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.     

基于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正

针对在高光谱偏振成像系统中,由于红外面阵探测器CCD像元响应的不均匀性引起像素误差,提出了一种适于AOTF的高光谱偏振红外焦平面非均匀性校正的方法。本文采用积分球进行辐射定标,分析输出辐照度和像元响应的关系,提出了曲线拟合方法,此方法加快了运算速度并使得输出非均匀性减小了90%以上。根据实验结果对粗糙度进行对比分析,场景的粗糙度降低了20%以上,得到在单色光和复色光下粗糙度一致,解决了在高光谱全偏振成像时CCD对其造成的影响,从而使得光谱精度更高。     

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FPGA的红外图像非均匀性校正系统设计

针对红外图像成像的非均匀性分布特性,本文以FPGA为核心器件运用中值直方图均衡算法对红外图像的非均匀性矫正。实验表明该方法对红外图像的固定模式噪声消减效果明显,且具有实现速度快、实时性高的优点,利于系统小型化的实现。     

一种新的红外焦平面阵列非均匀性校正技术

在分析了红外焦平面陈列非均匀性的噪声特性基础上,提出用噪声抵消的方法来对红外焦平面阵列的非均匀性进行自适应校正,针对实际图像进行了实验,结果表明该方法比神经网络法能得到更好的校正效果。     

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。     

红外图像自适应的非均匀校正算法

提出了一种新的红外焦平面器件的自适应非均匀校正算法,它利用最小均方误差自适应算法获取探测器的初始校正系数,还可以跟踪探测器的漂移自动更新系数.该算法不同于传统两点定标的近似计算,它以足够精准的自适应系数来进行校正,同时不依赖于探测器响应稳定的前提,能够适应更为恶劣的条件,如有温度起伏以及其他时变干扰的环境.经本算法校正后系统图像信噪比可提高5dB左右,在TMS320C6414数字信号处理器的硬件平台下能在8s内收敛,且满足25帧/s的实时性要求.     

基于Nios红外图像实时非均匀性校正研究

针对红外成像系统在图像处理中所涉及的数据量大,实时处理难于实现的特点,运用Altera公司SOPC-Nios嵌入式软核心处理器技术,提出一种利用FPGA硬件实现红外焦平面阵列实时非均匀性两点校正的方法.该方法针对非均匀性校正关键的内部循环和耗时算法,创建Nios嵌入式处理器的定制指令,将复杂的顺序指令简化为硬件实现的单指令,用硬件实现校正算法,极大地提高了系统的处理速度和性能,有效地解决了红外成像技术中实时性难题.     

红外焦平面器件非均匀性校正的FPGA实现

提出了一种基于FPGA的红外焦平面非均匀性校正的实现方案。在系统中,采用基于黑体的两点校正的方案。另外,校正参数的获取,可以采用两种工作模式,通过存储器下载和在线计算校正参数。实验表明,这种解决方案可以实时完成校正处理,并有效地抑制了器件的非均匀性。     

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.     

红外热像仪用于金属材料断裂过程的实验研究

对4种金属材料14个试件受力变形直至断裂过程产生的红外辐射信息进行了实验研究。结果表明：金属试件在加载过程中所产生的红外热效应总体上比煤（岩）所产生的红外热效应明显，金属试件断裂前，在其未来断裂面形成的位置会出现高温前兆。这一现象将为红外遥感技术在大型复杂金属结构应力分析及无损检测方面的工程应用提供了实验基础。     

热红外高光谱遥感回归分析定量反演石英含量

热液矿床是重要的矿床类型,包含金矿、铜矿、锡矿、铀矿、钨矿、铅锌矿等重要矿床。在多数情况下,热液活动造成其与围岩石英含量的差异。目前遥感技术仅能提取SiO_2含量(或相对含量)及其分布范围,难以精确反映石英含量的差异信息。通过分析JHU波谱库中不同矿物的光谱曲线以及其他多种含石英岩石和不含石英岩石的光谱曲线,区分了SiO_2光谱特征谱段和石英光谱特征谱段。使用热红外地面光谱仪102f实测样品光谱,通过线性回归方程统计出石英含量的计算公式。最后,通过热红外成像光谱仪(thermal airborne hyperspectral imager,TASI)提取研究区石英含量来验证公式的正确性,并得到野外验证。得出结果:8.6μm处的发射峰是8~11.5μm范围内石英唯一明显的光谱特征,其发射峰的凸显程度与石英含量呈正相关关系。     

