光电子技术 红外、紫外、微光系统与应用

0625918大口径热管面源黑体炉的研制及性能评价〔刊,中〕/张宏//中国计量学院学报.—2006,17(2).—95-98,118(G)0625919地面场景红外图像特征分析〔刊,中〕/左峥嵘//红外与激光工程.—2006,35(3).—371-375(E)为了研究并掌握场景中目标的红外图像变化规律,提高自动目标识别系统的可靠性和稳定性,对实际采集得到的地面场景典型气象条件下一天24h的长波红外图像进行分析,研究了不同地物类型对应的红外图像典型统计特征随时间和气象条件变化的规律。研究结果表明,图像各区域亮度的日时变化表现为近似余弦的变化规律,标准差和熵特征表现为单峰…     

基于可见光图像的红外场景仿真

针对景象匹配系统对红外图像的迫切要求,提出了一种利用可见光图像仿真生成红外图像的方法.首先,设计了红外场景仿真的总体方案;其次,对其中的基于可见光图像的材质信息分类、目标表面温度模型的建立及红外特征图像的生成3个关键技术做了初步实现;最后,结合红外场景仿真算法完成了典型电厂目标红外场景序列图的生成.实验结果表明:该方法生成的24 h序列图像与实拍红外图像的变化规律基本一致,从而为可见光图像制备红外基准图提供了一种有效途径.     

应用于无人机平台的红外图像拼接技术研究

利用非制冷长波红外热像仪设计了红外图像拼接系统,提出可以应用于无人机平台的红外图像拼接方法。目前的红外图像拼接方法基本都是对经过亮度和对比度增强处理的图像进行拼接,当采集图像的场景不同时待拼接红外图像之间会存在亮度差异,导致最终拼接图像中存在明显接缝。为解决此问题,提出改进的红外图像拼接算法,对未经过亮度及对比度调整的14 bit红外图像进行拼接,然后对拼接图像进行畸变校正,最后将14 bit拼接图像通过平台直方图均衡算法压缩到8 bit灰度范围显示,提高红外拼接图像的对比度。实验结果表明:当相邻两幅待拼接图像的重叠视场不小于单幅红外图像视场的15%时,该方法具有较好的场景适应性,可以实现红外图像无缝拼接,拼接图像重叠区域过渡平滑,畸变校正后的拼接图像更加符合真实场景。     

基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合

融合红外图像的热源目标和可见光图像的清晰背景可以实现低照度条件下与场景关联的异常行为识别。现有以特征匹配为主的融合方法,受监控场景下可见光与红外成像的尺度、视角、目标特性等差异影响,配准及融合效率及准确性受限。针对该问题,本文提出了基于显著性检测的不同视角下红外与可见光图像融合方法。通过预设热敏感目标,计算可见光与红外的视场转换模型,预先配准红外与可见光视场。使用Mask R-CNN网络提取红外图像中的行人目标显著性区域,根据视场转换模型点将每个目标区域与可见光图像局部融合。最后,通过违规入侵行为辨识为目标进行实验验证。实验表明,论文提出的融合方法能够有效地将红外图像的热敏目标信息与可见光的场景进行融合,可以准确地判断是否发生违规入侵行为。     

被动式红外探测器多波段成像的仿真

根据红外成像原理,建立基于Vega的红外仿真系统模型,包括红外场景、红外探测器及大气传输三个模块.首先分析各模块实现原理及方法,研究在不同波段内被动式红外探测器成像的差别.然后介绍Vega平台上红外仿真的设计方法及程序流程图,并实现仿真模型的建立.最后分别得到3～5μM和8～μm波段内红外地面场景的仿真图,并分析不同波段内场景辐射量、大气衰减量及探测器各参数设置对仿真模型中得到的图像亮度的关系.结果表明:被动式红外探测器探测到的辐射量主要由场景自身的温度决定,但是相同条件下在8～μm岬波段内到达探测器的场景辐射量大于在3～5μm波段内到达探测器的场景辐射量.     

基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配研究

为了增强归一化区域形状特征提取的稳定性,提升图像匹配效果。研究基于视觉检测的红外与可见光图像区域匹配方法。利用视觉显著性检测方法,获取红外与可见光图像的视觉显著图;通过直方图均衡化与优化配比灰度级动态范围方法,增强视觉显著图;采用仿射归一化方法,提取增强视觉显著图的归一化区域形状特征,匹配区域形状特征,完成红外与可见光图像区域匹配。实验证明:该方法可有效提升图像亮度和匹配红外与可见光图像,获取清晰度更佳的图像;在图像模糊与亮度等变化情况下,该方法边缘保持度与香农熵等分析指标值均与最高值较为接近,即图像匹配效果较优;在不同视角变化角度时,该方法归一化区域形状特征提取的稳定性较佳。     

地面红外目标图像识别方法研究

红外成像自动目标识别是精确制导武器的重要研究内容.针对地面复杂背景条件下,目标难以检测识别的问题,在分析地面目标红外图像场景的基础上,首先利用形态学技术对图像进行去噪和抑制背景,采用Otsu法对图像进行阈值分割并用形态学技术消除虚警目标点,用扩展像素标记法对图像进行区域标记,然后提取目标形状、矩和统计分布三类特征作为识别特征,并采用模糊综合评判方法识别目标.对实地拍摄的100幅坦克目标红外图像进行了识别实验,结果表明,该方法在坦克的典型作战环境下具有较强的抗噪性能和抑制背景结构干扰的能力,能有效识别出目标,并且易于用并行处理和硬件实现.     

