基于子波变换的光谱信息数据压缩方法

本文介绍一种基于子波变换的光谱信息数据压缩方法，利用子波变换的多尺度分析原理，将原始光谱数据分解成集中源信号绝大部分能量的模糊信号和反映源信号变化特性的锐化信号。由于锐化信号只有源信号变化梯度大的区域系数值才较大，其他区域都接近零，只需保存少量的系数，就可以实现数据压缩，用本文方法，对２１种典型地物光谱数据进行了数据压缩实验，在１．０～１．７均方根误差情况下，若压缩结果不编码，压缩比一般为４：１～     

傅里叶变换红外光谱仪遥感污染云团红外光谱的计算机仿真

利用傅里叶变换红外光谱仪（FTIS）实测背景数据,建立污染云团红外光谱的计算机仿真模型。给出（CH3）2CHO（CH3）FPO与（CLCH2CH2）2S两种污染云团红外光谱的仿真结果。模拟剂实验结果与仿真结果对比表明：模型仿真污染云图红外光谱是可行的。     

小波多分辨分析用于化学发光光谱的噪声滤除

本文利用小波变换对化学发光光谱进行了多分辨信号分解 ,有效地滤除噪声 ,提高了光谱信噪比。讨论了不同小波基和分解级次对分析结果的影响。分析表明小波分析对离散信号处理具有一定优势。     

基于离散小波-微分变换算法定量反演火龙果茎枝叶绿素含量的研究

作为一种仙人掌科植物，火龙果植株无叶，主要依靠肉质茎进行光合作用、蒸腾作用等生理功能，火龙果的肉质茎与常见绿叶类植物叶片在组织结构、形态等方面存在明显差异，且二者在植株冠层结构方面也存在明显差异，该差异会直接影响植株冠层光谱特征，进而影响基于与光谱技术的光合色素监测。为探寻提升火龙果茎枝叶绿素含量估测精度的方法，研究以贵州省罗甸县龙坪镇烟山火龙果种植基地为试验区，先采集火龙果茎枝光谱及光谱测定部位的组织，并采用乙醇萃取法测定此组织的叶绿素含量，然后选用传统数学变换、连续小波变换、离散小波变换、离散小波-微分变换方法分别处理分析光谱数据，并采用相关性分析算法提取、筛选敏感特征波段，最后选用偏最小二乘算法构建火龙果茎枝叶绿素含量估测模型，分析结果如下：(1)采用离散小波-微分变换算法，高频信息与低频信息的峰、谷交替依次呈现，且可用信息分部具有较强的稳定性，可用信息随尺度的增加，曲线振幅加大、频率降低。(2)数学变换内的微分变换、连续小波变换、离散小波变换与离散小波-微分变换方法均能明显提升光谱对火龙果茎枝叶绿素含量的敏感性，其中以离散小波-微分变换方法最优，经处理后光谱与火龙果茎枝叶绿素含...     

基于迈克耳孙干涉仪分析微波源谱分布实验

本实验是对近代物理实验中微波光特性实验的迈克耳孙干涉实验内容的拓展,在分析傅里叶变换光谱原理的基础上,利用微波分光仪,基于离散傅里叶变换成功分析了两个已知微波源的谱分布。     

FTIR被动遥测信号中的线形函数建模及补偿方法

被动遥测红外信号的精确解译,对远距离、非接触获取污染云团信息具有重要意义。然而,测量过程中的光谱畸变阻碍了这一目的的达成。针对遥测信号中的谱线畸变问题,提出了一种利用线形函数模型自适应补偿傅里叶变换红外光谱仪光谱线形函数的方法。通过对傅里叶变换光谱仪线形函数的成因分析,结合实际仪器设计参数,从理想线形函数、固有线形函数和相位误差三个方面构建线形函数模型;在此基础上,以实测畸变光谱与理论仿真光谱的均方误差作为代价函数,利用迭代优化方法实现了对实际线形函数关键参数进行估算的算法流程;将重构得到的线形函数应用于理论光谱补偿,显著减少了理论仿真光谱与实测光谱之间的差异。分析结果表明,理想线形函数主要影响谱线展宽及旁瓣幅值;固有线形函数造成向低频方向的非对称展宽;而相位误差则会造成谱峰非对称。必须在理论仿真光谱中综合考虑三种来源线形函数的贡献,才能有效建立测量光谱和待反演云团参数之间的联系。实际线形函数畸变参数的获取和补偿应用,有助于提高红外遥测信号的定量解译水平。     

