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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:谷延锋,丰炳波,郑贺,刘柏森.基于多时相多光谱红外图像浅层地下目标探测[J].哈尔滨工业大学学报,2014,46(3):14.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.03.003
GU Yanfeng,FENG Bingbo,ZHENG He,LIU Baisen.Detection of subsurface targets based on multitemporal and multispectral infrared image[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2014,46(3):14.DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.03.003
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基于多时相多光谱红外图像浅层地下目标探测
谷延锋1, 丰炳波1, 郑贺1, 刘柏森1,2
(1.哈尔滨工业大学 信息工程系,150001 哈尔滨; 2.黑龙江工程学院 电子工程系,150050 哈尔滨)
摘要:
浅层地下目标影响周围区域的热物理特性,引起区域表面温度差异随时间变化的现象,对应在红外图像上则导致灰度值差异随时间变化.针对这一问题,本文研究了包含地下目标的区域温度分布的数学模型,揭示了区域温度变化和地下目标的热物理性质与埋藏状况的关系,进行求解得到区域表面温度分布的预测值.利用实际获取的多时相多光谱红外图像反演区域地表温度分布,利用多光谱图像丰富的光谱信息来反演区域表面的多时相温度分布,和预测值进行比对,使区域表面温度分布的探测值和预测值相一致的待求解参数的估计值即为地下目标的探测结果.
关键词:  温度分布模型  多时相  多光谱  红外探测  浅层地下目标
DOI:10.11918/j.issn.0367-6234.2014.03.003
分类号:
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60972144).
Detection of subsurface targets based on multitemporal and multispectral infrared image
GU Yanfeng1, FENG Bingbo1, ZHENG He1, LIU Baisen1,2
(1. Dept. of Information Engineering, Harbin Institute of Technology, 150001 Harbin, China; 2. Dept. of Electronic Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, 150001 Harbin, China)
Abstract:
Since the existence of buried targets influences the thermal physical properties of the surrounding area, causing the temperature differences over time in the regional surface, which reflected in the infrared image is the gray value changes over time. To solve the problem, we research on the mathematical model of temperature change of the region containing buried targets, and reveal the relationship between the regional temperature changes and thermal physical properties and buried position of the buried targets. We use real multi-temporal and multi-spectral infrared images to get the temperature distribution of the region surface which compared with the solution of the mathematical model. By continuously changing the value of the thermal model parameters, we can get a solution which consistent with the temperature distribution obtained by the real temporal infrared images, and then we complete the detection of subsurface targets.
Key words:  Temperature distribution model  Multi-temporal  Multi-spectral  Infrared detection  Subsurface targets

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