激光干扰评估算法：动态多帧图像分析

"本文介绍了一种针对激光主动成像系统在遭受激光干扰时的动态效果评估方法，该方法基于连续多帧图像的特征点动态变化。在激光干扰下，成像系统的图像质量会受到影响，由于干扰功率和位置的变化，干扰效果会有所不同。文章提出了一种无参考的激光干扰评估算法，通过分析单帧图像特征点的匹配准确率、空间变化率以及多帧图像特征点的准确性、空间性、结构性差异、频率和显著性特征，得出归一化的评估指标。实验结果显示，该算法能准确评估不同功率和方位的激光干扰对成像系统的影响，并能客观反映自动目标识别算法在光斑遮盖下的失效程度。" 在激光主动成像系统中，用于监控和识别重要目标的技术在面临敌方激光干扰时，其性能会受到严重影响。由于干扰源与成像系统、目标之间的相对位置和干扰功率的动态变化，干扰效果在时间上呈现出多样性，这使得评估激光干扰的总体影响变得复杂。为了量化这种影响，研究者提出了一种新的评估策略，它依赖于连续多帧图像中的特征点分析。 具体来说，该评估算法首先关注单帧图像中特征点的匹配准确性和空间变化率，这些指标反映了干扰对图像质量的直接影响。然后，算法进一步考虑了多帧图像间特征点的变化，包括它们的准确性、空间分布特性、结构差异、变化频率以及显著性特征。通过对这些因素的综合分析，可以得到一个标准化的评估指标，该指标能够全面反映激光干扰对图像质量的影响。 实验部分，研究者使用激光主动成像识别系统模拟不同干扰功率和方位的场景，收集了相应的干扰图像。应用提出的特征点动态性算法对这些连续的图像帧进行处理，结果显示，该算法能够精确地评价不同干扰条件下的激光干扰效果，并且能够揭示光斑遮盖下自动目标识别算法的性能退化程度。 这项工作对于理解和改善激光成像系统在对抗激光干扰环境下的性能具有重要意义，为未来设计更有效的抗干扰策略提供了理论基础。通过这种动态评估方法，研究人员和工程师可以更好地理解激光干扰对成像系统的影响，从而优化系统设计，提高其在复杂环境下的生存能力和识别能力。