一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件

基于场景的非均匀校正算法(scene based nonuniformity correction,SBNUC)是非均匀校正技术今后的重点发展方向,介绍了近年来基于恒定统计约束的SBNUC、神经网络的SBNUC和运动估计的SBNUC算法的研究进展。研究了SBNUC算法在实际焦平面探测器组件上的实现方法,该方法仅依赖拍摄序列的信息对焦平面探测器的增益和偏置参数进行组间更新或帧间更新,可有效补偿温漂。研制了一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件,红外视频经该组件处理后,图像质量有所提高。该组件可明显提高热成像系统的成像性能,并能动态地保证热成像系统随场景变化的稳定性。     

扫描型IRFPA非均匀微扫描的无边框亚像元热成像处理算法

针对扫描型热成像中垂直方向微扫描帧间位移不再精确为半像素的情况,按照错位方向的不同,分别采用近似回代算法进行图像重构,并对不同错位方向中近似回代引进的误差进行规律分析,提出一种非均匀微扫描情况下的无边框亚像元热成像处理算法.该算法采用邻近像元对边界像元进行近似回代,并根据统计学原理对近似回代过程中引进的误差进行优化,获得与原始图像高度近似的亚像元图像.实验表明,效果明显好于过采样和直接的近似回代,并且算法简单,处理量小,易于实现实时处理.对提高扫描型热成像系统的技术性能指标具有重要意义.     

基于U形边框黑体光阑的红外成像动态辐射定标与校正技术

针对传统的辐射定标与校正方法存在的问题,研究提出了一种基于U形边框黑体视场光阑的红外成像辐射定标与校正技术。该技术可在不遮挡中心视场的情况下完成动态非均匀校正,因为边框黑体的温度是可控的,所以在非均匀校正的基础上可以进行红外成像系统的动态辐射定标,以修正热成像系统出厂辐射定标的漂移。算法执行时,将边框黑体视场光阑分别在高、低温下伸入视场,与原始辐射定标数据进行对比,计算出辐射定标的修正参数,修正补偿原始辐射定标查找表,减小动态辐射定标器的体积和质量,并避免辐射标定时对成像视场的遮挡。设计并搭建了基于U形边框黑体光阑的实验平台,该平台上的成像实验表明:校正效果明显,辐射定标修正后的测温误差小于0.5 K。     

FLIR公司热成像细节增强DDE技术的分析

对FLIR公司数字细节增强技术(DDE)进行了分析,认为该技术的处理结果之所以能够清晰显示不同温度背景下的细节信息,源于其对原始14 bits红外图像全局大动态场景信息的合理压缩以及局部小动态温差细节的保留和提升,最终能够在8 bits图像中保留对整体场景有效感知的同时,突出图像可能的目标场景细节信息.并以此为思路,进行了一个热图像动态压缩和细节增强处理实验,相对以往的AGC方法,取得了较好的动态压缩和细节增强效果.     

前视红外成像系统的新进展

概述了美国雷声公司与夜视和电子传感器委员会合作研发的第三代前视红外成像系统.与第二代热成像系统对比,为提高系统性能,该系统使用的主要新技术有:四视场双F数光学系统,引入了可变冷光阑、高分辨率(640×480和1280×720)、双波段(中波和长波)焦平面探测器组件,内置可控温度参考源,高度集成化图像处理电路及配套系统仿真模块.对各项技术的优势、劣势、特点、应用难点作了简要的分析,最后讨论了现代红外系统的发展趋势.对国内红外成像系统的发展研究有实用价值.     

基于深度特征正射匹配的无人机视觉定位方法

在卫星拒止条件下无人机安全、可靠地完成各类作业的基础是获取高精度的定位信息,传统图像匹配方法保障困难、定位精度差且匹配约束多。因此,提出一种基于深度特征正射匹配的视觉定位方法,通过深度学习网络提取正射校正后的无人机航拍图像和商业地图的深度特征,获得匹配关系,进而计算无人机高精度位置信息。根据视觉测量机理模型分析不同因素对视觉定位精度的影响,使用中空航拍图像数据集进行离线实验,实验结果表明：相比传统基于方向梯度直方图（HOG）特征的模板匹配方法,所提方法的定位精度提高了25%,位置均方根误差（RMSE）优于15 m+0.5%H(5000 m以下),具有一定的工程应用价值。     

基于FPGA的IRFPA图像细节增强与动态压缩处理技术

红外焦平面探测器输出的模拟信号通常采用14 bit AD进行数字化,并进行后续处理,而常用的显示设备只能显示8 bit图像,于是最终显示需要对图像进行压缩,压缩过程直接影响显示效果。与之相关的图像细节增强和动态范围压缩技术亦是当前行业内重点研究的技术。基于已提出的一种细节增强和动态压缩算法,在以Xilinx公司的XC5VLX50T FPGA为核心处理器件的图像处理板上对算法进行了工程实现,算法完全在FPGA片内利用Verilog-HDL编写实现,不占用片外资源,片内占用资源适中,处理延时小于200μs。实际观测试验验证了算法以及实现手段的有效性。     

Infrared image detail enhancement based on local adaptive gamma correction

An infrared image detail enhancement method based on local adaptive gamma correction (LAGC) is proposed. The local adaptive gamma values are designed based on the Weber curve to enhance effectively the image details. Subsequently, the active grayscale range of the image processed by LAGC is further extended by using our proposed histogram statistical stretching. The experimental results show that the proposed algorithm could considerably increase the image details and improve the contrast of the entire image. Thus, it has significant potential for practical applications.     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

应用U形边框黑体光阑的三点辐射定标校正方法及其分析

红外焦平面探测器阵列由于探测器工艺、环境冲击和长时间工作等因素将引起探测器响应的漂移,很大程度影响了热成像系统的成像质量。对于红外测温热像仪来说,会大大降低其出厂定标的准确性。针对红外辐射定标,考虑到探测器响应的非线性,在前期搭建的基于U形边框黑体视场光阑的红外成像系统基础上,研究了基于U形边框黑体光阑的三点定标修正方法,并与两点辐射定标方法进行了比较。实际定标测试实验结果表明:在25~65 ℃范围内,三点定标修正后的最大绝对误差和平均误差分别为0.126 6 K和-0.048 8 K,较原始定标的结果有明显的精度提升,说明三点定标修正方法算法有效,但三点定标修正与两点定标修正的结果相差不大。因此,一般情况下两点辐射定标修正方法足以适应辐射定标应用。