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文檔簡介
1、全球范圍內(nèi)不斷變化升級(jí)的恐怖襲擊和暴力犯罪活動(dòng)給社會(huì)公共安全造成了極大威脅,為了應(yīng)對(duì)日益嚴(yán)峻的公共安全形勢(shì),研究先進(jìn)的人體隱匿違禁物品探測(cè)技術(shù)具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。毫米波輻射成像技術(shù)具有較好的隱蔽性、抗干擾性,以及穿透煙霧、灰塵和一定厚度衣物進(jìn)行成像的能力,再加上被動(dòng)工作體制不會(huì)對(duì)人體產(chǎn)生傷害,促使其在人體隱匿違禁物品探測(cè)領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用?;诤撩撞ㄝ椛涑上窦夹g(shù)的研究現(xiàn)狀以及隱匿違禁物品探測(cè)的迫切需求,本文圍繞著毫米波輻射成像
2、用于室內(nèi)人體隱匿違禁物品探測(cè)中的近距離毫米波輻射成像時(shí)逆向輻射噪聲影響、室內(nèi)毫米波輻射成像的噪聲照射技術(shù)、毫米波輻射圖像復(fù)原與融合以及隱匿違禁物品的自動(dòng)識(shí)別定位等關(guān)鍵問題展開了深入的理論和實(shí)驗(yàn)研究,主要研究內(nèi)容包括:
(1)在毫米波輻射成像原理的基礎(chǔ)上,推導(dǎo)了目標(biāo)與背景之間的天線溫度對(duì)比度表達(dá)式;歸納總結(jié)了典型成像目標(biāo)和背景在毫米波波段的輻射特性數(shù)據(jù);設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了用于人體隱匿違禁物品探測(cè)的毫米波輻射成像系統(tǒng),并進(jìn)行了室內(nèi)外成
3、像實(shí)驗(yàn);推導(dǎo)了適用于二維平面掃描成像系統(tǒng)的輻射計(jì)不確定性方程,為分析影響成像質(zhì)量的各相關(guān)因素提供了理論依據(jù)。
(2)針對(duì)室內(nèi)成像時(shí)的低輻射溫度對(duì)比度問題,指出從提高成像系統(tǒng)自身性能和改善外部成像環(huán)境兩個(gè)方面加以解決;分析了提高毫米波輻射成像系統(tǒng)溫度靈敏度的措施;為了提高成像系統(tǒng)自身的穩(wěn)定性,創(chuàng)建了近距離毫米波輻射成像時(shí)超外差式輻射計(jì)中逆向輻射噪聲的理論分析模型;理論分析并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了類干涉效應(yīng)對(duì)輻射成像的具體影響,利用在毫米
4、波接收前端加裝隔離器和采用直接檢波式輻射計(jì)的方法有效抑制了類干涉效應(yīng)。
(3)建立了人體隱匿違禁物品探測(cè)時(shí)的輻射溫度傳遞模型,推導(dǎo)了有、無隱匿違禁物品時(shí)的視在溫度分布及輻射溫度對(duì)比度函數(shù);結(jié)合典型目標(biāo)的輻射特性參數(shù),深入分析了室內(nèi)成像時(shí)輻射溫度對(duì)比度下降的原因;理論分析并實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了將室外冷空的低溫照射通過反射的方式引入至室內(nèi)成像場(chǎng)景具有一定的可行性;為了改善外部成像環(huán)境,將噪聲照射方法引入至室內(nèi)輻射成像應(yīng)用中,建立了室內(nèi)噪
5、聲照射分析模型,系統(tǒng)研究了室內(nèi)輻射溫度對(duì)比度在外加噪聲照射條件下的具體變化規(guī)律;計(jì)算了噪聲照射對(duì)毫米波噪聲源的功率要求,并研究了三種產(chǎn)生寬帶毫米波噪聲信號(hào)的方法。
(4)針對(duì)平面掃描毫米波輻射成像系統(tǒng)和被成像場(chǎng)景之間的運(yùn)動(dòng)模糊問題,提出了一種基于Radon變換和微分自相關(guān)運(yùn)算的運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù)辨識(shí)方法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠準(zhǔn)確辨識(shí)毫米波輻射圖像的運(yùn)動(dòng)模糊參數(shù),并具有良好的抗噪聲干擾性能以及穩(wěn)定性;針對(duì)單一的可見光或毫米波輻射
6、圖像在隱匿違禁物品探測(cè)中存在局限性的現(xiàn)實(shí)問題,提出了一種用于隱匿違禁物品探測(cè)的多分辨率圖像融合算法,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法有效綜合了可見光圖像中豐富的細(xì)節(jié)信息以及毫米波輻射圖像中顯著的目標(biāo)特征。
(5)針對(duì)安檢領(lǐng)域中基于毫米波輻射成像的隱匿違禁物品探測(cè)技術(shù)在探測(cè)速度及精度方面易受傳統(tǒng)人工判讀方式影響的問題,提出了一種融合不變矩特征和改進(jìn)模糊C均值聚類的隱匿違禁物品自動(dòng)識(shí)別定位算法,利用目標(biāo)的不變矩特征值作為聚類識(shí)別的輸入特征向
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