无人机侦察图像情报处理技术研究

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无人机侦察图像情报处理技术研究

摘要:无人机是侦察作业开展期间常用的一项设备,在将无人机应用到侦察期间,为了使无人机的作用能够得到合理发挥,要做好图像情报处理技术的研究,更好的完成侦擦作业。

关键词:无人机;侦擦作业;图像;情报处理

侦察是一项对技术要求高,以及隐蔽性高的一项技术,在侦察期间,对无人机进行应用,具有时效性强、周期短,二十四小时不间断的多项优势。同时,在侦察作业开展期间,也能够实现全方位、多角度侦察,能够快速获取到准确的侦察信息。

1 目标定位技术的应用

在侦察期间对无人机进行应用的一项关键内容就是可以通过对无人机的侦察图像进行应用,从而获取到感兴趣的地理信息内容。在目标定位时对无人机进行应用,具体包含的内容如下:

(1)在具有基准图像基础上,对图像匹配模式进行合理应用,实现非实时性定位,从而实现对目标所在位置的确定[1]。

(2)对采用的无人机位置、姿态,以及侦察转台参数等各项遥测数据内容,快速、实时等完成对侦察目标瞬时位置的快速计算,确保目标位置准确无误。

2 实时拼接技术的应用

在侦察期间对无人机进行应用,为了可以获取到典型情报,在侦察期间要获取侦察区域内大范围、高精度侦察图像。但是,从无人机在侦察作业中的具体应用情况来看,受无人机大小,以及无人机上安装的侦察设备性能的影响,在侦察时,难以利用无人机获取到广泛、精准的侦察信息内容[2]。针对这一现象,在采用无人机进侦察时,应对将利用无人机获取到的连续多帧图像进行拼接,通过合理的拼接,最终得到一副与实际情况相符的大图,通过对更多的场景结构信息进行利用,能够更加快速、精准的获取到大量的场景结构信息,这能够获取到更加精准的侦察信息,比较典型的无人机在侦察中,视频图像每秒约为25帧,视频序列相邻帧存在大量重叠区域,因此,在实际作业开展期间,为了能够在短时间内获取到准确图像拼接结果,对于获取到的图像,进行处理时,先配准相邻帧视频图像,完成配准后,将图像连接起来,直到将获取到的连续视频拼接成大范围图像为止。通过拼接能够获取到相应的图像,同时,结合参考图像,准确获取到无具体地理坐标数据的无人机飞行区域,完成相应的侦察任务[3]。

3 图像去雾技术的应用

侦察作业对无人机进行应用,要考虑天气因素对无人机应用造成的影响,例如,在对视频处理技术进行应用时,要雾天情况下,无人机在侦察时的视频可视化性问题进行全面分析,在雾天环境下,场景能见度降低明显,这也就会导致侦察中图像中目标对比度和颜色特征都会发生衰减,从而造成室外视频系统无法正常运行,可见,在视频图像中,要对雾气场景进行消除,避免雾气对图像造成不良影响[4]。从目前科技的发展情况来看,计算机视频领域在研究过程中对雾天、雨天等特殊天气环境下研究,未达到十分成熟状态。现阶段,图像去除雾方法主要分为以下两种类型:

(1)图像增强法

该方法就是直接对图像进行增强,提高图像的清晰度,降低天气对图像清晰度的影响,从而获取到清晰图像。

(2)图像复原法

该方法在具体应用期间就是的雾天图像退化进行建模处理,以建立的数学模

型作为基础,从而恢复出无雾情况下的清晰场景图像,该方法在使应用期间与图

像增强方法相比,其在应用过程中的去雾效果要比图像增强法更好,去雾效果更

加理想。在侦察作业开展期间对无人机进行应用,侦察视频实时去雾也使人们在

研究过程中重点内容。

图像去雾技术在具体应用期间的思路就是对暗元法进行适当改进,对视频内

容进行实时处理,对于暗元法中领域最小值的获取,以及图像恢复期间的充分,

复杂计算都会消耗大很长时间,这也使人们在具体问题研究过程中需要特别注意

的一项内容[5]。进行图像恢复表制定时,为了避免存在大量的重复计算,增加作

业难度,要不断提高算法的具体速度,对算法进行优化,大量实践经验结果表明,进攻优化后的算法处理获取到结果与原始暗元法去雾效果十分相近,计算速度得

到了显著提升,能够满足实时处理要求。

4 稳像技术的具体应用

无人接在侦察中应用,受外界各项因素影响,视频图像经常会发生抖动,或

者在运动状态下的摄像平台获取到的动态图像序列,要依据具体情况进行修改,

并且进行重排,最终可以输出稳定、平滑图像序列图,进而使图像质量得到提高,提高后续视频和图像处理能力。依据稳像技术的具体原理和工作方式,可以将无

人机侦察视频中采用的稳像技术看作电子稳像,在实际问题分析期间,就是对数

字图像处理方法对图像序列帧间发生的全局运动矢量进行全面检测,通过信号处

理措施完成对载体主动运动,以及附加的随机抖动的分离,完成分离后,采取变

化方式对当前图像内容加以补偿,从而使最终输出的图像看起来处于一个相对平

稳状态。图像序列全局运动参数是电子稳像技术在具体应用期间的一项关键内容,实现运动补偿,确保最终得到图像的稳定性。该项技术在具体应用过程中的思路

就是考虑云雾对无人机侦察获取到的图像清晰度的干扰,对经过改进的的OTSU

算法进行应用,完成对无人机侦察视频内容的分割处理,可以得到清晰图像,获

取到精准度高的特征点,同时,依据具体情况,利用多次分割和图像增强技术,

实现优化。完成上述处理后,再进行稳像处理。

5 结束语:

无人机侦察图像处理是一项对技术要求较高的工作,因此,在实际处理过程中,要对采用的各项技术进行合理分析,实现图像信息的科学处理,并且,要共

享侦察情报,保证侦察情报准确。从现阶段我国无人机侦察方面的应用情况来看,要加强对各项技术的研究,提高无人机侦察图像信息处理能力,更好的完成相应

的侦察作业。

参考文献:

[1]李航,林毅,孙尔蔓.无人机多源侦察图像融合方法研究[J].舰船电子工程,2019,39(10):45-51.

[2]张清亮,沈寿林,张国宁.基于深度学习的无人机侦察图像目标识别[J].信息与电脑(理论版),2019,31(19):46-48.

[3]李喆,李建增,扈琪.基于候选区域的无人机侦察影像目标检测技术研究[J].战术导弹技术,2019(02):99-105.

[4]刘进.一种基于随机共振的无人机侦察图像增强方法[J].舰船电子对抗,2018,41(02):92-97.

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