近红外激光照明器均匀性评价技术研究

近红外激光照明是在低照度情况下,用近红外激光作为光源对远距离目标进行主动照明.由于激光的产生机制、匀光装置和照明器采用的光学系统公差、大气湍流等因素,近红外激光光束在目标面上的光强空间分布不均匀,对成像、观测准确度产生较大影响.本文提出采用近红外激光光强功率谱衡量照明近红外激光光强分布均匀性,即采用归一化后光强功率谱所围成的面积作为衡量近红外激光照明均匀性的参量.利用这种方法,对不同的近红外激光照明器,在相同的工作状态下的照明均匀性评估参量进行了研究,结果验证了采用归一化后光强功率谱所围成的面积作为评价参量的合理性.     

基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计

为提高某中波红外探测器的图像质量,设计了基于FPGA的红外图像实时处理系统,系统能够完成实时的非均匀性校正与盲元补偿处理。介绍了目前常用的非均匀性校正、盲元识别和补偿算法,并结合实际工程需求采用多点法进行非均匀性校正以及8点平均法进行盲元补偿。在仿真实验成功的基础上,基于FPGA平台构建了硬件平台。系统可以实现系数自定义更新,可以手动或自动完成非均匀性较正系数计算,以及实现盲元列表的自动更新操作。利用某国产中波红外探测器对处理系统进行了测试试验,实验结果表明:校正后图像非均匀性0.3%,盲元率0.001%。系统工作稳定、可靠,图像处理满足实时性和精度要求。     

基于时域矩匹配的红外图像自适应非均匀性校正EI北大核心CSCD

非制冷红外焦平面阵列的响应非均匀性通常表现出与条带噪声相类似的特性。基于场景的校正算法是提高图像质量,补偿响应特性漂移的有效措施。在深入研究矩匹配理论的基础之上,提出了一种新的时域矩匹配非均匀性校正方法。利用相邻帧矩匹配后的图像对场景的变化列进行估计,并在时间域对校正参数进行自适应更新。利用真实的红外图像序列验证了该算法在收敛速度和去鬼影方面的优越性和有效性。     

热释电IRFPA非均匀性校正实验系统研究

采用虚拟仪器技术,设计了基于LabVIEW软件平台的热释电IRFPA(红外焦平面阵列)非均匀性校正系统。该系统可通过控制面板选择校正算法,选取3种不同的标准像元的标准校正曲线。可以对IRFPA待校正的像元输出进行采集,对非均匀性参数进行测试,还可以进行非均匀性校正。系统通过三维波形以及图像的显示来观察校正前后对比,并能计算出校正前后的NU(非均匀性)值大小。对像元数为120×160的热释电IRFPA输出的视频信号进行了非均匀性校正实验,对非均匀性校正算法进行了统计对比,对仿真结果及数据进行了分析总结。经过校正实验验证了系统的可行性,结果证明基于平均值法的两点定标算法对热释电IRFPA非均匀性校正后的NU值是最小的。通过统计数据得出校正后的NU可平均下降30%。     

热释电IRFPA非均匀性校正实验系统研究

采用虚拟仪器技术,设计了基于LabVIEW软件平台的热释电IRFPA（红外焦平面阵列）非均匀性校正系统。该系统可通过控制面板选择校正算法,选取3种不同的标准像元的标准校正曲线。可以对IRFPA待校正的像元输出进行采集,对非均匀性参数进行测试,还可以进行非均匀性校正。系统通过三维波形以及图像的显示来观察校正前后对比,并能计算出校正前后的NU（非均匀性）值大小。对像元数为120160的热释电IRFPA输出的视频信号进行了非均匀性校正实验,对非均匀性校正算法进行了统计对比,对仿真结果及数据进行了分析总结。经过校正实验验证了系统的可行性,结果证明基于平均值法的两点定标算法对热释电IRFPA非均匀性校正后的NU值是最小的。通过统计数据得出校正后的NU可平均下降30%。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

红外焦平面联合非均匀性校正算法

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正(NUC)算法和基于场景的NUC算法的优势和问题.在此基础上提出了联合NUC算法,其中利用基于定标的两点校正法来初步消除探测器的非均匀性,然后再采用基于场景的时域高通校正法和新型自适应滤波校正法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响,同时减弱系统噪声对成像质量的破...     

