1、在靶場(chǎng)試驗(yàn)中，為了實(shí)時(shí)了解試驗(yàn)進(jìn)程和試驗(yàn)結(jié)果，對(duì)于海上重點(diǎn)目標(biāo)的識(shí)別并保持監(jiān)視十分重要。在傳統(tǒng)的試驗(yàn)條件下，往往通過試驗(yàn)攝錄艦、攝錄直升機(jī)或陸上攝像機(jī)進(jìn)行拍攝。通過試驗(yàn)攝錄艦、攝錄直升機(jī)拍攝通常存在較大試驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)，通過陸上長焦攝像機(jī)拍攝往往因天氣因素或因拍攝距離限制而造成拍攝效果不理想。本課題擬采用攝錄無人機(jī)拍攝目標(biāo)靶船，利用無人機(jī)平臺(tái)上的紅外圖像傳感器來獲取海上目標(biāo)的紅外圖像，通過目標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行海上重點(diǎn)目標(biāo)識(shí)別，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)進(jìn)行有效探測(cè)

2、和識(shí)別，然后將獲得的靶船圖像實(shí)時(shí)傳輸給指控中心，使指揮員準(zhǔn)確掌握試驗(yàn)態(tài)勢(shì)，高效進(jìn)行指揮決策。
　　本文深入分析了紅外圖像中艦船目標(biāo)的紅外成像特性，對(duì)紅外圖像的特征進(jìn)行了分析。對(duì)于紅外圖像的預(yù)處理采用去噪、灰度級(jí)修正和銳化處理。對(duì)原始圖像首先應(yīng)用中值濾波器進(jìn)行去噪處理，然后應(yīng)用線性變換函數(shù)進(jìn)行灰度級(jí)修正。針對(duì)經(jīng)過去噪和灰度級(jí)修正的圖像邊緣變模糊的問題，對(duì)圖像做進(jìn)一步銳化處理，圖像銳化時(shí)采用的是空間域處理方法中效果較好的拉普拉斯算子來

3、實(shí)現(xiàn)。
　　對(duì)于經(jīng)過預(yù)處理的紅外圖像采用基于小波變換方法進(jìn)行目標(biāo)的分割與檢測(cè)方法。海上目標(biāo)背景復(fù)雜，通常又比較模糊，本系統(tǒng)采用基于小波變換的兩種算法相結(jié)合的方式進(jìn)行目標(biāo)的分割工作，首先采用基于邊緣小波特征的紅外弱小目標(biāo)檢測(cè)方法進(jìn)行檢測(cè);若沒能準(zhǔn)確分割出目標(biāo)，則采用基于小波多尺度互能量交叉融合濾波的弱小目標(biāo)檢測(cè)算法做進(jìn)一步的目標(biāo)分割與檢測(cè)。
　　深入研究了傳統(tǒng)模式識(shí)別技術(shù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，本論文選擇基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模式識(shí)別

4、技術(shù)作為識(shí)別的方法，完成了BP網(wǎng)絡(luò)識(shí)別程序?qū)崿F(xiàn)。在實(shí)際試驗(yàn)任務(wù)中，經(jīng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別確認(rèn)的目標(biāo)靶船，還要經(jīng)過指揮員結(jié)合海上雷情信息、艦船AIS信息和靶場(chǎng)其它測(cè)控裝備攝錄情況綜合判定是否為目標(biāo)靶船，以提高識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　最后，本文構(gòu)建了無人機(jī)紅外遙感圖像攝錄平臺(tái)。重點(diǎn)描述了信息獲取與識(shí)別處理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，該系統(tǒng)主要包含紅外遙感圖像采集模塊、遙感圖像目標(biāo)的分割與檢測(cè)模塊和遙感圖像目標(biāo)識(shí)別模塊，通過該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)靶船圖像的預(yù)處理、