红外图像非均匀性校正算法评估

红外图像非均匀性校正算法的选择直接影响成像质量和实现的难易程度.通过采集到的红外图像,对常用的几种非均匀性校正算法进行了定量分析和定性比较,结果发现,两点非均匀性校正算法、两点与LMS综合算法均有较好的校正效果,但综合算法具有更小的剩余非均匀性.非均匀性的评估为红外图像处理算法的选择提供了依据.     

一种改进的自适应非均匀性校正算法

针对扫描型红外成像系统的特点,对局部恒定统计校正算法进行了研究和改进.新算法在原算法的基础上增加局部像素处理,可以单帧内完成非均匀性校正.仿真结果表明该算法能够有效地去除非均匀性引起的横条纹,并且算法具有很好的实时性,能够满足高速实时图像处理的要求.     

基于帧间运动的神经网络非均匀性校正及其硬件实现

为解决红外焦平面阵列的非均匀性噪声制约红外成像质量问题,提出基于场景的神经网络非均匀性校正算法,利用帧间运动的图像序列实现非均匀性校正.先采用基于投影的运动估计算法选取神经网络算法的学习参考帧,再进行偏置矩阵计算的基于帧间运动判断的神经网络非均匀性校正算法,有效克服了传统SBNNT由于运动不足产生的鬼影问题.算法已在以TMS320DM643为处理核心DSP硬件处理平台上实现,取得了较好的校正效果.     

基于CPLD的图像传感器非均匀性校正

任何类型的图像传感器都存在着不可避免的非均匀性问题,非均匀性直接影响了传感器的成像质量及其应用范围.为此,讨论了多点校正方法的原理和算法,设计了基于复杂可编程逻辑器件(CPLD)的非均匀性校正实现方案,并针对CL512J型自扫描光电二极管阵列(SSPA)图像传感器进行了实时多点校正实验.结果表明,该校正系统能够将CL512J的非均匀性从40%降到2%.     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法的研究

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性,会严重影响红外成像质量。对非均匀性的主要来源和表现形式进行了探讨,介绍了在工程应用中常用的校正方法,两点温度校正法、时域高通滤波法和人工神经网络法,给出详细的推导,并对几种校正算法进行了分析和研究,对这几种校正算法的优点和缺点进行讨论和综合对比,为进一步开展红外焦平面非均匀性校正提供参考意见。     

一种高精度CCD测试系统的非均匀性校正方法

针对高精度光电耦合器件(CCD)测试系统中像素的非均匀性给测试结果带来较大误差的问题,根据引起图像像素非均匀性噪声的特性,建立了对应的图像模型.采用自适应阈值分割算法将图像二值化分离出有效使用像素,并提出了一种采用两点线性方法对非均匀性像素进行校正的算法.仿真实验采用高速面阵CCD采集由激光器发射的圆形光斑图像,并通过计算图像光斑的中心坐标进行了验证.结果表明,该算法能够将图像的复杂背景与光斑分离,可校正其像素的非均匀性,稳定光斑的像素灰度值.在相同条件下连续采集图像,图像光斑的中心坐标稳定.     

场发射平板显示器件亮度非均匀性校正方法的研究

首次提出采用亮度不均校正的方案解决场发射平板显示器件中微尖阵列均匀性问题；建立了矩阵式平板显示器件亮度非均匀性校正的物理模型，并近似成相应的数学模型；给出了校正参量的优化算法，计算得到了由亮度非均匀性决定的显示器件的成品率与非均匀调制特性标准差的关系．     

光谱仪焦平面阵列非均匀性校正的研究

针对成像光谱仪相关技术要求,对辐射源定标焦平面阵列非均匀性校正的数学方法进行了深入研究,导出了适于成像光谱仪应用的相关算法并分析了其特点,实验结果表明焦平面阵列非均匀性校正算法能有效提高成像光谱仪干涉图的成像质量,显著提高光谱复原的精确性.     

基于遗传算法BP神经网络优化IRFPA非均匀性适应校正算法

本文具体研究了红外图像非均匀性校正算法中的基于场景类BP神经网络校正算法。针对BP神经网络算法运算量大、容易进入局部最小值、实时性能差的问题,提出利用遗传算法优化BP神经网络校正过程的算法。     

基于定标法的红外图像非均匀性校正

采用一点和两点定标法对实际红外凝视型系统图像进行了非均匀校正,运用客观评价的方法对两者的校正效果进行了比较：一点法算法简单,但其校正结果无法满足红外系统,而两点法校正后图像的非均匀性则能很好的满足系统的要求。     

基于孔径分割的相控阵雷达认知成像调度算法

在相控阵雷达资源调度研究领域,关于时间资源的分配已较为成熟,然而对于孔径资源的分配方面尚有待深入研究。针对相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于孔径分割的多目标认知成像调度算法。首先对目标的回波特征进行认知,计算出目标成像所需占用的时间资源、孔径资源及综合威胁度;然后根据反馈信息,对多个成像任务进行合理调度;最后利用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对各个目标进行成像,实现多个任务在孔径上并行,在时间上交替执行。仿真实验表明,在保证成像质量的前提下,基于孔径分割的自适应调度算法能够提高成像任务的调度成功率与雷达系统的资源利用率。     

基于立体视觉的被动测距技术研究

为了实现基于立体视觉的被动测距技术,该文搭建了一套双目成像测距系统实验平台,研究了基于双目立体视觉的被动成像处理算法;设计了可实现多目标的实时跟踪测距的双目成像测距应用软件,对提出的一种基于SIFT搜索窗口大小随着目标尺寸变化自适应调整的跟踪算法进行了验证.测试结果表明该软件在跟踪、测距方面表现出色,在1~2个目标时具有较好的实时性.通过平面标定法进行准确的摄像机标定,采用SIFT特征匹配算法进行立体匹配,测试结果表明在取octave层数为4时,匹配准确度一般可在0.05个像素范围内.实际外场测试实验表明,该算法对一定距离范围内的目标物体进行测量具有较好的准确性.     

