基于角点的红外与可见光图像自动配准方法

针对红外图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于图像角点特征以及仿射变换模型的方法.利用Harris因子分别在红外图像和可见光图像上检测角点,并对两幅图像进行边缘检测,得到其边缘图像.通过角点邻域在边缘图像上的相关性,实现角点的粗匹配;通过角点的细匹配,从匹配的角点中选择两对匹配最佳的点作为仿射变换的控制点,得到仿射变换模型,并对待配准图像进行仿射变换,从而实现图像配准.实验结果表明:该方法运算速度快,可以很好地完成红外与可见光图像的自动配准.     

基于消失点检测算法的束靶红外图像畸变校正

传统的霍夫变换、Cannylines直线检测算法、霍夫概率变换方法在图像上的直线检测效果不佳,存在检测线段不连续不正确的问题,因而,利用Sobel滤波对红外图像横轴和纵轴两个方向分别进行锐化,通过线段检测(LSD)算法实现线段特征检测,进而经线段聚类拟合获得图像中完整的直线,通过对直线交点计算获得消失点,最后依据透视关系计算得到校正图像。实验结果表明,该方法可以实现对中性束红外图像的自动有效校正。     

一种无人值守设备的红外弱小多目标自动判读方法

提出了一种实用的适用于无人值守设备的红外弱小多目标自动判读方法。通过判别图像序列段累积信号量的变化进行目标段自动定位,对定位后的目标段运用轨迹预测关联的方法进行目标识别。给出了目标图像序列的处理结果,证明该自动判读方法可以在保证目标识别率的同时大大缩短图像判读时间,能够满足光电测量中快速提供测量结果的需求。     

一种基于时域滤波的红外序列图像去噪算法

红外图像是现代光学设备常用的图像源,图像显示效果直接影响设备的用户体验,而红外序列图像中的噪声会导致显示效果的下降.为了减轻噪声对红外序列图像显示效果的影响,通过历史多帧灰度值的加权和当前帧无噪声图像的估计,提出了一种基于时域高斯滤波的去噪方法.参考空域双边滤波的权值分配方法,引入了灰度值的影响对时域高斯滤波的权值进行...     

Johnson准则在红外成像系统外场识别性能评估中的应用

通过对外场观测的红外图像进行反演,获取了目标的临界尺寸和目标与背景的平均温差.以热成像系统的测试最小可分辨温差曲线为基础,确定了反演目标表观温度对应的空间频率,并结合Johnson准则和目标传递概率函数建立了实测目标图像与热成像系统探测识别性能的数学模型.该应用技术在外场识别性能评估中避免了人员对红外靶标图像的主观判读,可建立起客观的外场红外系统性能评估模型.对外场实测热图像及数据进行了实验,计算结果表明该模型可以有效地对红外成像系统的探测识别性能进行评估.     

基于灰度相关的红外隐身效果评价方法研究

提出了一种基于图像灰度相关算法的红外隐身效果评价方法.通过对采用红外隐身措施前后目标图像的相关处理,提取相关峰的峰显著系数、峰.相关能量比和峰-背景比这三个特征参量来定义红外隐身概率作为衡量红外隐身效果的客观评价指标.采用人眼对红外热图进行判识的统计结果来确定红外隐身概率中各参量的统计权重,从而使计算机图像处理方法所得结果与实际人眼的主观判识结果一致.实验结果表明:此方法适用于对地面典型军事目标的红外隐身效果进行客观评价.     

基于红外图像边缘特性的自动对焦技术

与可见光图像相比,红外图像的分辨率较低,景物边缘较为粗糙,传统的自动调焦技术无法直接用于红外热成像系统。为了解决这一问题,采用基于红外图像边缘特性的自动对焦算法,建立快速有效的对焦评价函数,驱动高精度光机闭环控制单元,以实现快速、准确的红外自动对焦。系统包含数字处理单元和运动控制单元。其中数字图像处理单元主要进行红外数字图像的采集,利用Roberts梯度算子提取红外图像中的信息量,并统计边缘点数以评价图像的清晰度,实时计算序列红外图像中细节和信息量的变化量和趋势,从而提供运动控制单元所需的位置给定。运动控制单元则主要进行调焦电机的控制及驱动,完成自动聚焦的过程控制。最后,通过实验证明了该方案的有效性。     