时空域非线性滤波红外序列图像非均匀性校正

针对现有非均匀性校正方法中校正结果收敛速度慢、图像退化、存在"鬼影"现象等问题,提出一种空域三边滤波与时域梯度加权均值滤波相结合的红外序列图像非均匀性校正方法.该方法首先利用三边滤波将图像分解为基本分量与细节分量;然后对分离出的细节分量序列图像的时域曲线进行梯度加权均值滤波,从而分离出细节分量中非均匀性和场景细节;最后用原图减去非均匀性,得到校正结果.实验结果表明,该方法能有效地抑制"鬼影"并改善图像退化现象,校正结果无论主观视觉还是客观评价指标均明显优于时域高通与神经网络校正方法.     

基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法

针对传统的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点,提出了一种基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法。在分析全变分算法的图像去噪性能的基础上,针对运动的红外图像序列,扩展了全变分的应用范围。通过最小化非均匀校正后图像的全变分,利用最陡下降法,得到计算增益量校正因子和偏移量校正因子的迭代公式。针对校正图像存在的鬼影现象,设计了一种自适应阈值控制的鬼影消除方法。实验表明:相较于目前已有的方法,该方法有效地去除了原始红外图像的固定图案噪声,较大程度地保留了图像细节信息,提高了图像质量。     

一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

对红外焦平面阵列成像系统而言,基于场景的非均匀校正技术是处理固定图案噪声的关键技术。现有的非均匀校正算法主要被收敛速度和鬼像问题所限制。提出一种新的基于恒定统计算法的自适应场景非均匀校正技术。利用红外图像序列的时域统计信息结合提出的α修正均值滤波来估计探测器的参数,通过减少样本的渐进方差估计,完成成像系统的非均匀性校正。通过模拟和真实的非均匀性图像对算法的性能进行评价。实验结果表明,在继承恒定统计算法快速收敛的同时,图像峰值信噪比较恒定校正法及常系数α校正算法分别有44.5%和32.9%的提升,图像鬼像问题有明显改善。     

InGaAs近红外相机开窗口功能的研究应用

InGaAs近红外相机在有效工作波长范围内具有很高的量子效率和极小的暗电流,具有室温工作或热电制冷的特点,在小卫星遥感系统领域得到广泛应用.针对大阵列InGaAs近红外相机在遥感测绘中数据信息量大,高帧频弱小目标提取非常困难这个问题,结合相应的探测器阵列,从系统整体结构设计与硬件实现两个方面给出了InGaAs近红外相机...     

InGaAs近红外相机电路设计与实现

随着国外0.9～1.7μm InGaAs近红外相机的迅速发展,目前已被大量应用于工业和军事领域。探讨了InGaAs近红外相机在不同领域的应用,分析了InGaAs材料的优势及探测器选型。结合相应的探测器阵列,从相机偏置电压产生、时序驱动设计与制冷控制等方面给出了InGaAs近红外相机的硬件电路设计方案,解决了研制过程中的部分重难点,并针对后期图像处理进行了仿真验证,达到应用要求。     

近红外钢轨磨耗检测中的图像处理

对近红外钢轨磨耗检测中实时图像处理方法进行了研究.在断面磨耗检测中,要获取较高精度的磨耗数值,起始点(或称坐标基准)的定位必须准确且误差小.考虑到标准钢轨轨形和实际钢轨磨耗情况,得出了起始点两种可行的定位方式,并就其中的一种用编程实现,仿真处理效果良好,所获取的两关键点的磨耗数值与实测值吻合较好.为了进行实采钢轨轨形与标准轨形的模板比较,讨论了钢轨断面图像的细化问题.这里并没有采用通常的细化算法,而是先利用Roberts算子进行图像的边缘检测,再抽取出光带中心线,大大减少了运算量,提高了运算速度,同时也满足了对轨形细化的要求.断面图像的起始点定位与轨形细化兼顾了处理精度和速度的要求,满足了本系统实时检测的要求.     

