微光电视成像系统表征方法

 在分析微光电视成像系统的基础上，提出了适用于微光电视成像系统仿真所用的微光场景图像数据的要求及生成方法；针对第二代近贴聚焦系统和第三代像增强系统，建立了微光电视成像系统的能量增益理论模型；引入３维噪声理论模型表征了微光成像系统的噪声；最后，提出了微光电视图像噪声抑制算法的评价方法。仿真结果表明：经微光系统传递后，图像中的高频信息变模糊，加入噪声后，信噪比降低；而经过5帧平均算法后的图像质量明显改善，对比度增加。     

微光像增强器噪声功率谱测试研究

在微光像增强器成像中 ,迭加在图像上的时空域噪声 ,不仅限制系统可工作的最低照度 ,而且使显示图像有随机蠕动颗粒闪烁的外观。适用的噪声性能测试分析技术则可为改善已有系统的成像质量、研制新型高性能的微光成像器件与系统提供必要的基础和客观依据。通过用CCD对像增强器噪声功率谱的测试发现像增强器噪声主要集中在低频部分 ,高频段的噪声近似为白噪声。     

微光成像系统的国值探测理论和视距探测方程的研究（续）

微光成像系统的国值探测理论和视距探测方程的研究（续）艾克聪（西安应用光学研究所）４微光成像系统新阈值预测理论和视距探测方程的研究经典微光成像系统的阈值预测理论认为：只要通过成像系统所得到的景物图像给人眼提供的视觉信噪比大于人眼的阈值信噪比，目标物就能...     

用光电倍增管测量微光像增强器噪声

在微光像增强器成像中，迭加在图像上的时空域噪声，不仅限制系统的可工作最低照度，而且使显示图像有随机蠕动颗粒闪烁的外观。随着低噪声、高增益的光电倍增管的出现，比较精确地测量微弱光信号成为可能。在此基础上提出了采用光电倍增管来测试像增强器信噪比的方法。实验中发现，这种方法能比较准确并直观地反映像增强器噪声的大小。     

时域递归滤波对微光成像视距影响的研究

 针对微光成像中噪声较大及视距较短的问题,提出了一种自适应时域递归滤波算法。该算法通过自动调节时域递归的滤波系数来提高信噪比和延伸视距。实验显示当滤波系数分别为0.50、0.75和0.875时,视距分别能延伸至原始的1.73倍、2.64倍和3.87倍,所得到的视距延伸与理论值基本保持一致。实验结果表明该算法在保持图像运动部分清晰的同时,还能有效地消除噪声并延伸微光成像系统的视距。     

一个新型的水下实况微光高速电视记录系统

介绍了一个新型的水下实况微光高速电视记录系统在船上或岸上使用该系统的控制系统,可对该系统的水下成像系统进行远程控制,并通过该水下成像系统得到水下运动目标的水下常速电视图像、水下高速电视图像和水下微光高速电视图像该系统的工作水深可达水下50m.     

一种基于强迫性选择MRC测量的新方法

与传统光电成像系统成像质量的评价方法相比,最小可分辨对比度(MRC)能够更全面地反映光电成像系统的极限性能。它考虑了系统的灵敏度、噪声、目标空间频率以及人眼视觉特性等因素对系统阈值对比度的影响,可用于光电成像系统的视距估算。在分析微光ICCD成像系统工作原理的基础上,研制了新型微光ICCD成像系统MRC特性测试仪。以该系统为实验装置、以Weibull心理测量方程为理论基础设计了一种选择性靶标。基于选择性靶标,提出了一种基于强迫性选择MRC测量的新方法,利用该方法对微光ICCD成像系统进行了实际测量。该方法对建立微光ICCD成像系统MRC理论模型具有重要的指导意义,对直视型微光成像系统MRC特性的测量具有借鉴意义,对光电成像系统成像质量的评价具有重要的使用价值。     