红外热成像系统温度漂移补偿算法研究

针对红外焦平面阵列(infrared focal plane arrays, IRFPA)响应输出易受到环境温度变化的影响,且长时间工作后易发生温度漂移,导致红外热成像系统测温误差大,为此提出了一种红外热成像系统温度漂移补偿算法。该算法建立了红外焦平面阵列响应输出随环境温度变化的补偿模型,利用该模型对IRFPA每个像素响应输出值进行逐一修正。将该补偿算法加入红外热成像系统中,进行红外目标的温度显示实验。实验结果表明,该算法能够有效减少环境温度变化引起的测温误差,提高红外热成像系统的测温精度。     

改善机载雷达方位聚焦的成像处理试验研究

雷达（SAR）信号相位的稳定性对于成像处理后图像的方位向分辨率的高低有至关重要的影响．由于飞行平台运动误差或湍流大气中微波传播的影响会直接导致信号相位的波动,机载SAR的方位聚焦一直是SAR成像研究中的重要内容．这里介绍一种基于相位梯度自动聚焦矫正信号相位的高分辨率机载SAR成像处理方法,利用这种方法,对真实的机载SAR信号实验数据进行成像处理．试验表明：在缺乏机载平台运动补偿系统提供飞机运动状况信息的情况下,该成像方法能够有效地估计和补偿相位误差,从而可获得方位向分辨率明显提高的机载SAR图像．     

用FLEX10K10实现小型卷积处理器

当对图像进行滤波、增强、边缘探测等处理时需要用到卷积运算 ,专用蕊片可以实现实时卷积运算 ,但价格昂贵 ,普通场合不易使用 ,随着大规模可编程逻辑器件 (FPGA)的出现 ,包括卷积在内的许多算法硬件实现变为可能。该文基于ALTERA公司的MAXPLUS开发软件 ,选用FLEX10K10器件 ,设计了一种能够对视频信号进行实时处理的卷积器 ,卷积窗口 3× 3,数据宽度 4bit× 8bit,延时2 0 0ns,并给出了设计应注意的事项     

基于消卷积的三维成像雷达散射截面测量技术

基于三维成像雷达散射截面积(RCS, Radar cross section)测量技术是近年新兴的一种灵活、高效的RCS测量技术。该技术基于三维线阵合成孔径雷达(SAR, Synthetic aperture radar)测量系统对目标进行近场三维高分辨成像,通过近远场变换算法,得到目标的远场RCS,具备近场、外场测量能力。基于成像的RCS测量,其成像精度就直接影响着RCS的测量精度,因此,为了得到高质量的RCS结果,就需要得到高分辨的图像。本文采用压缩感知三维成像算法对目标进行成像,有效提高了RCS的反演精度,并分析了改进CLEAN算法的抑制旁瓣原理,得出两种方法都是基于消卷积原理对旁瓣进行抑制。用MATLAB和FEKO测量仿真,结果表明压缩感知算法提取散射中心效果更好,且提高了RCS的反演精度。     

基于5G通信和图像增强算法的交通监控系统设计

目前我国交通监控系统存在着传输速率低、低稳定性差,丢包率高,并且系统成像易受雾霾和低照度的外部因素影响使监控视频关键信息丢失,导致识别算法准确率下降的问题。针对上述的问题,设计一种结合5G无线通信技术和图像增强算法的交通监控系统。该系统在硬件方面利用5G通信设备传输视频数据,并在服务器端采用改进的单尺度Retinex算法对交通监控图像进行去雾。引入反转图像通过大气散射模型对图像亮度进行增强解决低照度对系统成像的影响。通过理论分析与实验仿真,该监控系统能够保证监控视频传输的稳定性,并且对受雾霾和低照度影响的交通监控图像具有一定的增强效果,有效的提高了识别算法的准确性。     

多通道实时ISAR成像系统的设计与实现

基于距离多普勒(R-D)算法原理,以低轨道卫星目标为例,推导了在给定的横向分辨率下所需的成像积累时间,并根据雷达参数和目标特性进行了仿真验证.在实时成像处理运算量和存储量需求分析的基础上,设计和实现了一套多通道实时逆合成孔径雷达(ISAR)成像系统.外场实验结果表明,该系统设计合理,多通道成像效果良好.     

获取俯仰信息的车载合成孔径雷达成像方法

车载合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)技术能够弥补摄像头和激光雷达在恶劣环境下感知能力的不足.针对现有一维车载SAR成像方案无法实现目标俯仰方向分辨的缺点,提出一种基于俯仰方向等效均匀阵列和行进方向合成孔径相结合的二维SAR成像方案.数据采集系统采用77 GHz商用多输入多输出雷达和线性导轨搭建.实验结果证明,该系统所得成像结果能够有效反映目标外形轮廓.在车辆非直线轨迹运动场景下,存在唯一可用后向投影算法时间复杂度过高的问题,针对上述成像方案阵元特点,提出一种基于时域和波数域结合的快速成像算法.理论推导和仿真实验表明,该算法能有效降低时间复杂度,且保持良好成像效果.     

基于激光成像三维数据的目标重建

激光成像具有成像速度高、测距精度高、成本低、抗干扰能力强、可靠性好等优点,具有广阔的应用前景.比较了几种激光成像体制,重点研究了在距离选通成像体制下的数据获取、三维目标重建等内容,并提出了在距离选通成像模式下的运动补偿算法,修正了探测系统和目标相对运动时的测量误差.