一种CCD相机自动调光的方法

目前靶场光学测量设备大量使用CCD相机,针对目标发射时背景和火焰过亮易导致CCD过饱和造成的图像对比度低、清晰度低的问题,基于CCD器件的成像原理设计了一种根据目标成像的灰度值特性进行调光的方法。在不同的积分时间下,目标温度变化时,成像的灰度值随之变化。利用恒温黑体标定温度、积分时间和成像灰度值,并拟合了目标图像灰度值与温度特性以及积分时间之间的方程,并根据该方程实现CCD相机的自动调光,在应用中取得了预期效果。     

CCD成像型亮度计测量方法研究

利用CCD成像的特点,通过分析CCD成像过程中亮度与数字图像灰度之间的关系,提出了CCD成像型亮度计的设计方法。使用积分球作为标准亮度光源,对CCD拍摄得到的数字图像中像素灰度值与实际亮度之间的关系进行标定,得到图像像素灰度与测量点亮度之间的对应关系,保证亮度测量的准确性。通过对不同曝光时间下亮度分布的测量,拓展CCD成像型亮度计的测量范围。同时为了保证不同曝光时间下亮度的测量精度,将不同曝光时间下的图像灰度结果与积分球产生的标准亮度进行对比,实现成像型亮度计的非线性校正。利用光度特征匹配方法,保证光度计的相对光谱灵敏度与标准光度观察者的光谱光效率接近,减小测量误差。根据CCD成像型亮度计的标定和测量原理,使用Visual C++编制相应的软件,并进行了标定和测量试验来验证CCD成像型亮度计的测量方法,取得了较好的效果。     

飞机红外辐射计算及图像仿真

针对红外对抗与空战仿真的研究需要,对空中飞机红外图像的生成方法进行研究。从红外探测器的成像机理出发,建立了一种空中飞机红外成像仿真模型。首先分别建立机体与尾焰流场计算域的几何模型,并通过Fluent软件计算得到机体与尾焰的温度场,计算中重点考虑了外部热环境与舱内传热对机体温度场的影响;然后建立视线方程与亮度矩阵,计算探测器每个像素点接收的红外辐射亮度大小,经过灰度量化将辐射亮度值转化成灰度级别;最后通过VC++与OpenGL编程生成了飞机的红外灰度图像,并对比分析了不同波段、不同方位下飞机红外图像及红外辐射强度的差异。研究成果可为红外成像导弹的目标识别研究提供目标源。     

航天遥感相机及参数优化方法北大核心CSCD

为提高遥感图像质量,对航天遥感相机系统进行了优化,并提出一种航天遥感相机参数优化方法。在航天遥感相机中设计动态钳位电压值并在航天遥感相机前加装大尺度面阵测光相机,在航天遥感相机推扫某一区域前,测光相机通过低曝光参数和高曝光参数获取该区域图像,实测当前区域的高辐射亮度和低辐射亮度。将高辐射亮度与低辐射亮度的差值设为航天遥感相机的饱和亮度,解算航天遥感相机的曝光参数,并将实测低辐射亮度值设置为钳位电压值。随着卫星的转动,航天遥感相机采用上述曝光参数和钳位电压值完成该位置区域的成像,实现航天遥感相机参数自动调整。地面验证实验表明,通过优化航天遥感相机系统,可在成像前去除大气对灰度层次的影响,提高图像辐射分辨率。根据实验结果统计,图像的灰阶范围可提高80.7%,图像熵显著提升。该方法能够根据当前场景内容充分利用成像系统的动态范围,提高图像的灰度层次和图像质量。     

基于图像灰度的大范围辐射温度反演

为解决高温辐射源和环境温度对红外测温的影响,提高极端工况下红外热像仪的测温精度,以红外辐射理论以及红外热像仪测温原理为基础,提出了一种将红外图像灰度与目标温度、环境温度和积分时间相结合的综合辐射温度反演方法,该方法实现了环境(镜头)温度与场景温度参量解耦,可以独立预估各参量变化所产生的探测器响应变化。首先对红外热像仪进行数据标定,标定时一般采用高精度面源黑体,之后通过计算面源黑体辐射亮度,利用黑体辐亮度和黑体灰度的线性关系,对黑体温度与黑体图像灰度值两组数据之间关系进行拟合,建立全环境温度和全积分时间的大范围温度反演匹配模型。最后在实验室环境下,分别用热像仪和基于灰度的温度反演模型对探测目标进行测温。经过实验验证,该反演模型在实验室环境下取得了较为良好的效果。     

基于红外辐射特性的单波段红外图像被动测距

以单波段红外图像被动测距为研究背景,首先分析了凝视型红外探测系统的工作原理,将其工作过程分为入瞳前和入瞳后两个不同的阶段,其中第一阶段与目标距离相关,而第二阶段则决定于红外探测系统本身的传递函数,而后对图像像素灰度与入瞳处辐亮度之间的关系进行了表述;然后针对点目标与面目标的成像特点,分别计算了相应的目标与背景的入瞳处幅亮度差,得出:两者的红外辐射特性存在一致性.基于短时间内目标近似匀速运动的假设,推导了单波段红外图像被动测距方法.最后利用外场实测中长波红外图像对该算法进行了验证,并对测距结果和测距误差进行了详细分析.     

