近空间高速流场环境小目标探测分析与试验

随着空间安全与应用探索的不断深入,近空间飞行器目标探测效能成为研究的核心问题。光学成像探测能够直观反映目标的形态、光谱与运动特性等多维度信息,因此成为空间探测感知的重要手段。在近空间大气密度、气压、对流等条件作用下,导致高速飞行器光学探测设备成像质量与探测性能衰减。采用以成像系统、大气传输系统和目标背景系统为要素的目标探测分析模型,根据气动光学效应理论,建立高速流场气动光学效应评价方程,对深空、近地等典型应用场景进行成像探测分析。设计了高速流场环境下目标探测地面验证试验,仿真测试结果表明,针对空间高速飞行目标,采用900~1 700 nm谱段短波红外探测器配合厚度10 mm以上石英窗口,对尾焰目标辐射具有良好观测效果;通过降低探测设备曝光时间、优化曝光控制策略及选用光学带通滤光片等方式,能够有效抑制背景杂光与气动光学效应影响。     

基于像差特征分析的变焦光学系统装调

提出了一种基于像差特征分析的变焦系统共轴性装调方法。针对某型20倍变焦光学系统的装调,在分析变焦光学系统装调要求的基础上,通过采用光学定心加工技术,提高变焦系统各镜组内光学元件的同轴度;采用Zygo干涉仪,检测变焦系统在长短焦位置的像差特性分布;借助CodeV软件仿真计算各光学元件在系统中的公差灵敏度分布,并确定产生像差影响的敏感光学元件;在中心偏测量仪上,完成最终光学系统像质的调整。此外,还设计了一种变焦光学系统各动组间同轴度调试装置,对变焦相机主镜筒机械内孔轴线与直线导轨的平行性进行了精确测量,保证了动组组元光轴的同轴精度。装调结果表明:变焦系统成像质量有明显改善,像面一致性得到保证,长短焦轴上传递函数值分别优于技术要求值0.45和0.55,长短焦轴外0.7视场传递函数值优于0.25和0.35,实现了高精度装调,验证了该方法的可靠性。     

基于估计方法的CMOS图像传感器列固定模式噪声校正方法

CMOS图像传感器的列固定模式噪声对图像质量的影响非常严重。在分析CMOS图像传感器固定模式噪声产生机理、噪声特性以及其在输出图像中的表现的基础上,提出了一种针对CMOS图像传感器中列固定模式噪声的校正方法。该方法利用CMOS图像采集系统对积分球发出的均匀平行光束进行多次采样并建模来对列固定模式噪声进行估计,然后将估计结果应用于CMOS图像硬件采集系统进行列固定模式噪声的校正,固定模式噪声的校正在FPGA中使用查找表方法实现。实验结果表明该方法可以有效消除列固定模式噪声,改善图像质量。     

可见-近红外无热化连续变焦光学系统设计

变焦系统中，动组间相对位置的变化会导致各镜组的初级像差特性发生变化，环境温度的变化还会导致各焦距位置热差的改变，给无热化连续变焦系统的设计造成较大困难。针对该问题，从光学系统像差模型出发，将变焦系统像差分为定组像差、动组内像差和动组间像差三类，并结合变焦系统的消色差和消热差模型，讨论了无热化连续变焦光学系统的设计原则，及变焦系统设计中各组元的光焦度分配和材料选用方法，给出了一个宽波段连续变焦光学系统设计实例，该系统F数为5、焦距范围为8~120 mm、焦面对角线长6.2 mm、波长范围为0.48~0.68 μm和0.7~0.9 μm。所述系统仅采用了七种普通光学玻璃材料，透镜总数12组16片，总长仅90 mm，在?40~60 ℃范围内，变焦全程均具有较好的成像质量和公差特性。     

高动态范围数字相机sRGB色彩空间颜色管理

数字成像设备在传输、显示图像时需要进行设备的特性化处理,该过程是设备颜色管理中的重要环节。为了保证输出图像的色彩复现能力,高动态范围数字相机需要根据设备自身特性进行特性化。现有特性化过程一般针对8位数字相机,并且转换矩阵的标定较为复杂,容易产生系统误差,矩阵精度易受影响。针对上述问题,提出了一种高动态范围彩色数字相机颜色管理方法,利用相机输出图像与被摄目标的色彩属性建立了RGB色彩空间到CIE1931 XYZ色彩空间的映射关系,并采用最小二乘拟合法对映射矩阵进行标定,最终将相机的RGB色彩空间转换至s RGB标准色彩空间,解决了高动态相机的特性化问题。实验证明,该方法操作简单,设备通用性较强,拟合均方误差优于0.08,具有较好的鲁棒性。     

