跟踪。
2007年5月 Infrared Technology May 2007海天背景红外成像仿真系统李良超，吴振森，杨瑞科(西安电子科技大学理学院，陕西 西安 710071 )摘要：设计了海天背景红外成像仿真系统：利用大气传输软件Modtran 计算天空背景和太阳的红外辐射；基于JONSWAP 海谱模型构建二维海面；基于热辐射理论和粗糙面散射理论分别计算海面和目标的红外辐射及对背景辐射的散射；最终可获得海天背景红外仿真图像。
对于海天背景辐射特性和目标识别算法研究具有重要实际意义。
关键词：红外图像仿真；海天背景辐射；粗糙面；光散射中图分类号：TN216 文献标识码：A 文章编号：1001-8891(2007)05-0288-03Infrared Images Simulation System of Sea-sky BackgroundLI Liang-chao, WU Zen-sen, YANG Rui-ke(Science school of Xidian University , Xi’an Shaanxi 710071, China )Abstract ：In this paper, an infrared image simulation system for sky and sea background is designed. Sky background and solar infrared radiation are calculated using atmospheric transmission model software Modtran. 2D sea surface geometric model is generated based on JONSWAP sea spectrum. Based on heat radiation theory and optical scattering theories on rough surface, infrared radiation and scatter for background radiation from sea and target are calculated, respectively. Infrared simulation image for sky and sea background can be obtained eventually. It is significant for the studies of the sea-sky background Infrared radiation character and the algorithm of target identification.Key words ：infrared images simulation ；sea-sky background radiation ；rough surface ；optical scattering引言基于红外图像特征信息的目标识别、跟踪技术受到了广泛研究和应用。
目标不是孤立存在的，目标所处背景的红外辐射特性对目标的识别和跟踪有巨大的影响，如何在复杂背景中检测出目标成为研究的重点[1-2]。
因此，研究背景和目标的红外辐射特性，建立背景辐射模型和仿真模型对于红外目标检测有着重要的意义。
韩玉阁中建立了地面背景红外辐射和目标的辐射的理论模型[3]。
李朝晖分析了地面背景的辐射和散射特征[4]。
本文同时考虑海面、天空背景辐射及大气传输等各种背景因素，建立海面和目标的辐射及散射计算模型，设计了海天背景中目标红外辐射仿真系统。
系统集成了天背景辐射，太阳辐射，海面建模、辐射计算，目标辐射、散射计算，大气传输衰减多种问题的计算模型 ，并生成红外仿真图像。
其中，利用大气辐射及传输软件Modtran 进行目标到探测器的大气衰减、天空背景辐射及太阳辐射的计算；利用JONSWAP 海面功率谱模型构建海面的几何模型；基于热辐射理论计算海面和目标的自身热辐射；利用粗糙面散射理论计算海面和目标对背景（含太阳）辐射的散射。
1 海天背景中辐射基本组成探测器在海面上接收到的红外辐射主要包括天空背景辐射（包括太阳）、海面自身辐射及海面对背景辐射的散射、目标辐射（含对背景的辐射的散射），目标到探测器的大气衰减等几部分。
在仿真系统中对各部分分别采用相应的计算模型。
1.1 背景辐射及大气传输 背景计算模型选用专门的大气传输计算软件包2007年5月 李良超等：海天背景红外成像仿真系统 May 2007图1 探测器接受到的红外辐射组成示意图Fig.1 Layout of composition of infrared radiation received by detectorModtran ，Modtran 可以计算天背景辐射、太阳辐射、及大气的传输衰减。
仿真系统的功能是把Modtran 嵌入到系统中，由仿真系统显示界面输入参数，然后调用Modtran 计算，使用输出的计算结果。
1.2 海面辐射海面辐射的计算包括自身辐射计算和对背景（天 空、太阳）辐射的散射计算两大部分。
计算海面自身辐射首先是进行海面几何建模，然后根据参数计算热辐射。
海面建模采用MonteCarlo 方法模拟JONSWAP 海谱模型下的二维粗糙海面[5]。