混合光谱中已知组分光谱的自加强方法研究

通过数学变换手段将混合物光谱中某待测组分（已知纯光谱组分）所包含的信息集中于原点,使得待分析组分光谱在变换结果曲线的原点处贡献最大,称之为纯光谱组分的自加强作用;在杂质光谱所包含谱带中心位置与待分析组分纯光谱差别较大的假设基础之上,通过理论分析可认为杂质光谱在变换结果曲线原点处贡献最小,因而可选择变换结果曲线原点处的小波变换系数作为待测组分定量分析的依据,降低了分析位置选择的人为性,增强了分析手段的可靠性与适应性。模拟对比了理想曲线与含加性高斯白噪声信号的变换结果,证明该方法具有好的抗噪特性。模拟分析结果表明,该方法相比以往文献报道的单纯利用小波系数作为定量分析依据的做法在分析误差方面有很大改善。     

子波变换在光信息处理方面的应用

子波变换是光信息处理中的一个重要工具，与常用的傅里叶交换和Ｇａｂｏｒ变换相比，在分析瞬态信号方面有很多优点。此文详细介绍子波变换的基本原理以及如何用光学方法实现子波变换，揭示其在光信息处理方面的应用前景。     

基于荧光技术的啶虫咪农药检测仪的研究

设计了一套基于线阵CCD光电转换原理的荧光检测系统。利用该系统实现了对啶虫咪农药荧光光谱特性的检测。用CCD检测仪取代了常用的光电转换器件——光电倍增管，通过与光栅结合实现了光谱的快速分析。根据噪声和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质，提出基于小波变换技术的荧光信号特征提取及消噪方法。结果表明，采用小波去噪能更好地保留荧光光谱峰值处的信息，可以大大提高系统的检测精度。     

基于联合子波变换的目标轮廓抽取技术

子波变换是目标特征抽取的有效方法。本文把联合变换相关技术与子波变换结合起来，建立了一套新的子波变换光学实验系统。推导了联合子波变换的基本理论，并给出了联合子波换相关器在目标特征抽取应用中的实验结果。     

红外目标运动参数估计方法

图像光流的计算不需要在图像序列中建立特征之间的对应关系,但是直接利用光流法进行目标的运动参数估计和跟踪运算量很大,而且受噪声等影响而比较困难。首先采用聚类分割方法提取出目标区域,然后对目标区计算光流场,得到目标运动速度估计值,实现目标跟踪。此方法对比较复杂的红外图像也可以进行较好的分割,跟踪时无需建立图像间的特征对应关系,计算量大大缩小,目标运动速度的估计误差也很小。     

Detection of infrared small target based on fusion of multi-filters北大核心CSCD

Aiming at solving accuracy problem of infrared small target detection in sky and ocean background scenarios of infrared image sequences, a novel infrared small target detection based on multi-filters algorithm fusion method is presented in this paper. Firstly infrared small target and imaging, time and space characteristics of the corresponding background noise are analyzed. Tophat algorithm with improved Robinson guard filter are then integrated to highlight target and suppress clutter background by using infrared small target imaging features. Adaptive threshold segmentation is used to extract candidate targets, while Unger smoothing filter and multi-objects association filter are used to eliminate random noise and false targets in the candidate targets. Multiple experiments of infrared small target image sequences are implemented, and experimental results show that proposed method can detect infrared small targets at 99% detection rate with high reliability and good real-time performance. © 2017, Editorial Board, Journal of Applied Optics. All right reserved.     