基于亮度对比度传递的红外与可见光图像融合方法研究

基于亮度一对比度传递技术提出了一种红外和彩色可见光图像的融合方法,该算法通过对红外图像和可见光图像在HIS空间进行二次融合,保留了可见光图像的颜色特性,并获得一幅具有良好亮度和对比度效果的融合图像。实验结果表明该方法融合噪声小、细节缺失少、融合速度快。     

极值温差红外图像的自适应双局部增强算法

针对目前红外焦平面成像系统在观察目标、特别是极值温差目标时,各温度段灰度描述不均匀和细节不够的问题,提出了一种自适应红外图像双局部增强算法。详细介绍了通过空间分布和灰度统计特性两个方向实现对极值温差图像自适应增强的方法,该方法首先从红外图像的空间分布特性出发,将图像切割成多个局部图像,然后再从直方图灰度分布出发,将局部图像的直方图进行聚类分段,并对分段直方图均衡增强,最后对生成的每个局部图像增强结果进行线性插值拼接完成增强算法。通过在红外焦平面系统中实验证明了极值温差自适应的红外图像双局部增强算法的可行性,并获得了很好的效果,成像质量有明显提高。     

目标红外迷彩伪装技术研究

随着红外迷彩伪装涂料的出现,利用其对目标红外热图像进行分割,破坏目标图像特征的特点,为目标红外对抗提供了一种新的有效手段.首先,以传热模型为基础,模拟出目标的表面温度,并通过实测得出背景的表面瞬态温度.然后,利用随机生成的方法,生成背景的红外纹理图像.最后,以目标与背景的辐射对比度为基础,对红外迷彩涂料的设计参数进行了优化,分析了红外迷彩涂料的设计参数和图案设计对目标伪装效果的影响,达到了较好的红外伪装效果.     

激光参数对红外成像系统干扰效果影响的实验研究

 针对激光对红外成像系统的干扰效果是光电对抗领域的一个研究热点,采用波长10.6 μm的CO2调谐脉冲激光器,通过漫反射板反射激光能量到像元数为320×240的多晶硅非制冷焦平面红外热像仪上进行激光干扰红外成像系统的实验。在实验中研究了干扰激光能量、重复频率、波长、光斑大小等激光参数对干扰效果的影响,并从图像质量的角度分析了激光参数对干扰效果的影响。结果表明,随着干扰激光能量密度、重复频率、波长和光斑的增大,干扰效果提高。此外,漫反射干扰的效果证明这种干扰方式是可行的,该方式可避免干扰源成为未来将出现的反辐射光电制导武器的诱饵,为CO2激光干扰装备提供一种新的战术配置方法。     

基于蒙特卡洛方法的四元探测器干扰效果分析

正交四元探测器是第3代红外导引头的核心传感器,为了对该型导引头实施有效干扰,探讨了其探测工作机理,有针对性地提出影响其自动增益控制(AGC)电路工作的干扰策略,对干扰实施过程进行了仿真分析。采用蒙特卡洛方法模拟了在干扰存在频差,干扰占空比改变,干扰相位变化条件下的平均有效干扰率。仿真结果表明:以同频或倍频、0.25占空比、较高功率激光可影响导引头AGC电路正常工作,适时通过调整干扰相位可以影响干扰效果,最终破坏其信号提取逻辑,实现欺骗干扰。分析结果对于激光定向红外对抗系统的研制具有一定理论指导意义。     

Jamming effectiveness analysis of quad-element detector based on Monte Carlo method北大核心CSCD

Quad-element detector is a key sensor of the third generation infrared seeker. In order to implement effective jamming to the seeker, this paper firstly discusses the detection mechanism, and secondly proposes the interference strategy which disturbs the auto gain control (AGC) circuit working.The jamming process is then simulated and analyzed.Finally, the average effective jamming ratio is acquired by Monte Carlo method when frequency difference exists, or duty cycle varies, or phase changes on jamming laser.The simulation conclusions are as follows: at the same or multiple frequency with the seeker and 0.25 duty cycle, high power jamming laser can lead the AGC circuit working abnormal; moreover, adjusting the pulse laser phase can influence the jamming effect and destroy the signal extraction logic, finally, the deception is achieved.The analysis and results of this paper are of theoretical significance for the development of laser directional infrared countermeasure system. © 2018, Editorial Board, Journal of Applied Optics. All right reserved.     