设海面高度z 的函数是：()()()[]()yx y x y x y x k k y k x k i k k i k k S y x z d d exp ,exp ,,+⋅=∫∫+∞+∞ϕ (1) 式中：exp[i ϕ(k x ,k y )]是随机相位因子，S (k x ,k y )是海面的功率谱模型，其类型较多，本文采用工程上广泛使用的JONSWAP 模型[6]，这个模型最先出现于1973年，是美、英、德、荷等国家对北海进行长期系统观测后得出的。
建立好的海面几何模型由大量表面面元组成，各个面元的起伏、方向和风速等参数有直接的关系。
图2是建立的某海面几何模型图像。
海面的光谱辐射出度M λ可以表示为：M λ＝ε(λ)⋅M b λ (2)式中：ε(λ)是海面的光谱发射率，M b λ是黑体的光谱辐射出度，可以直接采用普朗克黑体辐射定律计算，其数学表达式为：2/511(1)c T b M c e λλλ−−=− (3)式中，T 是热力学温度)(K ，λ是辐射波长，1c 和2c 分别是第一和第二辐射常数。
利用JONSWAP 谱模型所得的海面斜率可计算海面的发射率。
在红外区域，海面平均发射率ε已由Wilson 给出为[7]：()])cos 1(1[98.05ωωε−−= (4) 式中：ω是观察方向与面元法线的夹角。
确定海面发射律和温度后，由式(2)、式(3)就可以计算海面在任何观察角下的辐射出度了。
图2 海面几何模型 Fig.2 sea surface geometric model1.3 海面对背景辐射的散射天空背景、太阳辐射照射到海面后，海面会将光向各个方向散射，需要计算每个小面元的散射特性。
本系统将海面面元看成有一定粗糙度的表面，使用基尔霍夫或微绕法计算散射截面[8]，利用散射截面和双向散射分别函数（BRDF ）的关系式[9]：σ0＝4πf r cos θi cos θs (5)式中：σ0是散射截面，f r 是BRDF ，θi 是入射夹角，θs 是散射夹角，夹角是在面元本地坐标系上的值，本地坐标系以面元法线为z 轴方向，入射光线和z 轴所构的平面为xz 轴平面。
则每个面元的散射背景辐射的亮度为：L s (θs ,φs )＝f r (θi ,φi ;θs ,φs )⋅E i (θi ,φi ) (6)式中：L s (θs ,φs )是散射的亮度，E i (θi ,φi )是入射照度，f r (θi ,φi ,θs ,φs )是BRDF ，θi ,φi 是入射天顶角和方位角，θs ,φs 是散射天顶角和方位角。
入射和散射角都是在面元本地坐标系下的值。
以海平面为坐标系定义的太阳和背景入射方向，在计算各面元的散射时需要进行坐标转换。
在计算过程中还需要在入射方向和接受方向对面元进行遮挡判断，忽略不可见的面元。
1.4 目标辐射目标辐射的计算与海面类似，首先是目标几何建模，然后计算目标自身热辐射、目标对海、天空背景及太阳辐射的散射。
目标自身辐射计算需要先确定目标温度分布和表面材料的发射率，然后利用式(2)，式(3)计算目标的光谱辐射出度。
目标对海天背景辐射的散射计算方法与海面对天背景辐射的散射计算原理一样，只是多了对海背景辐射的散射计算。
2 成像仿真系统计算出探测器收到的各红外辐射分量后，根据探测器视场参数将各部分的数值结果以图像形式表现出来，生产仿真图像。
仿真系统的组成功能框图如图3所示。
系统设计采用模块化设计，主体模块完成天、海背景的辐射计算及场景计算。
目标模块和噪声模块分别为相对独立的模块，对于不同的目标，如飞机和舰船设计成独立的计算模块，噪声模块用来仿真各种噪声信号及光学系统导致的图像畸变等，模块化设计便于扩充和修改，以适应不同的噪声模型[10]。
图3 仿真系统功能框图 Fig.3 The function block diagram of simulation system[MS1]图4 仿真系统主窗口 图5 仿真系统输出的红外图像(3~5 µm)Fig.4 The main window of simulation system Fig.5 The output infrared image of simulation system (3~5 µm) 图4是仿真系统的主界面，计算结果以数据，曲线，图像等形式给出。
图像中亮度数据到灰度的转换采用线性映射。
计算波段在3～5 µm 和8～12 µm 两个波段任意选择。
可以根据需要设定大量的相关参数：如日期、时间、大气模式、海面风速、温度、目标飞行速度、目标表面材料、目标和探测器的地理位置、视场参数等。
图5是仿真系统输出的3～5 µm 波段海天背景（含低空飞行目标）的综合红外图像，设定的探测器水平高度20 m ，水平放置。
目标为假设的圆柱状飞行体，距离探测器约3 km 。
图像上半部是天背景辐射，下面部分是海面，右侧的色条表示灰度对应的亮度的大小，亮度单位是W/(m 2.sr)。
海天交界基本处在图像中间。
可以看出天背景辐射亮度随着天顶角的增大而增大，水平方向时达到最大值。
这是因为随着天顶角增大，大气辐射路径越长，辐射越强。
在海天线附近达到最大。
图像下半部分的海面辐射在距离近处以海面辐射为主，随距离增大，则是以海面辐射和海面上大气辐射的共同作用。