低对比度前视红外坦克目标图像检测方法研究

将分形几何学用于低对比度前视红外图像的分割，分析研究了自然场景与人造物体的分形特性随尺度的不同变化，提出并构造一种新的多尺度分形特征矢量，通过Ｋ－均值算法在特征空间中对其进行类聚，从而实现了低对比度前视红外坦克目标图像的准确分割。     

地面景物边缘特性分析

地面景物边缘轮廓是其红外图像和可见光图像的共有特征,边缘信息量和边缘连续性是评价图像边缘特性的重要指标,也是预测图像匹配性能的依据.提出了一种评价红外场景边缘连续性的改进计算方法,利用该方法和POE指标,对机载试验采集的不同类型场景、不同时段、不同气象条件下红外图像与可见光图像边缘特性及其变化规律进行了统计研究.试验表明:地面景物红外图像和可见光图像的边缘信息量和边缘连续性,与图像匹配概率和定位精度存在正比关系.提出的景物边缘信息量和边缘连续性指标的评价方法有效,能够作为预测场景可匹配性、场景成像稳定性的根据.     

地面景物红外成像特性

对不同类型场景,在不同时段、气象条件下红外成像特性及其变化规律的研究,是红外图像匹配、红外成像精确制导技术研究的前提和依据.其目的是寻找适合匹配的场景、时段和对应的预处理方法.通过对同一地区、不同季节、时段大量试验数据的统计分析,使用图像灰度均值、标准差、边缘概率等几项指标,对不同场景红外成像特性的变化规律进行了研究,对其成像稳定性进行了评价.利用去均值归一化自相关算法进行的红外图像与其对应可见光边缘图像匹配,试验结果表明:利用该方法选择匹配场景,可以有效地提高红外景象匹配区选择的准确性和图像匹配概率.     

脉冲红外对碳纤维板冲击损伤特征检测

采用双面法脉冲红外热成像无损检测技术提取了碳纤维层压板冲击损伤特征信息。依据红外热图序列,分析有无冲击损伤区温差的时间历程曲线,提出根据温差时间历程曲线上升沿梯度最大值作为选取最优热图的性能指标。为了验证,对碳纤维层压板进行超声C扫检测,并用Image J对处于温差时间历程曲线上升沿的热图和超声C扫图进行图像处理,获取碳纤维层压板的冲击损伤特征信息,然后以超声C扫结果为标准计算误差,结合温差时间历程曲线上升沿梯度值进行分析。结果表明:梯度最大值对应的热图冲击损伤面积误差最小,并且离梯度最大值越远,误差越大,说明根据温差曲线上升沿梯度最大值从热图序列中选取最优热图的方法是可行的。     

一种基于NSST变换的红外偏振图像融合算法研究

红外成像技术可以全天候进行工作,受一些恶劣天 气因素的干扰较少,因为其依靠目标的温度差和热辐射率来成像,缺点也很明显,成像结果 细节模糊,目标与背景的对比度低,边缘平滑,视觉效果一般。而偏振图像由于其只保留某 些特定方向入射光的特殊成像机制,从而可以获取目标与背景粗糙度、含水量、物质理化以 及纹理特征等多维细节信息,但也正因为滤除了部分方向的光线,导致偏振图像整体亮度偏 低。针对单偏振参量信息弱、对比度小而且红外强度图像细节模糊的问题,提出一种基于非 下采样剪切波变换(NSST)的红外偏振图像融合算法,可以有效提高复杂背景中目标的辨识 度。首先将偏振度图像与偏振角图像采用改进的区域方差方法进行融合得到初始图像。然后 对初始图像与红外强度图像进行NSST分解处理,低频分量采用区域关联度与区域方差相结合 的融合规则,高频分量的融合采用区域关联度与区域特性能量相结合的规则。实验结果表明 ,本算法主观视觉效果良好,客观评价指标也优于其他算法。     

基于变分多尺度的红外与可见光图像融合

为解决变换域融合法对强噪声抑制能力差的问题,提出一种基于变分多尺度分解的红外与可见光图像融合方法.首先对待融合图像分别进行变分多尺度分解,获得纹理分量和结构分量.采用引导滤波的方法进行待融合图像的纹理分量融合,在结构分量融合上提出一种以相位一致性、清晰度、亮度综合信息来权衡融合权重的方法,最后将两幅图像融合后的纹理分量和结构分量相加获取最终融合图像.实验结果从主观观察和客观指标看,本文方法在清晰度和细节信息上比离散小波变换（discrete wavelet transform）法、非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform）法、稀疏表示（sparse representation）法、剪切波变换（shearlet transform）法都要高.     

