基于可编程GPU的红外场景仿真实现

针对以前红外仿真方法细节差、实时性不高等技术难点,提出了一种新的红外物理模型实现方法。该方法将物理信息与物体的几何模型顶点绑定,提高了对红外场景的描述细节。该方法对物理模型的计算在CPU与GPU之间进行了分配,充分利用了可编程GPU的强大运算能力,有效提高了红外场景生成的实时性。讨论了几种典型探测器效应的添加方法。使用仿真图像来说明所提出方法的有效性,同时分析了该方法的优缺点。     

相关序列图像复原算法研究

针对气动光学效应降晰过程的复杂性,提出了一种基于图像相关性的两帧序列图像复原算法。该算法利用图像的相关性,结合气动光学效应降晰函数辨识,在大气流场的光学退化模型未知的情况下,采用两帧序列图像降晰函数辨识实现气动光学效应退化图像复原。为了克服降晰函数辨识算法可能带来的误差,在序列图像辨识降晰函数时,提出将辨识得到的两帧序列图像降晰函数结果差的二阶范数作为惩罚项,当该范数不符合要求时,根据序列图像的质心偏移和旋转偏移对图像进行相应的修正。给出了实现该方法的具体步骤,仿真结果证明了算法的有效性。     

空空导弹红外成像导引头建模与仿真

红外成像导引头仿真平台是分析导引头性能的重要手段,通过分析红外成像导引头仿真系统的设计要求,建立了仿真系统的总体结构,主要包括红外图像合成系统、成像探测系统、图像处理系统和平台伺服控制系统,并描述了各子系统的功能、组成、模型原理和工作过程。它们模拟了导引头接收目标红外辐射、从背景和干扰中检测识别目标并进行跟踪的过程。给出了系统的实现途径和攻击仿真实例,验证了系统的有效性,表明系统可用于改进导引头的性能设计。     

利用脊线检测实现视网膜图像血管中心线的精确提取

提出一种精确有效的基于脊线检测的视网膜图像血管中心线提取算法,该算法首先对原始图像进行脊线检测得到候选视网膜图像血管中心线,然后对原始图像进行照度均衡和多尺度形态学增强处理,最后对各个尺度增强图像在视场ROI区域内进行Otsu双阈值分割或单阈值分割,并将各个尺度的分割结果求和再与脊线检测结果算术相与得到最终的血管中心线。通过对25张荧光造影视网膜图像以及部分彩色视网膜图像进行测试和分析,该算法不但能够检测出低对比度血管和微小血管的中心线,而且提取的血管中心线整体连续性好。将文中算法的结果与血管手动分割血管的细化结果进行比对分析,中心线吻合率平均达到83.5%,且算法性能优于Hoover算法以及保守专家手动检测结果。     

傅里叶变换近红外光谱法测定榨菜酱油成分

基于傅里叶变换近红外光谱技术,通过主成分分析(PCA),可较好地区分不同品牌的榨菜酱油样本.利用偏最小二乘法(PLS)建立了测定榨菜酱油成分的定量分析模型,校正集样本中总酸、氨基酸态氮和食盐的分析模型决定系数(R2)分别为98.44,98.74和98.48,交叉验证均方差(RMSECV)分别为0.001 3,0.008 44和0.355.预测集样本中总酸、氨基酸态氮和食盐的外部验证决定系数(R2)分别为96.04,95.90,96.27,预测集标准偏差(RMSEP)分别为0.017 4,0.012 9,0.48.实验结果具有较高的预测精度,可以用于测定榨菜酱油主要成分的质量浓度.     

UFPA器件微桥腐蚀工艺的研究

利用硅单晶的各向异性腐蚀技术,研究了UFPA探测器的微桥腐蚀工艺.采用独特的腐蚀装置在厚度为300 μm的硅基片上成功地制备了腐蚀坑深度为260 μm,桥面宽度为2 mm的微桥结构.该装置能有效保护硅基片正面免受腐蚀液的漏蚀,从而可实施热释电薄膜的沉积先于微桥制备的技术线路,对提高器件的成品率具有重要的意义.     

视频流中的自适应阈值模板匹配车辆检测算法

在传统帧差法的基础上, 通过对帧差法得到的感兴趣区域进行阈值处理, 得到用白色代表前景、 黑色代表背景的黑白二值图像, 并设计了自适应阈值模板匹配车辆检测算法从黑白二值图像中定位出运动车辆. 实验结果表明, 该算法简单, 容易实现, 能准确定位车辆.     

Ho3+:ZBLAN光纤中的3μm与2μm级联振荡辐射

利用美国Thorlabs公司生产的一种Ho3 :ZBLAN光纤,采用F-P腔型结构,在光纤长度为1.8 m时,获得了3μm和2μm波长的微弱级联振荡辐射。对于推动医用光纤激光领域的研究具有重要价值。     

基于Haralick离散正交多项式曲面拟合的弱小多目标检测方法

提出一种红外弱小多目标图像检测方法,图像先经过中值滤波、高提升滤波增强处理,再用基于Haralick离散正交多项式曲面拟合图像,拟合曲面的极大值点即目标点,可以利用导出的二阶方向导数算子与图像进行卷积得到。对天空、地面背景下低信噪比的红外弱小多目标图像能够有效地分割,增强处理能够有效地抑制噪声干扰。描述了对图像的处理过程,并分析了分割结果。实验表明该算法在执行效率和检测概率上能够取得满意的结果。     

基于MPI的二维经验模分解并行算法

针对二维经验模分解(BEMD)处理大尺寸图像耗时较长的问题,提出了一种基于MPI技术的BEMD并行算法.对BEMD串行程序中极值点选取、平面三角剖分、三角域内数值插值等几个主要部分的运行时间进行了统计,结果表明三角域内数值插值是耗时的主要部分,也是并行化的重点处理部分;随后在高性能计算平台上构建并行环境,基于MPI技术对BEMD算法的包络面生成部分实现了并行化,具体方法是先将剖分后的三角形序列按照进程数均匀划分,使整个图像分割为若干子区域并分配给相应进程,然后各进程拟合出对应子区域的上下Bezier曲面并由0进程进行合并,进而生成上下包络面;最后通过加速比等指标对该算法进行测评.结果表明,算法在30核并行执行时加速比可达20.1396,利用率为64.97%,运行效率的提升较为明显.在数据量达到原始数据的25倍时可扩展性指标为1.3975,表明该算法对大数据量的任务有很好的适应性.