基于人眼视觉的直视型微光成像系统MRC模型

首次将最小可分辨对比度(MRC)的概念引入到了直视型微光成像系统。在人眼视觉的基础上,从信号检测的角度出发,推导出了直视型微光成像系统的MRC模型。该模型综合考虑了空间因素和时间因素对成像系统的影响,给出了系统在不同目标照度、不同对比度情况下探测图像时的极限灵敏阈。模拟结果表明,由此得到的直视型微光成像系统的极限分辨率与实际系统给出的分辨率基本一致,是一种能更全面地评价微光成像系统性能的模型。     

MPPC low-level-light imaging enhancement algorithm based on sub-window box filtering北大核心CSCD

针对多像素光子计数器(MPPC)进行微光成像时,图像受光照不足和噪声影响出现的图像亮度低、对比度差、边缘模糊等问题,提出一种基于子窗口盒式滤波的自适应微光图像处理算法。为了减少算法运行时间的同时突出图像的边缘细节信息,利用子窗口盒式滤波器对图像进行分层得到基础层和细节层;对基础层图像采用自适应阈值直方图均衡化拉伸对比度,细节层图像采用自适应增益控制方式进行增强;根据基础层图像中有效灰度值个数占总灰度的比值自适应确定融合系数,将基础层图像与细节层图像融合得到增强后图像。通过微光实验平台设置3组不同照度的微光环境进行实验仿真,验证了本文算法在保持边缘信息和增强细节方面获得了更好的效果。实验结果表明本文算法在标准差、信息熵、平均梯度等客观评价方面优于改进前算法,提升了微光图像的成像效果。     

像增强器MTF测量理想像面选择方法研究

为了能够获得准确的调制传递函数测量结果,对测量系统中投射图像的理想成像面进行选择性调节。通过对微光像增强器调制传递函数测量系统光学成像性质的深入分析,讨论了光学系统的像差特性,利用平均中点取值法实现了微光像增强器调制传递函数测量中对理想成像面的选择。通过与微光像增强器已有测量结果的对比,证明所述方法能够保证微光像增强器调制传递函数测量的准确性。     

基于多角度无透镜傅里叶变换数字全息的散斑噪声抑制成像研究

在数字全息成像中,散斑噪声严重影响了再现像的信噪比和成像分辨率,因此为了提高数字全息成像质量,迫切需要抑制再现像的散斑噪声.分析并给出了矩形散射光斑的强度协方差,定量计算了特定实验条件下产生退相关散斑图样的最小角度差.结合透镜的性质设计并搭建了多角度无透镜傅里叶变换数字全息成像系统,利用光纤端面在透镜焦平面的二维机械移动代替传统反射镜的旋转,使照明光束在不改变照明位置和大小的同时,可任意改变光束方向.移动光纤端面使多角度照明满足最小角度差,获取了81幅数字全息图.利用单次快速傅里叶逆变换实现数值再现,对多幅再现像的强度像求平均,实验结果表明散斑对比度降低为单幅再现像的14.6%,使图像信噪比提高了6.9倍.该抑制散斑的多角度数字全息成像方法有效的抑制了散斑噪声,且成像光路结构简单,可操作性强.     

数字全息图再现像的像质改善

基于数字图像处理技术,提出了一套对数字全息图及其再现像进行处理的方法,改善了数字全息图再现像的像质.利用频谱匹配滤波的方法可以有效地滤除零级及孪生像干扰.同时,提出了通过均值滤波、中值滤波等方法降低激光散斑噪音的技术.理论和实验证明,综合而又合理地利用数字图像处理技术可以很大程度地改善数字全息图再现像的像质.     

基于以太网机群的海量高光谱数据处理系统平台设计

在一些大型图像处理系统中,通过构建服务器机群网络,可实现多台服务器并行处理图像数据流。针对高光谱遥感数据及处理算法特点,设计了基于以太网的服务器机群海量高光谱数据处理系统平台,平台由7台服务器和1台千兆网交换机构组成,其中选择CPU核数不低于8核的4台HP刀片服务器作为并行处理服务器,在服务器机群软件设计中,通过任务分解、算法流水化处理及网络负载均衡等方法来实现并行处理。该系统已应用在某遥感数据处理系统中,多台服务器同时写入SAN盘阵,可实现6 000 Mbps的写入能力。     