基于红外热成像技术的锂离子电池热特性试验研究

为了深入研究锂离子电池在工作状态下的热特性,通过试验与理论分析手段,结合红外成像技术与非接触式可视化观测方法,研究了锂离子电池单体在不同放电倍率下的表面温度分布特征及不同荷电状态(State of charge,SOC)下的温度均衡性和不同测量点的温升特性。结果表明:锂离子电池极耳附近区域为主要的产热源,且放电倍率越高,产热量越大;电池温度上升越快,最高温度越高,电池温度均衡性越差; 1C放电时,电池表面的温度梯度以多个类半圆形温区呈现;并以正极区为圆心向整个电池扩展; 2C放电时,初期形成的两个半圆形温区重合为一个以圆弧为下边的类矩形温区,直至扩展到电池下边缘;不同放电倍率下,电池温升速率均呈现先减小后增大的趋势。根据以上分析及研究成果,可以合理改进电池单体结构,设计电池组或电池包散热方案,提高锂离子电池在工作过程中的高效性和安全性。     

基于直方图的热像显示算法研究

给出了PE算法平台值取法的依据和算法用C语言实现的步骤,并结合具体的实例进行试验,比较和分析了这三种算法能有效压缩信息提高图像对比度的原因,试验表明以HE和HP算法为极限情况的PE算法在合理选择平台值的基础上进行大动态范围的热像显示效果良好．     

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.     

基于改进自组织竞争神经网络的高光谱图像分类

针对传统的SOFM网络对高光谱图像分类精度低的缺点,提出了采用模糊积分与神经网络相结合的分类方法．即在改变网络的学习速率函数和邻域函数的前提下,同时对分类结果采用基于模糊积分的信息融合,使分类器之间相互补偿,并用高光谱图像的分类实验进行验证．与普通的SOFM网络和K均值聚类方法相比较,分类效果更好．     

基于地物波谱形态参数化的高光谱图像分类方法研究

利用语素向量的形态描述方法实现地物波谱形态的参数化,以不同地物具有不同波谱曲线为地物分类准则,在MATLAB设计中,实现一种带通配符的地物波谱曲线形态差异遥感图像分类程序,应用此程序对高光谱遥感图像所得的分类结果与其他分类方法所得的分类结果进行对比.结果说明,此方法可以将地物波谱的波形信息最大限度地保留并利用,进一步解决遥感影像分类中"光谱值"相似及现有的光谱匹配方法受类内差异变化影响大的问题,运用Kappa系数的精度评价证明此方法对高光谱遥感图像的分类优于SVM分类方法.     

基于Vega的某凝视型红外热成像系统仿真研究

基于Vega软件的红外仿真模块,结合凝视型热成像系统的具体成像原理,介绍了红外仿真的基本思路,分析了SensorWorks模块的理论基础,把模块模型分解为调制传递函数模型和噪声模型;给出了具体的仿真结果.     

一种新的红外纹理生成方法

为解决大规模背景场景纹理生成中的问题,结合纹理数据和物理模型,提出一种新的红外纹理生成方法.分析背景红外成像模型,通过建立背景温度模型、辐射模型、灰度映射模型,得到不同天气、任意时段的红外灰度值;利用可见光纹理图像,结合统计方法提取灰度空间分布,合成红外纹理.通过调节合成因子,可以生成具有红外辐射信息又不乏灰度空间变化信息的红外场景仿真图像.实验结果表明:该方法有效解决了实测数据获取困难,复杂建模耗时耗力、计算误差大的问题;生成的红外场景可视化效果大大提高,同时也能真实反映场景24 h温度变化规律.