【摘 要】
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打击效果评估在现代化战争中应用广泛且具有至关重要的作用。在现代化战争中,精确地获得战场打击信息对于军方打击目标选择、战场态势监测、惯导制导乃至战略决策具有重要作用;打击效果评估结果已经成为了军方制定各类军事决策的重要参考基础。本文对国内外打击效果评估技术进行了相关研究,并提出了一种基于多时相图像的打击效果评估技术的流程以及流程中的各相关算法。论文主要内容如下:采用了一套图像预处理相关方法,包括基于
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打击效果评估在现代化战争中应用广泛且具有至关重要的作用。在现代化战争中,精确地获得战场打击信息对于军方打击目标选择、战场态势监测、惯导制导乃至战略决策具有重要作用;打击效果评估结果已经成为了军方制定各类军事决策的重要参考基础。本文对国内外打击效果评估技术进行了相关研究,并提出了一种基于多时相图像的打击效果评估技术的流程以及流程中的各相关算法。论文主要内容如下:采用了一套图像预处理相关方法,包括基于小波变换的相对辐射校正算法以及基于SIFT和RANSAC特征图像配准方法,为后续变化检测部分进行校正与配准。为了提高打击变化检测结果的准确性,提出了一种基于打击前后图像变化粗粒度检测与细粒度检测结合的变化检测算法。粗粒度检测的目的是为细粒度检测提供精确的样本。在粗粒度检测阶段中,对输入图像进行GLCM灰度共生矩阵及相关特征向量的计算,利用特征向量得到纹理特征差分图像;利用一种改进的FCM聚类,对纹理特征差分图像进行三分类,得到已变化、未变化和未知变化三类区域。在细粒度检测阶段中,为了得到三类区域中未知变化区域的变化情况,设计了一个基于CNN模型的变化检测算法。利用粗粒度检测阶段中获得的已变化区域和未变化区域进行正负样本的制作,利用正负样本进行对CNN模型进行训练;之后,将打击前后图像利用训练好的CNN模型进行图像二分类,得到变化检测的二值结果图像。与直接采用FCM二分类方法比较,避免了阈值选取所带来的误检和漏检情况;与PCA法等算法比较,能够有效过滤掉传统方法中所存在的伪变化区域,提高了打击变化检测结果的准确性。为了保证军方制定打击决策的精准度,针对毁伤前后图像提出了一套基于图像变化检测结果的毁伤评估方法。针对舰船、建筑物、机场等目标的毁伤评估方法不同的问题,利用各类目标的先验模型建立专家知识库。利用层次分析法（AHP）对知识库中各类模型的不同特征参数根据一定的规则进行权重赋值。之后,提出一种基于几何特征、纹理特征以及功能性毁伤等结合的毁伤评估准则进行毁伤评估。实验结果表明,本文提出基于图像变化检测结果的毁伤评估方法具有良好的精准度。同时,与专家意见相比,采用本文方法所得到的评估结果与专家意见具有较高的一致性。
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