CCD变积累控制技术

在分析微光图像噪声特性的基础上，提出了通过对微光图像信号进行积分，抑制随机噪声的方法，发展了ＣＣＤ可变积累控制技术，研制了ＣＣＤ外围驱动控制和视频制式转换系统，使激光图像信号直接在ＣＣＤ电荷包中进行多帧累加，有效地抑制了随机噪声，提高了低照度与低对比情况下的信噪比和灵敏度，同时避免了后续实时处理电路的高原干扰，图像质量有了明显的改善。     

图像采集系统特性参数的测试与评价

本文介绍了一种用于测量的高性能、高精度图像采集与处理系统的基本构成，以及为保证测量精度而对ＣＣＤ摄像机进行的改造。讨论了图像采集系统的主要时域特性参数，包括平均暗输出、暗输出不均匀性、暗噪声、动态范围、光电响应不均匀性、光电响应线性度、信噪比等。阐述了以上特性参数的定义和测试评价方法。给出了被测系统的特性参数。同时给出了噪声分布直方图和线性响应曲线。     

X光探伤电视的微机图像处理系统的研究

Ｘ光探伤电视系统虽然具备节省Ｘ光软片和可在线探伤等优点以外，还存在着图像分辨率不很高的问题。其图像分辨率不很高的主要原因是由于Ｘ光所激发的二次射线造成的，这是一种随机的噪声干扰。利用在计算机图像处理中的叠加平均法可有效的去除这种噪声干扰，从而提高Ｘ光探伤电视的图像分辨率。电视图像的数字化需要高速的信号采集系统。用硬件构成的图像存贮体可实现高速的图像信号采集，并结合开窗口技术使得Ｘ光探伤电视的成本降低，为高分辨率Ｘ光探伤电视的广泛应用创造了有利的条件。这些对保证产品质量具有十分重要的意义。     

基于小波变换与卷积神经网络的图像去噪算法

图像在生成或传感过程中往往会受到噪声干扰,噪声干扰会给后续图像处理工作增加难度,甚至会给某些生产活动带来巨大的经济损失。结合平稳小波变换与卷积神经网络的优势,提出了一种有效的图像去噪算法。训练阶段,采用提出的算法对图像进行尺度为1的平稳小波分解后,分别把高、低频分量输入4个设计好的残差网络进行训练;在测试阶段使用小波逆变换来获得最终的预测图像。实验结果表明:在高斯白噪声水平达到σ=50时,去噪后图像的峰值信噪比（peak signal to noise ratio, PSNR）均值和结构相似性（structural similarity index method, SSIM）均值可以达到28.37 dB和0.808 0,提出的算法可以有效去除可见光图像中的高斯白噪声、自然噪声,以及遥感图像在传感过程中产生的噪声,并且在去除图像噪声的同时能较好地保留图像的边缘与纹理细节。     

基于改进的拉普拉斯金字塔变换的图像融合方法

介绍了传统的拉普拉斯变换存在的缺点以及改进的拉普拉斯变换的基本原理和重构方法,分析了新的重构算法能够在重构时抑制噪声的特点。提出了在图像融合过程中会引入噪声的问题,并通过实验分析了图像融合过程中引入的噪声情况。使用新的重构算法能够在图像重构过程中,而不是在系数处理过程中,有效抑制融合噪声。给出了基于改进的拉普拉斯变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细的介绍。仿真实验的主客观性能比较表明,基于改进的拉普拉斯变换的图像融合方法比其它几种基于金字塔变换的融合效果要好得多。     

部分相干信息处理系统的噪声演绩(Ⅱ)——时间部分相干照明

本文研究了时间相干性对光学信息处理系统噪声演绩的影响。以输出信噪比作为信息处理系统噪声演绩的度量,系统中任意平面上的颗粒噪声及相位噪声作为主要的噪声源。结果表明,时间部分相干照明可以提高系统的输出信噪比,对系统的装置噪声有明显的抑制作用。     

编码栅在光信息处理中的应用

本文从编码栅对光源、物函数、谱函数的调制原理出发,从三个方面分析了编码栅在光信息处理中的作用及应用实例。