改进C-V方法实现目标物体内部第三相区域分割

针对Chan-Vese水平集方法进行全域演化实现多相目标物体收敛时计算量大、演化速度极慢,而采用初始区域内进行轮廓曲线演化时又不能实现目标内部第三相区域的分割,提出二轮递进演化和演化背景灰度值转化的改进Chan-Vese方法实现目标内部第三相区域分割.改进方法能够对Chan-Vese方法演化多相拓扑不成功的情况实现目标内部第三相区域的检测.实验结果表明,改进的方法能快速稳定实现目标物体内部第三相区域分割.     

对光电搜索跟踪系统干扰效果的评估方法

为评估电子对抗装备对光电搜索跟踪系统的干扰效果,针对光电搜索跟踪系统工作过程中的搜索、捕获、跟踪三个不同阶段,提出了相应的干扰效果评估方法。在光电搜索跟踪系统的搜索阶段和捕获阶段,分别依据实施干扰前后光电搜索跟踪系统的目标发现概率和捕获概率的变化来评估对系统的干扰效果。在跟踪阶段,以实施干扰后系统跟踪误差是否超出无干扰时正常跟踪精度的三倍来判定一次干扰是否有效,依据多次试验的干扰成功率来评估干扰效果和确定干扰效果的等级。     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。     

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。     

基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取

针对双模态红外图像在融合时异类差异特征两两合成出现信息冗余导致所选择的融合算法相互冲突,造成融合效果差甚至失效的问题,提出了一种基于可能性信息质量合成的双模态红外图像融合算法选取方法。首先计算双模态红外图像多融合算法下不同差异特征的融合有效度,利用可能性框架得到对应的可能性分布向量子集;其次计算向量子集的信息量和可信度,并对多个向量子集进行加权合成;然后构建基于信息质量的排序函数,得到每种融合算法下的非支配子集;最后构建多融合算法得分函数的联合分布对多种融合算法优化选择。实验结果表明,将基于质量来整合多个差异特征的方法运用于双模态红外图像融合算法选取中,所选出的融合算法在加权综合指标上高于其他算法均值55%以上,证明了本文方法的有效性和合理性;由多组实验算得本文方法平均耗时10.083 s,在时间效率上也符合实时图像融合应用的工程需求。     

红外压缩图像的质量评价研究

红外图像作为一种特殊图像,为了更好地传输和存储,有时候必须进行压缩。传统的均方误差(MSE)图像质量客观评价方法,有时其评价结果与人们的主观视觉不一致。为此提出了一种建立在人眼视觉模型(HVS)基础之上的边缘均方误差评价方法,它能更有效地反映出图像压缩失真在视觉上的感知。采用快速傅里叶变换、离散余弦变换、哈尔变换、小波变换、哈达马变换等算法,可对编解码后的图像效果进行评价,证实了基于人眼视觉特性的误差统计方法在对压缩图像进行像质评价时是比较令人满意的。     

基于多任务卷积神经网络的红外与可见光多分辨率图像融合

红外与可见光图像融合一直是图像领域研究的热点,融合技术能弥补单一传感器的不足,为图像理解与分析提供良好的成像基础。因生产工艺以及成本的限制,红外探测器的分辨率远低于可见光探测器,并在一定程度上因源图像分辨率的差异阻碍了实际应用。针对红外与可见光图像分辨率不一致的问题,提出了用于红外图像超分辨率重建与融合的多任务卷积网络框架,应用于多分辨率图像融合。在网络结构方面,首先设计了双通道网络分别提取红外与可见光特征,使算法不受源图像分辨率的限制;其次提出了特征上采样模块,先用双线性插值方法增加像素个数,再通过多层感知器精细化拟合像素平滑空间与高频空间的映射关系,无需重新训练模型即可实现任意尺度的红外图像上采样;接着将线性注意力引入网络,学习特征空间位置间的非线性关系,抑制无关信息并增强网络对全局信息的表达。在损失函数方面,提出了梯度损失,保留红外与可见光图像中绝对值较大的滤波器响应值,并计算该值与重建的融合图像响应值的Frobenius范数,无需理想的融合图像作为真值监督网络学习就能生成融合图像;此外,在梯度损失、像素损失的共同作用下对多任务模型进行优化,可以同时重建融合图像和高分辨率红外图像...