基于形态学滤波的红外图像背景补偿

天空背景的红外辐射特性与观测天顶角有关,造成具有天空背景的红外图像背景亮度不均匀,影响了红外图像后续处理.针对红外图像天空背景亮度不均匀的特点,提出了一种基于形态学滤波的红外图像背景补偿方法,并采用了一种简单的自动全局阈值处理方法对背景补偿效果进行了实验验证,结果表明,该方法能够很好的解决红外图像天空背景亮度不均匀的问题.     

一种新型红外多波段低背景探测技术

红外低背景探测技术主要应用在深空环境,系统灵敏度与自身背景辐射关系较大,如何有效抑制探测系统自身背景辐射一直是重点研究方向;识别一直是红外领域的研究热点,增加探测谱段是提高特征获取量的最有效方式。介绍了一种局部制冷分光的红外多波段探测技术,该技术采用探测器一体化设计思路,将折反结构光学系统局部集成到探测器内部随红外芯片一起制冷;再利用分光元件进行双路分光,实现双波段能力,如果结合叠层芯片可以有效拓展到多波段能力;通过光学自辐射仿真,比较不同光学结构形式下的自辐射结果,可以看出:该技术背景辐射降低至常温折反系统背景辐射1/4,理论灵敏度可以大幅度提高,该技术优势明显,潜力巨大。     

一种多波段红外图像联合配准和融合方法

多波段红外图像配准和融合是得到更高质量夜视图像的关键步骤。过去,这两种方法被定义为两个独立的图像处理过程。因此,在融合过程中忽略配准误差会严重影响最后的融合质量。为解决上述问题,该文提出一种新的迭代优化方法,该方法通过寻找最优配准参数来获得最佳的融合性能,采用基于人眼感兴趣区域的清晰度指标作为融合质量评价函数来完善配准过程,采用模拟退火法解决联合优化问题。实验结果表明,针对夜视领域的多波段红外图像,该方法在配准精度、融合质量以及稳定性上明显优于常用的配准和融合算法。     

基于红外双波段的盲元补偿算法

红外焦平面阵列由于受到制造工艺等的影响,常常会出现盲元,过往通常使用的单波段盲元补偿算法对大盲元簇及位于边缘位置的盲元补偿效果不尽如人意,随着双波段热像的逐渐兴起,本文提出了一种基于双波段信息的盲元补偿算法,该算法结合了两个波段的信息,通过对盲元位置的分类,根据两个波段盲元邻域信息的相似性,使用不同的策略对图像中的盲元进行补偿,能够较为有效地对图像中的大盲元簇及位于边缘的盲元进行补偿。     

双波段红外图像融合板卡的设计

介绍了双波段红外图像融合的加权算法．描述了双波段红外图像融合板卡的电路组成原理．并进行了仿真实验，证明了该设计的合理性。     

基于张量滤波器的多波段红外目标辨识

红外多光谱成像在面对红外干扰和红外隐身时具有全色红外成像手段无法比拟的优势,通过目标在不同波段响应的差异,能有效地克服干扰和检测隐身目标.但传统基于向量的方法在处理多波段图像时没有有效地利用光谱和空间之间的相关性,通过在张量框架下设计辨识方法时,可以综合利用多光谱图像的光谱和空间特性.在设计张量辨识方法时,多光谱图像被...     

基于SoC的红外双波段图像融合系统的设计

红外中波与长波图像实时融合在实际中应用广泛,研究了中波与长波红外图像的实时融合技术,设计了一种以FPGA和高性能DSP为核心、适合嵌入双波段红外热像仪的实时图像融合处理系统,介绍了系统的基本设计原理、各部分的功能.     

红外图像盲元自适应检测及补偿算法

基于场景的盲元检测与补偿算法能有效地克服固定和随机盲元造成的图像亮点与暗点,提高探测器成像质量.通过将待检测图像分解为盲元目标和一般背景,建立迭代修正的背景预测模型提高预测准确度.并根据盲元和正常像元的残差能量统计差异完成单帧图像盲元检测.依据盲元缓变特征,利用建立的背景预测模型和盲元检测结果设计补偿算法,实现了单帧和...     

红外双波段消热差系统设计

引入了光学材料双波段的平均规化热差系数 T,建立了在3～5μm和8～12μm两个波段上分离透镜消色差、消热差方程组。得到对该光学系统设计的材料选择具有指导作用的三维无热差图,并利用透视投影原理得到相应的投影无热差图。设计了视场4°、有效焦距61mm、F数为2.5、温度范围在-54～71℃、适用于3～5μm和8～12μm双波段的红外光学系统。该系统在3～5μm和8～12μm波段调制传递函数基本达到衍射极限,在空间频率为10lp/mm时,数值分别为0.87和0.68;当温度从-54℃变化到71℃时,数值波动不到0.01;轴向像差在-54～71℃温度范围内,最大值分别为45μm和93μm,都小于相应波段的系统焦深。因此,设计系统具有非常好的双波段消色差、消热差能力。     

一种双/多波段红外目标融合检测方法

针对双/多波段红外目标检测问题,提出了一种基于自适应加权投票融合准则的红外目标融合检测方法。该方法首先对双/多波段红外传感器进行图像配准,然后对单传感器红外图像进行处理,得到单传感器目标检测结果,最后使用提出的自适应加权投票融合准则,对单传感器目标检测结果进行融合,得到最终判决。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,从而提高了系统的检测性能,同单波段检测结果和其他的融合结果相比,该方法能有效地降低漏警概率和虚警概率;并且该方法易于实现,并在实际工程中得到了应用。     

