毫米波及太赫兹无源探测成像通道均衡与轮廓提取算法研究

摘要

毫米波及太赫兹无源探测成像系统不会主动发射电磁波，通过接收场景中不同物体辐射的能量差异性来探测成像。系统的安全系数高，不会对人体造成损伤，其不仅能够对人体携带的违禁物品进行快速成像，并且得到的图像也不会造成对个人隐私的侵犯，以上这些优点使得该技术在安检领域具有极大的应用前景和商业价值。但是由于现阶段制作工艺以及造价成本等原因的限制，毫米波及太赫兹多通道成像系统中各个探测通道之间存在响应函数不一致的问题，这严重影响了探测系统的成像质量，导致对人体隐匿目标的边缘检测精度不高，因此需要对图像的通道均衡方法进行研究，并实现对目标轮廓特征的精确提取。 本论文依托于课题组实际的科研项目，主要的研究内容包括： （1）研究了毫米波及太赫兹无源探测成像技术的基础理论。研究了该频段下物体的辐射特性，分析了毫米波及太赫兹无源探测技术的成像模型。 （2）研究了基于卡尔曼滤波的图像通道均衡算法。针对传统卡尔曼滤波算法利用批处理实现非均匀校正导致计算量和存储量较大的问题，研究了基于稳态卡尔曼滤波的快速均衡算法，通过改进算法增益矩阵的更新方式，提高了算法整体的实时性。 （3）研究了基于神经网络的通道均衡算法。通过在该算法的基础上构造了一个新的代价函数，实现了迭代步长因子的自适应调整，研究了一种改进的基于神经网络的通道均衡算法，并取得了优良的毫米波均衡图像结果。 （4）针对传统的单一阈值分割算法在对毫米波图像进行边缘检测时出现的“泛白”和“断腿”等图像缺失现象，提出了改进的基于Canny算子的轮廓提取算法。 （5）研究了基于形状上下文的轮廓匹配算法。通过采用基于曲率尺度空间的角点检测算法对待匹配目标进行初步筛选，在保证了形状匹配准确率的同时，提高了原算法的识别速率，并通过实验验证了该算法能够快速、准确地匹配出隐蔽目标的类别。 综上所述，本论文中研究和提出的所有算法能够有效地提高毫米波无源成像中隐匿目标的检测性能，对毫米波无源探测成像技术有实际的理论参考和工程应用价值。

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