IRFPA积分时间自适应预测方法研究

积分时间是决定 IRFPA (红外焦平面阵列)成像质量的关键因素。针对红外测量系统难以实时自动确定积分时间的问题,提出基于人眼视觉特性和事前辐射标定的积分时间自适应预测方法。假定目标和背景在连续两帧内不突变,结合事前辐射标定结果、目标和背景信息反演计算各积分时间的目标和背景灰度,以人眼视觉特性和跟踪判据为调节依据,自动预测合适的积分时间。实验结果表明,该方法能自适应快速预测满足要求的积分时间,使获取的图像处于线性区中段,保证了成像质量,有利于目标的初始捕获和平稳跟踪。     

提高空间红外点目标探测系统探测能力的方法北大核心CSCD

点目标探测系统是探测与测量系统,要保证弱目标高信噪比并且可同时探测不同强度的目标,实现大动态范围高灵敏度探测。传统成像系统通过切换探测器积分电容和改变积分时间无法同时兼顾信噪比与动态范围。针对采用模拟TDI红外探测器的扫描型红外点目标探测系统,本文综合考虑弱目标与背景杂波的辐射强度,提出红外探测器采用TDI累加不平均输出方案,提高相机信噪比,以及图像信噪比,从而提高弱目标探测能力。同时提出TDI累加输出与单像元输出自动选择方案解决累加不平均方案带来的系统动态范围变小问题。结合观测图像需求,给出了探测系统输出响应归一化的方法,最后通过实验测试,验证了系统设计方法的正确性。     

基于单站双波段红外图像的面目标被动测距研究

论文将凝视红外成像系统的工作过程划分为与目标距离有关的第一阶段和只与探测器有关的第二阶段;针对第一阶段推导了面目标在凝视红外成像系统入瞳处的辐亮度的表达式,针对第二阶段利用黑体定标实验求解了红外图像灰度与入瞳处目标辐亮度之间的表达式;然后基于单站舣波段红外成像系统所得到的目标红外图像推导了面目标距离表达式.最后论文采用机场等地实测单站双波段红外图像数据对算法进行了验证并对试验结果和误差进行了分析.     

变积分时间的空间红外相机单点绝对辐射定标法

针对星上多点辐射定标获取方法问题,研究了变积分时间的单点绝对辐射定标方法。首先,根据红外相机响应特性建立了变积分时间的红外成像系统响应模型;其次,分析了变积分时间和变辐射亮度相机响应模型的理论差异,提出了利用星上单点标准变积分时间的红外相机绝对辐射定标方法;最后,结合探测器的光谱响应曲线,分析了变积分时间单点定标法引入的系统误差。实例计算表明:在积分时间为10 ms、温度范围为250～500 K的黑体辐射能量下,对应适当温度的单点标准变积分时间绝对定标方法,引入的最大原理误差可达1.5%。变积分时间的单点绝对定标方法避免了黑体多点定标设计和控制的复杂性,可用于空间红外相机的在轨辐射定标。     

红外靶标的图像灰度与温度相关性剖析

通过图像灰度与温度的相关性,可以精确地得到一些领域上难以被测量到的温度。提出了基于红外靶标的图像灰度与温度的相关性分析。以自行研制的红外靶标为研究对象, 采集带有圆形目标孔的红外靶标在不同温度(60~110℃)下的红外图像, 再利用Matlab提取不同温度下特定区域的红外图像灰度值,从而确定红外靶标图像灰度与其温度的相关性,得其相关系数为0.962。实验结果表明:红外靶标图像中AOI(area of interest)的平均灰度与温度存在明显的相关性, 当红外靶标的温度发生变化时, 其红外图像灰度也随之发生变化,且两者呈良好的线性关系。基于红外靶标的图像灰度与温度的相关性在造纸厂草料自燃研究、医疗安全、道路施工等方面都有着较好的应用。     

一种基于图像纹理的模板匹配算法

为了提高实际工程应用中图像匹配算法计算的实时性，增强图像匹配算法对复杂场景跟踪的鲁棒性，提出了一种新的基于图像纹理的模板匹配算法(TTM)。依据邻域内像素灰度变化的趋势分别提取水平、垂直方向二值化的图像纹理矩阵，然后根据定义的一个相似性判别准则，分别度量水平、垂直两个方向二值化图像矩阵之间的相关置信度。最后，通过合成两个方向上的图像匹配置信度结果得到目标配准置信度。实验结果表明，该算法对图像光照变化、目标部分被遮挡等情况具有较好的适应性。     

