三维红外天空背景的建模与仿真

本文研究的是三维红外天空背景的建模与仿真。根据天空长波辐射的角度分布模型和红外动态天空场景的生成方法,将辐射度与天顶角的映射函数关系得出来,再通过编程将这组对应关系储存为DDS纹理。然后通过3dmax建模工具建立一个天空穹的半球模型,通过GPU（图形处理器）的并行处理对这个红外生成的纹理进行采样,从而模拟出以天空为背景的红外辐射效应。在此只研究将晴朗天空的数据化得到的灰度图进行灰度拉伸,最后通过OGRE（面向对象的图形控渲染引擎）渲染,实现三维天空背景的红外仿真,并根据经验常数的不同实现不同条件下的结果。     

基于小波纹理特征的医学图像检索

为了缩小图像高层语义与底层特征之间的鸿沟,提出了一种基于共生矩阵的图像纹理特征提取的新方法.该方法结合了图像的频域统计特征和空间分布特性,首先通过小波变换提取图像的局部频域信息,然后结合图像的整体结构特征,构建用于提取图像纹理特征的小波灰度共生矩阵.通过对比实验表明,与分别使用其他灰度共生矩阵和小波特征相比,基于小波灰度共生矩阵的纹理特征提取方法在医学图像检索中取得了更好的效果.     

可控多重纹理扩展合成与迁移

针对当前单一纹理扩展模型应用于多重纹理扩展存在模式崩溃及用户无法控制输出的纹理模式或风格等问题, 提出一种新的适用于多重纹理扩展合成与迁移的网络. 首先, 通过在生成对抗网络判别训练中, 增加分类训练, 使判别器在区分生成数据和真实数据的同时, 还能进一步正确识别输入纹理来自哪一张训练图像, 从而改善模式崩溃问题. 其次, 为达到纹理迁移中用户对纹理模式的控制, 将生成器修改为双流数据输入, 其中一流提供结构引导特征, 另一流提供纹理模式特征, 融合两种特征后解码生成最终的纹理图像. 实验结果表明, 该多重纹理扩展模型不仅用一个网络就能正确学习到多张纹理图像的纹理模式, 且训练好的模型还具有更好的、 可控的纹理迁移功能.     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

天空背景红外图像仿真

为了使天空背景辐射强度光谱分布最终生成红外探测器焦平面上背景辐射功率分布图像,需要对天空背景辐射各影响因素进行分析,建立准确的背景辐射到探测器光学系统焦平面的辐射能量传输模型.本文利用MODTRAN软件计算不同天候条件下的天空背景辐射强度光谱分布,建立了背景辐射到探测器光学系统焦平面的辐射能量传输模型,给出了天空背景在焦平面上的辐射功率计算方法,利用天空背景辐射功率分布生成其红外图像.最后编写了仿真软件,生成不同天候天空背景图像,并与红外热像仪拍摄的天空背景图像进行了比对,其变化趋势有较高的一致性.     

基于灰度共生矩阵的纹理特征景物识别

随着信息技术的发展,纹理分析是近年来图像分析领域的研究热点.纹理分析主要应用于纹理分类、纹理分割、纹理合成等方面,应用十分广泛.本文主要介绍用灰度共生矩阵提取纹理特征值,并根据特征值判断景物类别的方法.该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节.     

动态红外图像的计算机仿真技术研究

针对红外探测系统,进行了动态红外图像的计算机仿真生成技术研究.主要解决了以下四个问题:1.分析了飞机目标的红外辐射特性,包括发动机尾焰、尾喷口及飞机蒙皮的辐射计算方法;2.讨论了大气衰减对目标红外辐射特性的影响,对利用理论模型得到的目标红外辐射图像进行了修正,获得了较接近实际的模拟红外热图像;3.对探测成像系统的噪声仿真进行研究;4.完成软件编程,实现动态红外图像的仿真生成.     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.     

天空背景红外图像仿真

为了使天空背景辐射强度光谱分布最终生成红外探测器焦平面上背景辐射功率分布图像,需要对天空背景辐射各影响因素进行分析,建立准确的背景辐射到探测器光学系统焦平面的辐射能量传输模型。本文利用MODTRAN软件计算不同天候条件下的天空背景辐射强度光谱分布,建立了背景辐射到探测器光学系统焦平面的辐射能量传输模型,给出了天空背景在焦平面上的辐射功率计算方法,利用天空背景辐射功率分布生成其红外图像。最后编写了仿真软件,生成不同天候天空背景图像,并与红外热像仪拍摄的天空背景图像进行了比对,其变化趋势有较高的一致性。     

