边带模糊红外图像目标的最优可免域免疫因子网络提取研究

In areas such as public security, national defense, search and rescue, edge blurred infrared image has an irreplaceable role. However, the fuzzy mechanism of this kind image is different from common images, there are complex edge blurred areas between target and background. How to extract targets from this kind of images is a problem to applied them to criminal evidence detection and target tracking, which is also the new scientific and technical problem in the field of image target extraction. Traditional network extraction methods have not been able to design network models based on processed image characteristics, and the fault tolerant fields of network models have not been considered. This project based on the theory of ensemble statistical learning and fault tolerance field, draws lessons from mutual connection, network collaboration mechanism of innate and adaptive immune factors, puts forward the concept and structure model of immune field, and study a class of immune factors network with optimal immune field. The topology, node algorithm, whole working mechanism and immune field of this network are closely related with features of the processed images, and the network solves the scientific and technical problem of extracting targets from edge blurred infrared images.

边带模糊红外图像在公共安全、国防军事、搜索救援等领域具有不可替代的重要作用，然而这类图像的模糊机制与常见图像的模糊机制不同，其目标与背景间存在复杂的边带模糊区域。如何从这类图像中提取目标，是红外图像应用于犯罪现场证据侦测、军事目标跟踪等领域的难题，也是图像目标提取领域中新的科学与技术难题。传统网络提取方法未能根据被处理图像特性设计网络模型，且均未考虑网络模型的容错域。本项目以集成统计学习理论和容错域为理论依托，借鉴先天性免疫因子与适应性免疫因子的相互联接、网络协作机理，提出可免域的概念和构造模式，研究一类具有最优可免域的新型免疫因子网络。网络的拓扑结构、节点运算规则、整体工作机制和可免域与所处理的边带模糊红外图像自身特性紧密相联。解决从边带模糊红外图像中提取目标的科学与应用难题。

如何从边带模糊红外图像中提取目标，是图像目标提取领域中新的科学与技术难题，在犯罪现场证据侦测、军事目标检测等领域有较好的应用前景。本项目借鉴生物免疫机理开展人工免疫网络模型与边带模糊红外图像目标提取研究，提出可免域概念模型，设计各类条件最优可免域免疫因子网络提取算法，实现对边带模糊红外图像目标的有效提取。主要完成的研究包括：. 第一，揭示边带模糊红外图像的边带模糊特性。其模糊机理是一类深度复杂的多因素、非线性、时变物理过程。该特性的揭示对军事对抗、刑事侦查中具有边带模糊特性的红外图像目标提取技术的研究，具有重要的参考价值。. 第二，研究免疫因子、补体因子的协同作用与网络架构。给出先天性免疫因子、适应性免疫因子之间的协同作用和联结网络，给出补体因子与免疫因子间的协同作用机制和联结网络。为人工免疫因子网络模型的构建提供基础，为人工免疫因子网络目标提取算法的设计提供依据。. 第三，提出了可免域及各类条件最优可免域的概念模型，拓展了人工免疫网络模型、模糊红外图像目标提取研究领域的算法作用条件与范围问题。. 第四，研究设计多类应用于边带模糊红外图像目标提取的，具有条件最优可免域的人工免疫因子网络模型。提出最大置信度最优可免域免疫因子网络算法、最优可免域补体免疫因子网络算法、最优可免域神经免疫因子网络算法等多类条件最优可免域人工免疫因子网络结构、计算模型，用于边带模糊红外图像的目标提取，并设计相应的评价规则进行定性和定量评价。. 本课题协助培养硕士研究生3名，已发表文章14篇，其中SCI源刊论文3篇，EI源刊论文3篇，北大中文核心期刊论文5篇；申请发明专利1项；获得天津市科学技术进步奖2等奖1项；软件著作权2项。