具有波纹调制激光光束的准聚焦特性

采用光波的衍射积分理论,对具有波纹调制激光束的准聚焦特性进行了理论分析。针对中频率段畸变激光束的准聚焦特性,数值模拟研究了准聚焦光斑能量集中度、焦斑光强分布与光束波前调制周期和离焦距离的关系,并得出适当离焦距离有利于控制焦斑大小,增大激光束波前的调制周期,可增加准聚焦光斑能量集中度,降低焦斑光强的调制起伏。     

液晶投影的美丽新世界--SONY VPL-HS20投影机

在家庭影院系统中,投影机的重要性已经被越来越多人所认识,一个真正意义上的家庭影院,缺少了投影机的加盟,总会显得有点美中不足。虽然液晶电视、PDP等离子显示等新型器材层出不穷,但要呈现80英寸以上的真正大画面,仍然非投影机莫属     

多源信息融合的低信噪比激光图像增强研究

低信噪比激光图像增强研究具有十分重要的意义,当前激光图像增强方法存在激光图像清晰度低、对比度差,为了提高低信噪比的激光图像质量,提出了多源信息融合的低信噪比激光图像增强方法.首先采用多个传感器采集不同的高信噪比激光图像,建立清晰度的激光图像库,然后采用卷积神经网络对低信噪比激光图像和图像库中高信噪比激光图像之间关系进行...     

颜色对比度增强的红外与可见光图像融合方法

针对红外与可见光彩色融合图像中目标与背景间的低对比度的问题,提出一种基于HSI空间颜色对比度增强的红外和可见光图像融合方法.首先对输入的可见光与红外图像进行直方图均衡和中值滤波加强处理,然后对加强的红外图像模糊阈值分割得到红外目标,最后把分割的红外目标图像和加强的可见光和红外图像在HSI空间的三通道线性融合和色彩传递,为了增强目标与背景间的颜色对比度,在色彩传递阶段, H通道的色彩传递方程中引入一个比例因子.实验结果表明:与其他算法相比,该方法得到的彩色融合图像热目标和低温物体与背景间的颜色对比度明显加强,同时背景的细节信息呈现白天类似的自然彩色,更加符合人眼视觉感知.     

红外图像显著目标检测算法

提出一种简单快速的红外图像显著目标检测算法,算法可以分为三步:首先,对原始红外图像进行预处理以增强目标与背景的对比度;然后,在log频谱中提取预处理后图像的频谱残差,通过相应的反变换及简单的阈值分割,可以得到显著目标的大致区域;最后,采用一个滑动窗口在目标候选区域内进行搜索确定显著目标的准确位置,这个过程采用由目标及其周围区域在原始图像中的灰度分布得到的半局部特征对比度的概率表达得到每个像素点的显著性值,进行阈值分割得到显著目标,改变滑动窗口的大小可以检测出不同尺度的目标。采用大量的红外图像对算法进行测试,实验结果表明该算法具有高效性和鲁棒性。     

呈现真实色彩的惊艳Sony（索尼）VPL-VW80投影机给你影院般的享受

Sony（索尼）VPL—VW80SXRD反射式液晶投影机售价只要旗舰的55％。同样具备120Hz倍速无残影显示,动态对比度高达60000：1。VPL—VW80是Sony第二台具备120Hz Motionflow两倍速画面显示功能的投影机,而且从各项客观的数据规格作比较。VPL—VW80不仅不比VPL—VW200逊色,有些项目甚至还大幅超越。再加上极高的性价比优势,让VPL—VW80成为2009年投影机市场上最受瞩目的新星。     

基于视觉显著性和目标置信度的红外车辆检测技术

提出了一种复杂地面背景下的红外车辆检测算法。首先,提出一种新的自适应分段线性灰度拉伸方法来增强当图像整体亮度偏低时的目标信息。其次,利用拉伸后图像的显著性图生成目标潜在的兴趣区。再次,利用平均梯度法在兴趣区内进行目标的边缘再分割,完成目标精确分割检测。最后,利用车辆的红外融合特征计算目标置信度,对目标进行评估和确认。实验结果表明:对实际拍摄的红外图像进行检测的算法可有效地检测出地面车辆目标。     

低对比度小目标检测

对强杂波背景下的远距离目标探测,提出基于序列图像的局部自适应背景预测,获得图像背景的最佳估计。对残差图像采用能量累积及中值滤波消除背景杂波。为提高信噪比,采用带缓冲窗口的双窗滤波法使目标和背景的差别更加显著,有利于低对比度下的目标分割。最后采用改进的高阶相关方法,在不影响检测性能的情况下加快了真实目标识别的运算收敛速度,并最终实现了算法工程化,在图像局部信噪比大于0.3时,采用三阶相关时检测概率达到98%。     

基于对比度调制法对条纹管激光雷达距离像的去噪方法

激光雷达的距离像是雷达成像系统区别于其他的成像系统（如红外成像系统、可见光成像系统）所特有的信息,它是对目标精确识别、打击的基础。如何对距离像去噪直接决定了下一步目标定位、识别的精确性。针对雷达距离像的特点,提出了一种基于对比度调制方法对条纹管激光雷达的距离像去噪方法,通过提取距离像噪声的对比度信息,用其调制未经过去噪的距离像,从而得到距离像中的噪声图像,最后用未经过处理的距离像减去噪声图像,得到图像即为去噪后距离像。研究表明该方法去噪效果明显,在去噪的同时很好地保持了距离像的边缘信息,去噪后图像的信噪比明显提高,距离像的属性也没有改变,这是其他方法对距离像去噪所不具有的优点。     

局部对比度结合区域显著性红外弱小目标检测

为了解决局部对比度方法的计算效率低,以及在某些红外场景中易出现虚警的问题,将其与图像区域显著性相结合,提出一种改进的局部对比度算法区域局部对比度算法,仅在图像的显著性区域中进行局部对比度计算,而非遍历整幅图像。首先进行基于图像信息熵和局部相似性的红外图像区域显著性度量,经二值化得到单帧图像显著性区域;接下来在该区域中进行局部对比度数值计算,得到区域局部对比度图像,最后经过自适应阈值分割,得到弱小目标检测结果。实验结果表明,区域局部对比度算法可以极大提高红外弱小目标的信噪比,检测结果准确,虚警率低,与原始的局部对比度算法相比,检测效率有明显提升,可以更好地保持弱小目标的形状。