基于高速DSP 的红外图像处理电路研究

介绍了一种基于高性能定点数字信号处理器(DSP) TMS320C6201 的图像处理系统,该 系统主要包括驱动电路模块、A/ D 和D/ A 转换模块、数字信号处理模块和视频显示模块。由于该系统采用了高性能、低功耗的处理芯片,使整个系统具有实时性高、性能稳定、精度高、体积小、功耗低等优点,在红外热成像系统中有着广泛的应用前景。     

环孔p-n结理论分析

在对环孔p-n结作近似假设的基础上，忽略了产生－复合电流、隧穿电流和表面复合电流的影响，假设在低温下扩散电流起主要作用，并认为电极与结区之间的接触为欧姆接触，建立了环孔p-n结的电流模型。根据此模型得出了环孔p-n结的电流密度方程和ROA的计算表达式，由于n区空穴的电流密度相对p区要小得多，在简化的表达式中忽略了n区电流密度的影响。最后对上述结果进行了数值分析和计算，分别做出了RoA在中波和长波波段随温度和截止波长变化曲线。从曲线可以得出：当截止波长在中波波段3－5μm时，77－150K的温度范围都可以使用，但只有在130K或更低的温度下才有较好的性能。目前在中波段的R0A值已经达到10^9Ωcm^2，比理论值要低2－3个数量级；对于8－10．4μm波段，120K以下都有性能，而10－14μm波段，要工作在100K温度之下。     

基于目标提取与NSCT的图像融合技术研究

针对红外图像目 标突出、背景对比度差、可见光图像分辨率高以及对热目标不敏感且隐蔽目标无法发现等问 题,本文 提出了一种能够突出两种图像的优势信息且不降低图像分辨率的图像融合方法。首先采用 Renyi熵提取红外目标,并通过非下采样Contourlet变换(NSCT)对可见光图像进行自适应增 强;然 后将图像增强后的可见光图像与目标图像进行融合,得到融合图像。通过对比,本文融合图 像的视觉 效果明显优于其他方法的融合图像。最后,采用多种指标进行评价。结果表明,基于目标提 取的图 像融合方法可以有效突出目标信息,提高图像的亮度和对比度,特别适于低能见度下的目标 检测与图像增强。     

基于卷积神经网络与高光谱的鸡肉品质分类检测

高光谱成像技术是现代食品检测中的重要方法,根据其图、谱合一的特点,从鸡肉的高光谱数据中提取反映鸡肉内部品质的光谱数据和反映鸡肉外部特征的图像数据,对提取到的数据进行预处理,建立基于光谱和彩色图像的卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）模型,对鸡肉的品质进行快速、无损检测。结果表明,基于光谱和图像的综合CNN模型的分类效果最好,其准确率和损失函数分别达93.58%和0.30,优于使用单一数据的CNN模型,证明综合使用鸡肉的内、外信息能够有效提高鸡肉品质检测精度。     

非制冷红外热成像技术的发展与现状

非制冷红外焦平面技术在过去的几年内飞速发展,非制冷焦平面由原来的小规模,发展到中、大规模320×240和640×480阵列,在未来的几年内有望获得超大规模的1024×1024非制冷焦平面阵列。像素尺寸也由50μm减小到25μm,提高了焦平面的灵敏度,使非制冷红外热成像系统在军事领域得到了成功应用,部分型号已经装备于部队,并受到好评。今后,随着焦平面阵列规模的不断增大、像素尺寸的进一步减小,非制冷热成像系统在军事领域的应用将越来越广泛,尤其在轻武器瞄具、驾驶员视力增强器、手持式便携热像仪等轻武器方面,非制冷热成像系统在近年内有望逐步取代价格高、可靠性差、体积大等笨重的制冷型热成像系统。     

光谱分辨率的选取对食用油近红外模型性能影响分析

近红外光谱仪的类型和工作参数的设定对测量过程和分析结果均有一定影响.重点讨论了在傅立叶变换型光谱仪上设定不同的光谱分辨率对食用油近红外定量模型性能的影响.实验采用Vertex 70光谱仪,在3种光谱分辨率(4,8,16 cm-1)条件下,采用透射式液体光纤探头采集60份食用油样品近红外谱图.针对3组近红外光谱样品集,分别采用蒙特卡罗采样法剔除异常样品,根据Kennard-Stone法划分校正集和校验集后,建立优化食用油棕榈酸近红外定量分析模型并作预测.结果表明基于16 cm-1建立的食用油近红外模型指标优于4 cm-1和8 cm-1所建的模型,该结果可以为均匀液体作近红外检测时光谱分辨率的设定提供参考.     

图像融合质量评价方法研究

图像融合的清晰度直接影响到图像融合系统的实用性.在分析现有主客观图像质量评价方法的基础上,提出了以亮度、对比度和信息量为基础的图像融合质量评价方法.利用多种图像融合算法,对红外与微光图像融合后的结果进行了质量评价.实验表明,该方法是一种实用的、有效的车载图像融合质量评价方法.     

基于NSCT变换的图像融合及鲁棒性分析

红外与可见光的图像融合技术可以有效提高图像的对比度和清晰度,增强夜视效果.非降采样的Contourlet变换在图像融合领域取得了一定的研究成果.提出一种基于区域标准差比例加权的非降采样Contourlet变换的图像融合方法,并对该方法的鲁棒性进行分析.首先对来自同一场景的配准后的红外与可见光图像进行非降采样Contou...     

多光谱图像融合中小波分解层数研究

首先根据小波变换原理,采用Db9小波基函数,对多组多光谱图像分别进行1～5层小波分解,然后根据小波逆变换原理对系数融合后的图像进行逆变换,得到不同小波分解层的融合图像.最后,利用图像质量评价方法信息熵、标准差、互信息、以及图像融合质量综合评价方法等,对不同分解层下的融合图像进行了评价.实验结果表明:小波变换在一层小波分解时,图像融合效果最佳.     

基于结构局部边缘模式的绿色植物物种识别

植物图像的边缘检测是基于图像分析植物物种识别技术的重要环节，利用边缘检测可以增强图像中的轮廓边缘、细节等信息，达到将目标植物从图像中分离出来的目的。因此，为了在绿色植物物种识别中，将图像中的目标植物与背景分离，首先利用可变局部边缘模式算子提取植物图像的边缘特征，再通过结构化局部边缘模式对边缘特征进行编码，来刻画局部边缘。实验结果表明，提出的边缘模式思想在绿色植物物种识别上能得到更高的识别率。