基于复杂融合特征与灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测追踪算法

为了解决当前红外目标检测追踪算法仅依靠单一图像特征对弱小目标增强,使其在背景杂波与噪声干扰严重条件下,难以剔除图像背景中的伪目标像素,导致弱小目标检测与追踪精度不高,提出了基于复杂融合特征与联合灰度-纹理直方图描述子的红外弱小目标检测与追踪算法。首先,针对红外图像不同特征的背景干扰因素,引入不同方向的腐蚀操作结构元素,设计了分类Top-Hat变换算子,充分抑制背景杂波与噪声,从而将弱小目标从复杂背景中凸显出来;随后,引入方差权重信息熵,构建复杂融合特征,对红外图像进行分割,确定候选目标区域;并基于管道滤波模式,对候选目标区域中的真实弱小目标与伪目标进行筛选,将虚假目标过滤;再考虑弱小目标的强度与纹理特征,基于LBP技术(local binary pattern),设计了灰度-纹理直方图描述子,充分描述红外弱小目标的边缘、线端与角点等鲁棒性特征,较好地保留目标的空域信息,有效剔除图像背景中的伪目标像素;最后,联合均值漂移算法,对红外弱小目标进行精确追踪。实验结果显示:与当前红外目标检测追踪技术相比,在复杂背景干扰条件下,本文算法具有更高的检测精度与更低的追踪误差。     

基于信息融合的遥感分类与回归分析研究

本文提出了组合纹理和光谱信息的遥感图像解译技术,将其运用于陆地水体的二元分类,目的是通过组合两种分析方法的优点,得到更好的解译结果。利用灰度共生矩阵来进行纹理分析,同时,红光和红外光谱分析的使用能够改善陆地和水体的分类边界。纹理分析和光谱特征的融合改进了两类标记的精确度。在此基础上,本文针对多光谱数据的特点提出了灰度级差联合概率矩阵(GLDAP),利用提取的特征对多光谱高度数据进行了回归分析。     

基于灰度共生矩阵和区域生长算法的红外光伏图像分割

随着光伏产业的迅速发展,这种光伏新能源在各个方面正扮演越来越重要的作用,因此对光伏面板的维护和状态监测就变得尤为急切。而对光伏面板红外图像的分割是后期对光伏面板故障检测的基础。因此,针对红外光伏图像对比度低、信噪比低等特点,本文提出一种改进的区域生长算法结合灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征和图像的梯度特征对红外光伏面板图像进行分割,该算法通过图像的梯度特征和灰度共生矩阵的熵特征对原始红外光伏图像进行预处理,获得梯度特征和熵特征图像加权叠加后的预处理图像,然后再利用红外图像灰度直方图分布集中的特点,针对需要人工干预进行种子点的选取,实现自动进行种子点的选取,同时对区域生长准则进行改进,使其能够自动的调整生长阈值,从而可以分割出光伏面板区域。实验结果表明,本文算法相比OTSU和K-means聚类算法分割效果更好且更接近手动分割的目标区域。     

可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法

研究树林、陆地场景下可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法.利用拮抗视觉特性在YUV空间融合可见光与红外图像,增强二者的独有特征;在色彩传递阶段,使用3×3大小的十字形窗口定位红外图像的热目标,当窗口的局部均值大于红外图像的整体均值时,确定该像素点处于热目标区,表征红色与亮度(Y)差异的V分量值根据局部均值与整体均值之比进行增强.仿真结果表明,算法用浓烈的红色突出红外图像的热目标,有效地提醒观察者注意感兴趣的目标,同时,可见光图像的场景细节被赋予与白天光照下彩色图像类似的自然色彩,改善了场景的深度感知,提高了形势意识能力.     

分形模型用于菌落图象的纹理分割

利用分形模型对菌落的显微图象进行纹进分析，表面的覆盖维数是描述菌落的有效特征，并综合其灰度特性，抽取菌落的中央隆起部分，用地菌落的识别，结果说明分形模型用于昭菌落具有自相似的物体的纹理分割是成功的。     

基于降低图像分辨率的红外目标跟踪方法

灰度图像色彩信息贫乏，背景噪声不易抑制，会导致分割误差大，使跟踪点发生漂移．针对此问题，提出了基于改变图像分辨率的红外目标跟踪算法．以减小图像分辨率的方法，采用逐点匹配。对下一帧图像进行目标9种方向的跟踪判断．实验结果表明，采用该算法运算速度快。解决了在强背景噪声的情况下跟踪点发生漂移的问题．     

飞行对抗场景中云红外图像仿真研究

云背景对各种红外探测系统的探测识别能力有很大影响。为了更好的研究云背景对红外探测系统的影响,需要建立准确、形象、直观的探测器观察到的云背景红外辐射模型,生成相应的云红外图像。利用分形云插值计算方法和高斯一维随机插值算法,建立云的运动模型和光照模型,利用云层浓度跟高度的关系建立云层模型,实现了对云层形象、直观、准确的仿真。研究结果对红外制导武器在有云飞行对抗过程中的抗干扰评估具有一定参考价值。