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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所

摘要：本发明属于红外成像制导技术领域，尤其涉及一种基于红外激光的干扰评估方法。包括：S1：搭建激光干扰实验平台，并利用激光干扰实验平台获取不同目标位置和不同激光功率下的激光干扰图像；S2：基于轮廓曲率的Canny算法对各激光干扰图像进行边缘提取预处理；S3：基于互相关模板匹配算法对原始图像和预处理后的各激光干扰图像进行图像匹配，获得原始图像和预处理后的各激光干扰图像的归一化相关度值；S4：根据原始图像和预处理后的各激光干扰图像的归一化相关度值构建评价函数，并利用评价函数对待判别激光干扰图像进行干扰评估。本发明的评估结果更具客观性和实用性。

主权项：1.一种基于红外激光的干扰评估方法，其特征在于：具体包括如下步骤：S1：搭建激光干扰实验平台，并利用所述激光干扰实验平台获取不同目标位置和不同激光功率下的激光干扰图像；激光干扰实验平台包括CO2重频脉冲激光器、分束镜、功率计、衰减器、聚光透镜、红外探测器和计算机，其中，所述CO2重频脉冲激光器发射的激光经所述分束镜分为透射光束和反射光束，所述反射光束入射至所述功率计上，所述功率计通过所述反射光束对所述CO2重频脉冲激光器发射的激光的能量进行实时监测，所述透射光束依次经所述衰减器和所述聚光透镜入射至所述红外探测器上，所述红外探测器对待识别目标进行成像，获得激光干扰图像，所述红外探测器的输出端与所述计算机的输入端相连，所述计算机显示激光干扰图像；调节所述衰减器，对所述CO2重频脉冲激光器发射的激光能量进行衰减，且在调节所述衰减器的过程中，调整待识别目标相对于所述红外探测器的位置，获得不同目标位置和不同激光功率下的激光干扰图像；S2：基于轮廓曲率的Canny算法对各激光干扰图像进行边缘提取预处理；S3：基于互相关模板匹配算法对原始图像和预处理后的各激光干扰图像进行图像匹配，获得原始图像和预处理后的各激光干扰图像的归一化相关度值；S4：根据原始图像和预处理后的各激光干扰图像的归一化相关度值构建评价函数，并利用评价函数和相关度评价阈值对待判别激光干扰图像进行干扰评估；对原始图像和预处理后的各激光干扰图像计算得出的归一化相关度值和各激光干扰图像所对应的激光功率之间的关系进行线性拟合，获得干扰相关度阈值和评价函数： ； ；其中，为评价函数，P为CO2重频脉冲激光器的激光功率，r为待识别目标到CO2重频脉冲激光器的激光光斑中心之间的距离，a、b、c和d为常数，a=－9.1×10-3、b=0.5462、c=0.1083、d=0.4497，为干扰相关度阈值；根据待判别激光干扰图像所对应的激光功率P和待识别目标到CO2重频脉冲激光器的激光光斑中心之间的距离r计算待判别激光干扰图像的干扰相关度阈值和评价函数，若待判别激光干扰图像的评价函数小于待判别激光干扰图像的干扰相关度阈值，则将待判别激光干扰图像判定为干扰有效的激光干扰图像。

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