双波段红外图像融合

由于光电跟踪仪在舰船防御体系中的重要作用,8～12μm波段和3～5μm波段的两个传感器的图像融合非常有意义。本文应用低通率塔式算法的改进算法对双波段红外图像融合,获得了较好的结果。     

多壁碳纳米管在红外波段的散射特性研究

采用Bessel和Hankel函数级数模技术,对不同多壁碳纳米管在红外波段的电磁散射特性进行了研究.结果表明,不同半径、不同纳米管数目对入射的横磁波与横电波的散射现象产生不同的影响.在横磁波垂直入射时,不同结构多壁碳纳米管对其频率的选择性不明显,相同半径纳米管对横磁波的散射强度随纳米管数目的增加而增强,但其峰值不变;而在横电波入射时,不同结构多壁碳纳米管表现出强烈的频率选择性,其散射强度随半径、管数目的增加而明显增强.研究结果对利用碳纳米管进行红外波段的探测具有一定意义.     

基于显著性的多波段图像同步融合方法

针对多波段融合图像存在对比度低、显著目标不突出的问题,本文提出了一种基于显著性的多波段图像同步融合方法。首先,近红外图像被用来作为数据保真项,红外图像和可见光图像分别为融合结果提供红外显著信息和细节信息;其次,基于视觉显著的红外显著区域提取方法被用来构造权重图,以克服融合结果显著区域不突出和边缘模糊问题;最后,采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers, ADMM）来求解模型,得到融合结果。研究结果表明,较于代表性图像融合算法,所提算法能在保留红外图像热辐射信息的同时,保有较好的清晰细节,并在多项客观评价指标上优于代表性算法。     

基于HMM的红外点目标序列图像扰动补偿方法

利用红外图像扰动信号短时平稳的特性,在统计的基础上提出采用隐马尔科夫模型统计信号模型来描述扰动,得到一种基于学习的扰动模型,并利用学习得到的模型参数计算后续帧中的扰动情况,进行预测补偿,以保证目标运动的连续性,克服扰动对跟踪的影响,实验取得了较好效果。     

基于直觉模糊集的多波段图像融合

为解决微光探测条件下多波段图像融合效果差、信息丢失的问题,提出了基于直觉模糊集的多波段图像融合方法.首先利用最大化熵准则对源图像分别进行直觉模糊处理,其次对隶属度图像进行去模糊后进行非下采样剪切波变换(NSST),得到各自的高频图像和低频图像,然后对高频图像用绝对值取大融合,对低频图像用清晰度取大融合,最后对高频融合图像和低频融合图像进行NSST 逆变换得到最终融合图像.实验结果表明,本方法可对微光探测条件下多波段图像自适应处理,融合结果目标显著,对比度和清晰度大,主观和客观评价指标均优于其他方法.     

伪彩色红外图像的小波自适应去噪算法

针对噪声污染的伪彩色红外图像,提出了一种小波自适应去噪算法.该方法首先将图像分解为R,G,B颜色分量图像,对每幅图像进行小波变换.根据变换后的不同细节子图的小波系数在区域及方向上具有的不同相关性,用不同的窗口对不同细节图像系数的方差进行估计,然后对小波系数进行一种改进的阈值处理,得到结果图像.结果表明,该方法能有效去除噪声,同时较好地保持了图像的边缘和细节.     

多波段冷光学红外成像终端研制

针对目前地基空间探测红外成像系统对高灵敏度、高探测能力及信噪比的要求,对地基冷光学红外成像技术进行了研究,包括红外杜瓦冷却系统内部辐射抑制、系统终端快速制冷、低温红外探测器的研制、低温冷光学系统设计装调等关键技术。在各项系统技术突破的基础上,研制出一套相对孔径1:10、分辨率320256、兼容中波3~5 m和长波8~10 m波段的冷光学红外成像终端。系统终端实现制冷温度最低至42 K,真空度10-5 Pa量级。将终端与1.23 m口径地基望远镜对接,对月亮和红外标准星观测具有良好的成像效果。该系统的研究为地基大口径冷光学红外探测技术提供参考。     

野外复杂背景下红外图像的目标检测

野外复杂背景下红外图像序列目标检测是红外野外监视中的重点问题。大量的背景物增加了目标检测的难度。文中针对野外复杂背景下红外图像序列的特点,提出了一种实用的运动目标检测算法。该算法包括两个处理步骤：首先,在场景配准后利用帧间差图像提取目标的运动信息,并据此进行目标的粗检测;其次,合目标运动在时间和空间上的相关性进行精检测。粗检测的低漏判度和精检测的低误差率保证了算法的可靠性。在检测的同时算法确定了目     

一种红外背景数据库（下）

5 红外图像分析 对背景红外图像的分析是在FOI进行的。目前,FOI的研究人员正在对场景中的辐射率值进行统计分析。他们对红外场景模拟软件SensorVision已作了初步验证。在使用THV图像时,第一步是对它们进行定标,得出辐射率值。所有计算,除非另有说明,都是用Matlab软件完成的。