自适应地空背景红外图像降噪增强方法

针对地空背景红外图像对比度低,噪声干扰大的特点,提出一种自适应的地空背景红外图像的增强方法。通过基于场景的非均匀校正去掉大部分固定图案噪声,对降噪后的图像进行多宽度窗口联合的局部对比度增强。此算法只需代数运算,原理简单,效果显著,尤其适用于地空背景,海空背景或太空背景的红外图像目标探测与识别。此算法能够自适应地补偿红外图像固定背景噪声的漂移,使低对比度图像的各级细节得到增强,而且能够在压制背景噪声的同时使隐藏在暗处的人眼不可识别的细节清晰自然的显现出来。     

基于图像处理的条纹相机扫描非线性修正

为了使条纹相机输出图像达到更高的测量准确度,提出一种基于图像处理的扫描非线性修正算法. 该算法根据给出的标称扫描速度拟合出扫描速度曲线,求出每道的扫描速度,取其算术平均值作为一个标准,根据每道的扫描速度与该标准的大小关系来修正像素的位置和亮度. 实验结果表明,可以将测量非线性由原来的8%减小到2%以下.     

高保真图像与视频处理技术

得益于对图像技术多年的深入研究和持续投入,数字图像在空间、频域和时域的保真度一直稳步提升,现在已经可以赶上甚至超过传统胶卷。但是无论传感技术如何发展,总会有一些令人兴奋的新应用要求更高的图像精度。医药、空间、工程和科学领域的研究人员总是渴望得到更小尺度、更精确的图像细节。由于传感器件自身的保真能力受到物理定律的严格限制,所以用户不能指望仅仅靠传感器本身达到这些成像要求。而通过信号处理技术从算法上提高传感器件的成像精度已经并且将会在图像与视频处理以及机器视觉领域扮演重要的角色。介绍了高保真图像与视频处理领域的一些技术难题,并回顾了已经存在的和正在兴起的解决这些难题的科学方法和技术手段。     

双近贴式X射线像增强器成像不均匀性的分析与校正

分析了双近贴式X射线像增强器响应不一致性的产生机理,对每个像元建立了光电响应的数学模型.基于该模型,提出了一种改进的多点校正算法.该算法将对数曲线模型转化为线性响应模型,通过基于最小二乘法的两点拟合算法对图像数据进行校正.对比分析了校正前后图像的背景标准差及灰度分布曲线,实验结果验证了该方法的有效性.     

细胞显微图像的处理与识别系统研究

介绍了模板匹配和特征识别两种识别方案,采用数字图像处理技术和模式识别技术,实现了细胞显微图像中的细胞自动识别与分类.实验结果表明,特征识别具有直接性、运算量小等特点,为细胞显微图像的模式识别提供了可靠有效的方法.     

基于图像处理和模式识别的网络图像监控系统

随着科学技术和生活水平不断的提高,人们的财产和人身安全问题已经不仅仅来自于传统的经验,而是逐渐的转变到虚拟的网络当中;为此,提高人们的隐私安全和财产安全需要加强网络监控,其中图像监控是较为主要的方面;加强图像监控的可靠性和实时性,是实现社会稳步发展和人民网络隐私安全的首要目标;应用计算机网络技术和现代化通讯技术相结合,综合图像处理技术和模式识别技术的应用,设计应用于网络图像监控系统是当前社会发展的安全技术保障之一;文章通过对图像监控进行简析,阐述图像处理技术和模式识别技术的相关方面,探讨研究网络图像监控中图像识别和处理方面的技术;通过对图像处理中的色彩均化和模糊识别实验,得出其对于网络中传播的图片辨识度和提取信息能力具有很高的发展。     

基于自适应模糊阈值分割的韧窝图像处理

为了能准确研究韧窝直径与常规力学性能之间的关系,尽量减小在测量中人为因素的影响,本文采用计算机图像处理技术对韧性断裂产生的等轴韧窝图像进行辅助分析,应用自适应模糊阈值分割法对预处理后的韧窝图像进行二值分割,很好的实现了韧窝与背景的分离。并且根据韧窝直径的大小对韧窝进行了分类。为了能快速准确的获得韧窝直径,对基于Freeman链码的多区域面积的算法进行了改进,改进后的方法实现简单,计算量小,测得韧窝直径的结果准确。