双光路透射法测量浮法玻璃厚度研究

基于光的折射和透射原理,提出了一种测量浮法玻璃厚度的双光路透射法。该方法采用两个对称放置的线结构激光同时照射浮法玻璃,两束透射光经玻璃另一侧对称放置的双反射镜反射后再经透镜成像在图像传感器CCD的光敏单元上,利用Matlab对采集卡获取的线光带图像进行去噪处理,采用自适应边界阈值定位及灰度重心算法提取线光带图像中心像素,进而计算中心像素差,通过分析给出玻璃厚度与中心像素差变化量的关系式。通过对不同厚度的玻璃进行实验测量,结果表明双光路透射法测量精度高,能够满足玻璃厚度测量国家标准。     

基于压缩感知高反光成像技术研究

高反光物体成像时反射的光强容易超出传感器接收光强的最大量化值,使得采集图像部分区域图像失真,严重影响信息传递。为了改善高反光成像饱和区域中数据丢失的状况,该文结合压缩感知这一新的采样理论提出基于压缩感知高反光成像方法,利用特定测量矩阵对目标图像进行线性采样,将CCD图像传感器的单个光强采样值与测量矩阵中的分布数据对应结合,对整合后的数据用算法进行恢复重建实现被测目标在高光环境中成像。以峰值信噪比和灰度直方图作为客观评定标准。实验表明,该成像方法鲁棒性较强、可行性较高,直方图检测饱和像素占比为0%,峰值信噪比为58.37 dB实现了在高光环境下不含饱和光成像,为压缩感知在成像应用中提供了新的方向。     

一种基于卡尔曼的红外相机动态范围自适应调整算法

卡尔曼算法在目标跟踪、风向预测、非均匀性矫正领域都有着广泛应用。提出了用卡尔曼算法进行线列相机扫描灰度值的预测。根据线列探测器的实时扫描,得出了灰度直方图的变化,并将这一过程归一化到卡尔曼公式中;用递推法快速测出了下一时间灰度的统计分布,间接预测了积分时间,最终达到了红外线列探测器动态范围自适应控制的目的。采用多幅8 bit图像为不同场景提供仿真环境,最终快速稳定地预测出了下一阶段的灰度分布统计图。结果为红外线列相机扫描提供了智能化解决方案。     

激光三角法位移测量中光强度的模糊自适应控制

在激光三角法位移测量系统中,激光的强弱、被测表面颜色、粗糙度等对测量精度有着显著的影响。提出了新的光强度模糊自适应控制方法,智能控制激光功率、光积分时间以及CCD 放大增益来调节系统光强度,达到最合适光强度;在被测表面形态变化的情况下能够实现光强度自适应控制,提高位移测量的精度;计算机仿真将不同的系统光强度调节到预设值3200,验证了控制策略的可行性。并经实验表明,通过控制上述三种要素,CCD 接收到的信号强度能够调节到预期范围,而且测量小位移时精度提高了5%。     

一种基于FPGA的彩色图像实时增强方法

彩色图像中包含了丰富的颜色信息,能够直观地感知世界,它使我们的工作生活更加便利。但是,由于一些恶劣环境的影响,彩色图像的成像会出现模糊、目标被淹没、对比度偏低等问题。针对此问题,本文设计了一款基于FPGA的嵌入式实时图像增强处理系统。并提出一种灰度值拉伸变换方法,将该方法直接对RGB色彩空间的R、G、B三分量进行增强处理,既增大了灰度值的变化范围提高人眼视觉效果,也避免了色彩空间转换带来的计算量及节省了处理时间满足了工程的实时性要求。目前该系统已在实际工程项目中应用,工程结果表明该系统工作稳定有效,能够有效解决工程中出现的光线条件差,低对比度情况下的彩色图像增强问题。     

自适应统计范围调整的红外图像灰度信息统计算法

长波红外焦平面探测器以太空为背景成像后,图像灰度信息的统计量易受探测器固定坏元和随机坏元的影响,为解决此问题提出了一种自适应统计范围调整的红外图像灰度信息统计算法。其基本思想是在统计灰度信息时自适应设置一定的统计范围,尽可能排除坏元对统计灰度信息的影响。算法中建立线性模型描述当前帧统计得到的灰度信息与下一帧统计范围之间的关系,以统计均值的均方误差最小为准则调整线性模型参数。仿真实验表明,该算法能够追踪红外图像的背景渐变并自适应调整下一帧统计范围,克服了长波红外探测器中坏元对于统计过程的影响,为后续的处理提供准确的灰度信息。此外,该算法以一种序贯递推的方式执行,适合在对实时性要求较高的系统中实现。