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本文介绍一种准确、可行的计算目标距离的方法。在计算目标距离时须要考虑大气传输、目标辐射特性、目标外形尺寸及热成象系统本身的性能参数。 相似文献
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水下目标自然光偏振成像的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
采用白炽灯作光源、面阵CCD作探测器,用圆偏振和线偏振技术并且改变光源能量对水下目标进行成像。通过比较图像清晰表明用自然光照明无论是采用圆偏振技术还是采用线偏振技术都可提高水下目标成像的清晰度和成像距离,且当偏振条件一定时适应提高光源强度能使图像变得更清晰。 相似文献
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采用真空热蒸镀技术制备了NPB有机半导体薄膜和单层夹心结构器件,通过透射谱测量研究了薄膜的光学能隙、折射率和消光系数等光学性质,结果表明有机半导体薄膜具有直接带隙半导体的光学性质,并且其折射率色散性质遵循单振子模型.另外,通过分析器件的电流-电压特性研究了薄膜的电导率、载流子迁移率和载流子浓度等电学性质.这些实验结果对于有机光电子器件的结构设计具有一定的参考价值. 相似文献
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本文研究了利用时-频分析方法进行合成孔径雷达运动目标成象的若干问题,分析了三种时-频变换方法-短时傅里叶变换,小波变换和Wigner-Ville分布(WVD),提出只有WVD才能满足要求,针对WVD的双线性特性所造成的交叉不项干扰问题,提出用Hough变换来抑制交叉项。实验证明,即使在信噪经很低时,WVD和Hough变换结合的方法仍能提供很好的检测性能。 相似文献
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研究了一种采用蓝绿波段激光、红外波段激光相结合的水下双波段激光探测技术,分析了红外波段激光击穿水辐射声波应用于水下探测的基本模式、探测特点及声信号的激发机理,实验研究了激光声信号的强度、波形、频谱等特性.实验结果表明,双波段激光复合探测模式可将空中光信道、水中声信道结合起来,具有强大的技术优势;激光声信号应用于水下探测,具有优良的脉冲特性及频谱特征.研究结果有助于推动激光在海洋中的探测应用. 相似文献
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采用优化设计技术及非线性算法的可实时刷新的参考目标空间匹配滤波器,通过对三维目标畸变参数宽容度的研究及测试,构成参考目标滤波器库,并用于进行多畸变目标光学模式识别试验,取得高识别效率及实时识别速率的实时光学模式识别及定位结果。该技术对自动目标识别具有广泛的应用前景。 相似文献
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针对精密磨削加工中冷却液的使用使得工件表面的光学实时检测非常困难这一问题,提出了一种在冷却液环境下借助特制"透明窗"装置的光学方法。此方法使被测表面上方出现附加层,分别对附加层中的液体处于静止和流动状态时的情况进行了理论分析和实验研究。对于静态液体,利用修改的B-K(Beckmann-Kirch-hoff)散射模型,从采集到的散射光强分布图中提取出一比值参数,通过参数拟合得到表面粗糙度和比值参数间的关系曲线。对于动态液体,分析光束在流体层中的传播特性,计算通过流动液体层的光束偏移量。结果表明:静态液体时,垂直于散射光带主方向的比值参数能够用来衡量表面轮廓算术平均偏差粗糙度,它们之间可以用explinear函数拟合;动态液体时,通过流体层的光束偏移量非常小,只有0.494×10-5μm。可见,液体的流动对于光学实时检测的影响非常小,液体处于静止状态时的测量结果可以作为表面特性实时检测的最终结果。 相似文献
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借助偏振成像可以增强水下目标的探测效果。传统的偏振成像方法需要光学检偏器的机械转动来实现,这限制了其在水下的实时探测性能。采用基于像素偏振片阵列图像传感器开发的相机设计了一种水下实时成像系统。系统通过阵列上排布的四向微偏振片一次性捕获四向偏振图像,从而全局估算背景杂散光的偏振角和偏振度。然后利用偏振信息反解得到杂散光光强,最后借助水下成像物理模型得到去散射后的目标增强图像。实验结果表明,将像素偏振片阵列图像传感器应用到水下成像能够有效增强水下图像的对比度,且成像处理过程实时快速,进一步提高了水下目标的探测效率。 相似文献
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针对水下机器人搭载平台进行深海遗迹探寻所面临的数据样本缺乏、采集图像模糊、嵌入式系统计算能力有限的问题,分别在数据增强、视频增强和目标检测算法压缩等方面提出了有效的解决方案.首先,利用数据增强提高小样本数据的泛化能力,通过迁移学习进行知识迁移,加速模型收敛;然后,基于结构相似性对采集视频进行关键帧图像选择,采用限制对比... 相似文献
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针对目前现有算法不能很好适用于水下目标检测,同时为提高水下目标检测的实时性和准确性,提出一种基于F-CBAM注意力机制的YOLOv5水下目标检测网络模型FAttention-YOLOv5.模型采用单阶段目标检测网络模型YOLOv5作为基础模型,在模型中嵌入提出的F-CBAM注意力机制,通过在CBAM结构中引用FReLU激活函数,在激活函数阶段通过二维空间捕捉复杂的特征分布情况,实现像素级的空间信息建模能力,提高模型准确率;采用F-CBAM中的通道注意力机制和空间注意力机制提高目标物体的通道权重以及扩大目标对原图的感受野,提高目标检测模型对特征的学习能力;并在FAttention-YOLOv5模型中融合递归网络特征金字塔,通过特征递归使网络充分学习不同尺度的图像特征,从而提高小目标的检测精度;最后对改进模型的损失函数进行优化,避免新模型梯度消失或爆炸.实验结果表明:所设计的水下目标检测模型FAttention-YOLOv5,可以提高模型的特征提取能力,从而有效提高水下目标检测的准确度,为海洋生物捕捉提供新型解决方案和技术辅助. 相似文献