近红外光谱用于植物样品中水溶性氯离子含量的测定

基于离散小波变换(DWT)和最小二乘支持向量回归(LSSVR)方法,建立了近红外光谱测定植物样品中水溶性氯离子的回归校正模型。以烟草样品中水溶性氯离子含量的测定为研究对象,首先采用DWT对近红外光谱进行数据压缩和背景扣除,再用LSSVR建立氯离子的校正模型。结果表明,与偏最小二乘回归(PLSR)和传统的LSSVR方法相比,作者所建模型的预测准确性具有一定优势。     

一种抗干扰的弱小目标检测方法

针对低信噪比灰度图像中弱小目标的检测问题,提出了SUSAN特征检测原则与数学形态学方法结合的小目标检测方法.该方法首先采用SUSAN原则利用图像灰度级直接提取特征,利用形态学算子去除噪声、分离目标.给出了应用实例,实验结果表明,这种方法抗干扰能力强,能够快速、可靠地检测出小目标.     

基于形状特征的水声图像小目标识别方法

为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法。对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现对目标形状的识别。在仿真和实测数据集上分别进行了实验,结果表明,该方法对水声图像中的目标具有较高的识别率,可以实现不同高斯噪声背景下的目标识别,相较于其他方法在识别率上有一定提高。     

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...     

Experimental study of inspection on a metal plate with defect using ultrasound lock-in thermographic technique

The ultrasound lock-in thermographic technique was developed to detect interfacial defects and cracks in a metal plate. Discrete correlation method (DCM), Fourier transformation method (FTM), Short Time Fourier transformation (STF) and Discrete Wavelet Transformation (DWT) algorithms were used to extract the characteristic information of the thermal wave signal generated by ultrasonic wave modulated. It is found that STF and DWT algorithms are available for analyzing the thermal wave signal generated by ultrasonic wave modulated due to higher signal–noise ratio. Experiments were performed to investigate the effect on the amplitude contrast and phase angle contrast by the ultrasound transducer position, initial sonotrode action force and modulation frequency, respectively. Experimental results show that transducer position closed to the defect, higher initial sonotrode action force loaded and optimal modulation frequency selected are help to detect the defects of metal plate using ultrasound lock-in thermographic technique.     

Joint decision and Naive Bayes learning for detection of space multi-target

In the photoelectric tracking system, the detection of space multi-target is crucial for target localization and tracking. The difficulties include the interferences from CCD smear and strong noise, the few characteristics of spot-like targets and the challenge of multiple targets. In this paper, we propose a hybrid algorithm of joint decision and Naive Bayes (JD-NB) learning, and present the duty ratio feature to discriminate the target and smear blocks. Firstly, we extract the proper features and train the parameters of the Naive Bayes classifier. Secondly, target blocks are preliminarily estimated with the Naive Bayes. Lastly, the 4-adjacent blocks of the candidate target blocks are jointed to analyze the distribution pattern and the true target blocks are secondarily extracted by the method of pattern matching. Experimental results indicate that the proposed JD-NB algorithm not only possesses a high recognition rate of better than 90% for the target block, but also effectively overcomes the disturbance of the smear block. Moreover, it performs well in the detection of small and faint targets when the SNR of the block is higher than about 0.014.     

一种基于区域生长的红外与可见光的图像融合方法

针对目前红外与可见光目标跟踪的视频序列融合难以满足实时性问题，利用红外图像目标与背景显著的灰度差异特征，结合目标跟踪中目标分割时常用到的区域生长法，通过区域生长方法从红外图像中提取目标区域，再将得到的红外目标区域与已经过图像配准的可见光图像的背景区域进行融合处理，最终得到既具有红外图像较好的目标指示特性又具有可见光图像清晰场景信息的融合图像。实验表明：该算法不仅简单易行，而且所得到的融合图像视觉效果优于其他融合算法得到的图像。     

红外运动小目标的检测

通过分析天空背景下红外运动小目标、噪音以及背景的特征,提出一种检测方法·首先利用向量小波变换对运动图像进行预处理;其次采用图像差分进行目标的粗检测,提取出候选目标;最后可根据运动目标和噪音的特征对候选目标进行识别,检测出真实的运动小目标·实验证明,该方法可有效检测天空背景下红外运动小目标·