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隐蔽光电目标的激光主动探测识别技术研究

钱锋  
【摘要】:随着针孔摄像头、微型摄像机等光电窃视侦察设备的普及,室内场所中进行的各类活动面临着日益严峻的信息泄露的威胁。泄露的敏感信息可能造成严重的军事、社会及商业损失。针对这一问题,可以利用激光主动探测识别技术对室内环境中隐藏的窃视侦察设备进行反侦察检测,排除潜在威胁。激光主动探测识别技术主要利用光电系统所具有的“猫眼效应”,通过目标回波信号的强度特征进行识别。然而,在室内环境中由于受较短的作用距离和高反射率干扰物等因素的影响,某些干扰物体也会对主动探测激光形成强度较高的反射信号。这些反射信号于某些情况下在强度特性上与真实目标所产生的回波信号十分接近。因此,仅仅依靠“猫眼效应”中的强度特征无法辨识真伪目标。本文深入研究了光电系统在激光主动探测下所具有的特征与特性,解决了在室内环境下应用识别技术的难点,并研制了一套手持操作式的微型相机检测设备。本论文针对真伪目标反射信号强度相近的问题,提出了一种局部纹理准则来描述“猫眼效应”中回波信号光截面的分布特征。并通过结合局部纹理准则和修改过的形态学准则,又提出了一种综合判定准则。该准则在复杂环境中的平均识别率为91%,与单独使用形态学准则和局部纹理准则相比,在平均识别率上分别提高了23%和21%。针对探测和识别过程实时性的问题,本文主要从算法优化上开展研究。本文提出了一种基于同心双窗模板匹配的连通域搜索算法,用于获取信号光斑在图像中的位置。该算法在搜索过程中引入形态学约束条件来排除在形态特征上明显异于真实目标的连通域,减少了区域标记的计算量,提升了算法速度。在研制设备上采用dsp+fpga的嵌入式系统架构,并对其进行了相应的优化。实验结果表明:上位机的平均计算时间为0.0804s,设备样机的平均用时为0.097s,达到实时性的要求。与最新的方法相比,本文算法在计算速度上是mspf算法并行模式的19.1~23.0倍;mspf算法串行模式的12.4~15.0倍;spcs算法的35.4~42.7倍;sfdc算法的63.7~76.9倍。针对便携式系统研制中的技术实用化问题,本文提出了一种基于目标稀疏性的自适应阈值分割算法,配合窄带滤光片设计,解决对视场内光电目标反射信号与背景信号之间的初步分割问题。该方法替代了传统的主被动图像差分策略,克服了主被动图像差分方法难以在手持操作式设备上应用的缺陷。本文基于在实验室环境中所进行的大量实验数据,针对本文提出的准则及相关算法的各方面的性能进行了分析和评价。上位机实验对算法的可行性、适应性、实时性和局限性等方面进行了研究。结果表明,在可行性方面,本文提出的算法在原理上的正确可行;在适应性方面,本文算法对外界光照强度和作用距离2.2~4.2m范围内具有鲁棒性。实时性方面已在前文中提到。局限性研究表明:当场景中包含高反射率的抛光球面干扰物或圆形金属干扰物体时,并且当他们的反射信号局部像素灰度值分布特性与真实目标类似时,本文算法失效。在对设备样机的试验中,本文设备成功地识别出完全隐藏在画框内的微型摄像机,该隐藏相机在不拆卸画框的情况下依靠人工检查难以发现,证明了设备在实际应用中的有效性和超越人工排查的优越性。本论文对隐蔽光电目标的激光主动探测识别技术在室内环境中的应用做出了开创性的工作;对用于识别技术的光电目标特征及度量准则方面做出了贡献;研制出了能够实际应用的原理样机,填补了国内该领域实用设备的空白;对光电目标主动探测识别技术的发展起到了促进作用。


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