基于色彩相关性的彩色图像清晰度评价算法

数字图像的清晰度评价对于相机自动对焦而言至关重要。针对现有清晰度评价函数的不足之处,提出了一种针对彩色数字图像的空域清晰度评价算法。此算法利用像素三刺激值之间的色差相关性判定像素点的色彩,建立清晰度色差因子;运用非线性函数提高了像素点的梯度增益系数,使该评价函数对特殊条件下图像的清晰度判定更敏感。实验证明,该评价函数在评价一般自然图像清晰度时比传统评价算法更为敏感;在典型评价函数评价特殊目标图像失效时,该算法依然具有良好的鲁棒性;此算法计算量较小,执行效率高,易于硬件实现。     

采用光流估计的数字相机自动对焦算法

自动对焦技术对于数字相机至关重要，它是获取清晰图像的重要手段。针对复杂环境下多目标场景图像，提出了一种基于光流场估计的自动对焦算法。通过计算输入图像序列的光流场，对场景中的运动目标进行检测，根据目标运动属性准确判断出感兴趣目标。改进了Brenner清晰度评价方法，利用目标的二维边缘梯度信息建立评价函数，并且通过非线性增益提高评价函数的灵敏度，减小了噪声对评价值的影响。实验证明，该算法能够在主辅目标景深比达50倍的情况下分辨出感兴趣主目标，并在方差为0.02的随机噪声干扰下能有效地评价图像的清晰度；此算法将Brenner等评价函数的峰值稳定余量提高了1至4倍，对于不同图像具有良好的鲁棒性，易于硬件实现。     

彩色数字相机快速自动曝光方法EI北大核心CSCD

彩色数字相机的曝光准确度直接影响了图像的色彩表现及人眼视觉的感受效果。提出了一种基于人眼视觉感观特性的相机自动曝光方法。通过对图像清晰度、色彩饱和度以及亮度等因素的客观评价,建立了曝光估计函数。根据统计原理并结合经验公式,对曝光估计值与曝光步长增量之间的函数关系进行标定,确立了曝光增量函数。根据当前帧图像的不同亮度属性,结合曝光增量函数,实时计算下一帧所需要的理想曝光值。大量实验表明,该方法对于不同场景、不同光照条件下图像的曝光量都有良好的调节效果,稳健性较强并具有较高的调节效率。     

基于Tao 立体匹配框架的全局优化算法

传统的基于全局优化的立体匹配算法计算复杂度较高,在遮挡和视差不连续区域具有较差的匹配精度。提出了基于Tao 立体匹配框架的全局优化算法。首先采用高效的局部算法获取初始匹配视差;然后对得到的视差值进行可信度检测,利用可信像素点和视差平面假设使用具有鲁棒性的低复杂度算法修正不可信任像素视差值;最后改进置信度传播算法,使其能够自适应地停止收敛节点的消息传播,并对经修正的初始匹配进行优化,提高弱纹理区域匹配准确度。实验结果表明,文中算法有效地降低整体误匹配率,改善了视差不连续及遮挡区域的匹配精度;同时,降低了算法整体复杂度,兼顾了速度,具有一定的实用性。     

全景图像自动拼接算法的优化设计

提出了一种结合空域和频域进行全景图像序列自动拼接融合的优化算法。首先利用改进的相位相关法对全景序列图像进行自动排序并确定重叠区域,根据重叠区域像素均值进行图像整体亮度差异自动调整以降低角点的误匹配率;然后使用改进的Harris 算子在空间域提取图像角点（无需人工设定阈值）,通过双向最大互相关系数匹配获得初始特征点对,并用RANSAC 算法实现精确匹配;最后采用非线性平滑算法对图像重叠区域进行融合处理。实验结果表明,该优化算法排序过程简单有效,特征点提取匹配过程的成功率和效率都较现有算法有很大提高,拼接的图像清晰度高,具有较高的稳健性和拼接精度。