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。     

一种SAR图像灰度压缩性能的统计检验方法

提出两种性能检验统计参数，用来衡量各种合成孔径雷达(SAR)图像灰度压缩算法速成的直方图差异。首先对原始图像直方图进行动态范围变换，求得其相对均值与相对方差，后将压缩图像直方图的均值和方差与之比较，得到相对均值偏量与相对方差偏量。计算机仿真结果与目视判读一致，可用于对SAR图像灰度压缩算法的性能检验。     

双参数加权的低信噪比面目标检测方法

针对传统恒虚警检测低信噪比情况下面目标性能下降问题,提出了基于均值和方差双参数检测的新方案。首先采用了目标与背景统计特性差异最大化准则,估计出待检测单元的均值和方差,并通过互乘待检测单元的均值和方差获得最终的检测图像,得到了最优均值和最优方差统计特性,再利用全局CFAR检测检测出目标,从而在保证一定检测概率的同时降低虚警概率。仿真结果表明,该方法对低信噪比面目标的检测性能优于传统的恒虚警检测。     

二维直线型最小误差阈值分割法

一维最小误差阈值法假设了目标和背景的灰度分布服从混合正态分布。考虑到噪声等因素对图像质量的影响,该文在二维灰度直方图上,基于二维混合正态分布假设,给出二维直线型最小误差阈值法的表达式。为了提高算法的运行速度,也给出了快速递推算法。实验表明,二维直线型最小误差阈值法是一个有效的图像分割算法,能够更好地适应目标和背景方差相差较大的含噪图像分割问题。     

基于平方距离的对称共生矩阵阈值法

基于图像共生矩阵的阈值法是图像分割的一种基本方法,本文基于“灰度—灰度”对称共生矩阵,通过定义目标区域和背景区域的均值,提出了一个阈值分割方法.该方法和常见的基于对称共生矩阵阈值法相比,对图像的适应性更强,仿真实验验证了本文方法的有效性.     

一种低对比度红外图像增强方法

简要介绍了图像增强方法,分析了海军靶场红外图像的特点,并提出了相应去除噪声和图像增强方法。海军靶场红外图像具有动态范围小、噪声多、对比度低的特点。在图像增强处理时,将多幅背景均匀的红外图像进行统计平均得到背景噪声,通过图像点运算消除背景噪声,用灰度修正的方法完成图像增强处理,取得了较好的图像视觉效果。用该算法对靶场现有低对比度图像进行增强处理取得了较好的结果,验证了算法的有效性。     

一种图像清晰度评价方法

图像清晰度评价在图像分析和识别中具有重要的意义.对于同一内容的图像,清晰图像的边缘相对模糊图像具有较大的灰度变化率的特征.提出了一种以图像边缘灰度变化率为指标的图像清晰度评价方法,即以每一行灰度值连续下降间隔像素点数最多的边缘灰度变化率代表这一行的灰度变化率,计算出图像所有行灰度变化率均值为评价指标.分析了清晰图像与模糊图像某行边缘灰度变化规律,设计了这种新的图像清晰度评价方法的实现流程.以红外图像和一般的可见光和运动模糊图像为对象,进行了该方法与相邻像素灰度方差法和方差法对比研究.实验结果表明:该方法能更好地满足单调性和无偏性,具有更高的灵敏度.     

卫星侦察红外图像背景特征分析

以卫星侦察红外图像背景为研究对象,在分析其特点的基础上,讨论了可用于红外图像背景分类的特征量。为了描述卫星侦察红外图像背景的纹理特征,基于灰度共生矩阵和直方图,计算了能量、惯性矩、熵、相关性、灰度均值和方差等统计特征指标。通过大量样本的识别实验,结果也验证了文中所提取的纹理特征量可以有效识别卫星侦察红外图像的背景。     

16位星空背景图像噪声抑制方法

星空背景弱小目标观测图像的目标无任何形状、纹理及颜色信息,与恒星、噪声相似度高,抑制背景、消除噪声是最大限度保留目标信息的基础.从分析星空背景弱小目标观测图像的直方图特性出发,提出了不断舍弃高灰度区域、减小样本方差的方法估计星空背景参量,用此背景参数进行噪声抑制.实验证明,所提方法能够在复杂背景噪声和恒星的影响下,滤除...     