MSR在红外图像增强中的应用

介绍了一种红外图像增强方法．该方法针对红外图像具有大动态范围的特点，借鉴了可见光图像成像机理，根据Retinex理论，采用MSR算法来消除天气对红外图像的退化影响，以达到图像增强的目的；同时针对MSR输出图像偏暗，提出了对比度正态截取拉伸．仿真结果表明，正态截取拉伸MSR可以有效提高红外图像亮度和对比度，且具有较好的视觉效果．     

基于滚动引导滤波的红外与可见光图像融合

为提高融合图像更加适应人类视觉感知,并解决可见光图像受光线、天气等影响而导致融合效果不佳的问题,本文提出了一种基于滚动引导滤波的可见光与红外图像融合方法。首先,利用引导滤波对可见光图像的内容进行增强,然后,利用滚动引导滤波将可见光和红外图像进行多尺度分解为小尺度层、大尺度层和基础层。在大尺度层的信息合成的过程中利用加权最小二乘法融合规则解决融合时可见光与红外图像不同特征带来的困扰,提高融合图像的视觉效果;在基础层的融合过程中采用优化的视觉显著图融合规则,减少对比度损失。最后,将大尺度层、小尺度层与基础层合并为融合后的图像。实验结果表明所给方法在提高视觉感知、细节处理、边缘保护等方面都有良好的效果。     

融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法

针对红外摄像机在有雾天气下红外图像降质的问题,本文提出一种融合暗通道滤波和空间金字塔的图像去雾算法（Dark channel filtering and spatial pyramid algorithm,后文简称DCF-SP）用于海上红外图像的去雾。首先,对海上红外图像进行自适应的海天分割,再将天空区域均分为四个子空间,定位灰度均值最大的子空间,重复迭代上述过程,将三级分割后的最亮子块中邻域像素亮度最大的值视为大气光估计值。接着,对清晰和带雾红外图像进行最小值滤波,得到清晰红外图像暗通道值趋于零的先验知识,最后估计出暗通道透射率,实现红外图像去雾。实验结果表明,对比现有去雾算法,DCF-SP算法鲁棒性更高运行时间更短,且更能保留图像目标的边缘信息,EPI和SSIM指标分别达到0.95和0.9425。      

引入显著特征空间的抗遮挡红外目标跟踪

针对红外目标跟踪过程中目标纹理信息缺乏,与背景灰度呈现强耦合性,特别是在遮挡情况下目标特征信息链断裂,特征信息无法延续的实际跟踪问题,提出了基于显著特征空间的抗遮挡跟踪算法。首先通过分析红外目标特性,利用多尺度显著性、对比度和信息熵等信息生成显著特征向量空间,结合超像素特征距离和空间距离对区域进行聚类融合,突出目标区域,生成显著图。然后融合显著区域和原图,生成多个目标候选区作为跟踪算法输入。最后通过目标的空间分布场矩阵对全局的候选区域进行匹配,同时建立遮挡检测机制,基于显著区连通区变化和特征相似度变化曲线对遮挡的起始进行判断,结合遮挡判定设置模型更新策略。在不同红外测试集上的实验结果表明:所提算法在遮挡情况下也能达到较好的跟踪效果,有效增强了跟踪算法的鲁棒性。     

基于结构相似度和保真度的红外成像传感器仿真评价方法研究

红外成像传感器系统典型效应建模与仿真的真实性和逼真度决定着红外成像制导仿真的有效性,因此研究红外成像传感器系统的典型效应仿真评价方法具有十分重要的意义。针对目前红外成像传感器仿真评价方法不足的问题,基于结构相似度(Structural Similarity,SSIM)和保真度提出了一种红外成像传感器仿真图像验证评价方法。采用SSIM评价了仿真图像的亮度、对比度和结构相似度,并采用保真度评价了仿真图像的空间几何特征和灰度特征。实验结果表明,该方法可有效评价红外成像传感器的模糊、噪声等退化效应,适于对红外传感器建模与仿真图像进行客观质量验证与评价。     

平面长波红外相机阵列定位误差分析与计算

长波红外相机阵列对近空无人机等小目标有很好的全天候预警能力。针对红外传感器像元间距过大而导致阵列对空间目标定位精度低的缺点,本文引入像元亮度值信息,通过计算阵列目标图像的光斑质心,从而改进了阵列空间目标定位算法。在此基础上,建立了传感器采样量化带来的误差模型,并对定位误差进行计算和分析。结果表明,本文算法定位误差小,能够实现目标定位效果。     

自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强

为克服现有的红外图像增强方法存在欠增强、过增强以及对比度不高等缺陷,提出了自适应双边滤波与方向梯度的红外图像增强方法。对双边滤波进行改进,加权系数自适应于平滑区域和细节区域,以作为Retinex的中心环绕函数,将红外图像分解为基础层和细节层;用改进的平台直方图均衡化对基础层图像进行增强;提出一种方向梯度算子,用其提取细节层图像的梯度图,进而对细节层图像进行非线性的自适应边缘增强。实验结果表明,相对于部分现有的方法,本文方法能更有效地提升红外图像的亮度和对比度,增强图像的视觉效果更佳。