应用参数化对数模型增强图像细节及对比度

传统红外图像增强方法由于未考虑人眼视觉特性而存在"超区间值",故极易丢失图像细节。本文结合对数图像处理（LIP）理论,提出了基于参数化对数模型（PLIP）的平台直方图均衡图像增强方法。该方法首先将图像变换为灰度色调函数;然后应用PLIP模型对变换后的图像进行重建,结合平台直方图均衡化来增强图像的对比度和细节信息,并利用图像评价函数（EMEE）与信息熵（En）确定模型的参数值。最后,研制了算法硬件平台,分别用中波和长波红外成像系统对算法进行了实验验证。实验结果显示：该方法对不同场景的图像均可取得很好的增强效果,图像的EMEE值比传统的平台直方图均衡算法提高至少5倍以上,对改善图像质量和视觉效果具有实用价值。     

氟化镁共形整流罩热障效应分析及试验验证

围绕氟化镁共形整流罩的热障效应展开分析,模拟了真实飞行状态,建立了整流罩气动加热及其内部传热过程的有限元分析模型,计算不同飞行速度下整流罩的气动热载荷及平均温度;再根据红外探测基本原理,分析各个温度下整流罩的热辐射及其对探测系统成像质量的影响,计算探测器达到饱和状态时整流罩的临界温度,即研究热障效应产生机制;最后用成像试验对分析结果加以验证。分析结果表明,对于该红外成像探测系统,氟化镁共形整流罩的临界温度约为460 K,即在Ma=3的末制导阶段及Ma=4的情形下,热障效应显著,若想进一步加快红外成像制导武器的飞行速度,必须对热障效应加以抑制和校正。各项结论对认识热障效应机理及其校正方法有一定借鉴意义。     

中波红外弹载共形光学系统研制

以优化系统整体性能为目的,针对弹载跟踪系统,设计了一种基于共形光学整流罩的红外光学系统。首先,根据载弹信息,通过数值仿真计算及相关验证风洞试验,得到共形整流罩外曲线;通过优化分析,得到整流罩内曲线。应用Wassermann-wolf方程,结合Zernike多项式像差分析方法,设计两片固定式校正片,用于校正共形整流罩带来的附加像差。选择F=2的制冷型中波红外探测器,设计折反式成像光学系统,通过ZEMAX软件优化共形光学整体系统,并进行了公差分析。共形光学系统焦距120 mm,冷阑效率100%,设计传函在各视场范围内均大于0.6,公差分析后,均大于0.4。通过成像测试试验,结果表明,共形光学系统成像质量良好,满足跟踪设备对光学成像系统的要求。     

联合深度卷积神经网络的遥感影像机场识别算法

针对亚米级高分辨率遥感影像中机场识别算法存在的定位精度和识别准确率低的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像机场识别算法。首先,使用双三次插值算法对原始影像进行下采样处理并转为灰度图,进行模糊增强以得到预处理图像。其次,利用Canny算子提取灰度图边缘信息并使用概率Hough变换提取其中的直线,通过判断平行线存在与否对直线区域进行初步筛选及合并。再次,对合并后的区域利用深度卷积神经网络进行判别以得到相应区域的识别概率值。最后,通过分析概率值得到机场目标。对某卫星两种高分辨率遥感影像数据进行实验,得到识别率100%、定位准确率87.53%的实验结果,证明了所提算法的有效性和通用性。     

滚仰式导引头跟踪回路角增量优化

提出了一种角增量的生成及优化方法,用于解决滚仰式导引头跟踪回路角增量指令的提取问题。介绍了一种滚仰式导引头结构组成及其工作原理;根据脱靶量信息和探测器焦距给出了滚转和俯仰框架的位置回路角增量;将角增量标定为以两框架零位为起点的绝对角位置指令,其中,俯仰框的角位置指令标定区为[0,π/2],滚转框的角位置指令标定区为[0,2π)。依据减小滚转框角增量的原则,将导引头滚转框的当前框架角在[0,2π)内均分成4个象限,在不同的当前框架角范围内给出了相应的角增量优化策略。最后,设计了角增量优化指令的半实物实验以验证方法的可行性。实验结果表明:文中提出的指令提取和优化方法可以实现对目标的跟踪,跟踪误差为0.149 4°。     

红外探测器非均匀性校正系统研制

分析了红外焦平面阵列（IRFPA）基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。     

基于吉林一号光谱星影像的农作物叶面积指数反演

吉林一号光谱星的发射提高了我国对地观测能力，并且在农业定量反演方面具有较大的潜力，为了准确、有效地反演农作物关键参数，分析吉林一号光谱星影像的反演能力具有重要意义。以内蒙古乌拉特前旗、正蓝旗、科尔沁右翼前旗的农田为研究区，基于吉林一号光谱星影像，使用优化后的PROSAIL模型和曲线匹配算法，对不同物候期内的玉米和水稻叶面积指数(LAI)进行了反演，并结合实测LAI数据进行了精度验证。结果表明：优化后的PROSAIL模型其参数范围和参数步长更适用于农作物LAI反演，在保证精度的前提下精简了查找表的容量；基于特征值的曲线匹配算法在空间分布高度一致、误差绝对值均值为0.41的情况下，计算效率平均提高了41.43%；研究区不同物候期内的玉米和水稻LAI反演精度R²为0.72～0.9,RMSE为0.32～0.49。其中，玉米开花期精度最高(R²=0.9,RMSE=0.4)，玉米成熟期精度最低(R²=0.72,RMSE=0.47)。综上所述，基于吉林一号光谱星影像反演农作物LAI具有精度高、误差小的特点，研究结果可为该数据在农作物L...