基于旁瓣光束衍射反演的远场测量旁瓣波峰参数检测方法

针对强激光远场测量不能有效识别旁瓣光束任意方向各个旁瓣波峰参数的问题,提出了基于旁瓣光束衍射反演的远场测量旁瓣波峰参数的检测方法。对旁瓣光束图像按照选定的角度采样间隔进行量化,使用角度变换将二维旁瓣光束图像转化为全方向的一维旁瓣光束曲线集合,检测每一个角度的一维旁瓣光束曲线的各个旁瓣波峰参数,从而获得旁瓣光束任意方向各个旁瓣波峰的参数。主要优化措施为：(1)使用角度变换将二维旁瓣光束图像转化为全方向的一维旁瓣光束曲线集合;(2)检测每一个角度的一维旁瓣光束曲线的各个旁瓣波峰的参数,统计所有方向的各个旁瓣峰值,生成每个旁瓣波峰的极大值圆环;(3)统计每个旁瓣波峰极大值圆环的灰度均值,将各个旁瓣波峰极大值圆环的灰度均值与本底噪声进行比较,选择大于本底噪声1.5倍的最小波峰均值为整个旁瓣光束的最小可测旁瓣波峰信号。实验结果表明：该方法能够有效检测旁瓣光束任意方向各个旁瓣波峰的参数,任意方向上灰度极大值均值与理论值灰度极大值误差为0.477,5个波峰的极大值圆环半径均值与理论值半径之间误差小于1个像素。该方法提高了基于旁瓣光束衍射反演的远场测量的实验精度和可信度,为将来大科学装置强激光远场的精...     

实现弱星提取及质心定位的帧间窗口移位灰度叠加法

星敏感器在动态跟踪模式下,移位星像的信噪比衰减,弱星难以提取,当探测星数降为2颗时,定姿误差加大。鉴于对齐灰度叠加不能显著提高动态星像的信噪比,故提出一种帧间窗口移位灰度叠加法。通过对备选弱星窗口灰度数据进行流水缓存并移位叠加,增强弱星灰度及信噪比,使其满足探测阈值条件,确保星敏感器视场中始终保持不少于3颗星。仿真结果表明:4帧灰度叠加后弱星信噪比较单帧星图提高了1倍多,增加一颗观测星后定姿精度更高。     

红外图像增强技术在TMS320DM642上的应用

针对红外图像普遍存在目标与背景对比度差、边缘模糊、信噪比低和灰度层次差等缺陷,提出了一种改进的直方图均衡红外图像增强算法。首先通过自适应地选择合适的灰度阈值,在图像直方图中将像素所占比例小于阈值的冗余灰度级完全压缩,并对大于阈值的有效灰度级进行基于一种非常合理的对数函数的拉伸变换;然后对拉伸后的灰度级进行常规的直方图均衡处理;最后在整个灰度范围内对经过均衡处理的图像灰度级进行等间距排列。为了满足算法的实时性,设计了一种以TMS320DM642高性能DSP芯片为核心处理器的红外图像增强系统平台。实验结果表明,采用该算法增强后的图像质量明显优于采用直方图均衡算法增强后的图像质量,图像的目标与背景的对比度和图像的清晰度都得到了提高,边缘细节也得到了保留;同时,采用该算法处理一帧320×256×8bits的红外图像仅仅用时16．73ms,完全满足实时图像处理的要求。     

基于数学形态学的红外运动小目标识别算法研究

针对红外成像制导跟踪的目标具有低信噪比、且背景和噪声干扰信息严重的特点，设计了一种基于数学形态学的红外灰度图像小目标检测识别算法。实验表明，该算法能够大大提高目标的信噪比，去除背景和噪声干扰，保留目标的灰度信息，满足系统的实时性要求，是一种有效的红外灰度图像小目标检测算法。     

基于轮廓像的舰船目标识别方法研究

研究了舰船目标轮廓像形成原理,基于轮廓像的舰船目标识别方法不仅利用了雷达一维回波信息,还利用了回波序列间的相关性信息。建立了3种舰船模型,仿真获取回波序列形成的轮廓像数据,转化为二维灰度图像,提取多种特征进行描述。采用类间距离和类内距离作为依据讨论了特征选择的问题。仿真分析了信噪比、目标姿态角对识别结果的影响,给出了符合识别要求的信噪比范围以及建立模板库需要考虑的目标姿态角情况,结果表明采用轮廓像技术识别舰船目标具有良好的效果。     

一种基于语谱图分析的语音增强算法

针对传统谱减法会产生“音乐噪声”及在低噪比环境下降噪效果不理想的问题,提出一种基于语谱图分析的语音增强算法.所提方法先对带噪语音进行谱减处理,再通过语谱图分析对处理后的语音信号进行去小亮块处理,即对“音乐噪声”进行有效的削弱,最后通过设置阈值,滤除低灰度值的成份,即消除残留近似高斯噪声.实验结果表明,提出的算法可以有效地解决谱减法后残留的“音乐噪声”及低信噪比下谱减法残留噪声较大的问题.     

基于自适应阈值HMRF的红外超分辨率重建

在MAP超分辨率重建算法中,相较于Gauss-MRF先验模型,Huber-MRF先验模型具有更好的保持图像边缘和细节的能力,然而对Huber边缘惩罚函数的阈值选取一直没有更好的方式.在考虑红外图像细节纹理信息的基础上,利用图像灰度共生矩阵,把阈值参数与图像细节纹理信息联系起来,实现对边缘惩罚函数阈值的自适应选取,完成超分辨率图像重建.仿真实验证明,该算法获取的高分辨率红外图像具有更高的信噪比,而且更有效地保持了图像的高频信息.     

基于OTSU算法的图像分割有效性研究

基于阈值分割的二维OTSU算法的基础上,提出了关于二维OTSU算法的快速实现。该算法既利用了图像的像素点灰度信息,同时又利用了像素点的邻域空间相关信息。对于低对比度、低信噪比的目标,二维最大类间方差算法具有较高的分割效果。实验结果表明,二维最大类间方差算法的快速实现方法使图像分割的有效性得到很大提高,极大地扩大了二维OTSU算法的适用范围。     

红外系统空间点目标探测距离测试

描述了一种成像型红外系统对空间点目标探测距离的内场测试方法,介绍了以灰度描述的点目标图像的信噪比定义、空间点目标及背景的辐射特点、目标检索算法以及照度等效原理,详细描述了测试设备的搭建方法和各项参数的选取原则,并给出了相关参数的计算实例。     

超光谱图像预处理技术

详细描述了对超光谱图像进行预处理的技术原理和方法．首先介绍了针对辐射失真的非均匀校正、提出了三种非均匀校正的方法并进行了比较,其后针对空间位置失真的畸变校正、指明了畸变校正所需的两个步骤为空间变换和灰度插值并以实例进行说明,最后简单介绍了光谱合并技术,它利于系统实时运行并能够提高图像信噪比．     

基于多重同步压缩变换的雷达辐射源分选识别

针对低信噪比条件下雷达信号分选识别算法识别率低且复杂度高的问题,提出了一种基于多重同步压缩变换(MSST)的雷达辐射源分选识别算法。首先通过MSST得到信号的时频图像矩阵;然后,对时频图像进行预处理,提取出时频图像的灰度共生矩阵纹理特征和Zernike矩特征;同时提取了信号的功率谱参数特征和平方谱统计特征,组成特征参数向量;最后利用支持向量机分类器实现了对雷达信号的自动分选识别。仿真结果表明,在信噪比为-2 dB时,该算法对9种雷达信号(CW、LFM、NLFM、BPSK、MPSK、Costas、LFM/BPSK、LFM/FSK和BPSK/FSK)的整体平均识别成功率大于96.5%。