基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.     

复杂背景下的红外目标自动跟踪算法

提出了一种非线性边缘检测和Mean Shift方法相结合的红外目标检测与跟踪算法.采用双窗口算子的非线性边缘检测算法具有计算量小、速度快、图像质量好等优点.在边缘检测后的二值图像基础上,利用改进的Mean Shift跟踪算法实施目标跟踪.该跟踪算法融合了计算目标区域局部标准差的信息;利用灰度值和局部标准差的概率密度函数来描述目标;同时选择核函数级联方式进行目标密度估计,从而弥补了仅用灰度信息描述目标特征的不足.实验结果表明,该跟踪算法检测出的复杂背景下红外目标边缘清晰,并且能够准确地对目标实施自动跟踪.     

特殊靶标图像的Otsu自适应双阈值分割法

针对特殊管道弯曲度测量光斑的高精度定位要求,提出了一种特殊靶标图像的Otsu自适应双阈值分割法。介绍了基于准直激光管道弯曲度测量原理,先对特殊靶标图像进行处理,然后对整个图像灰度分布统计特性进行计算,建立起计算自适应双阈值的数学模型,从而实现特殊靶标图像自适应双阈值分割。实验结果表明,该方法具有较强的稳定性、实时性好、靶标图像分割效果较好,提高了光斑的定位精度。     

基于USB接口的高速高精度实时红外视频采集系统设计

提出了一种高速高精度实时红外视频处理及采集系统设计,采用高速DSP芯片对红外视频图像进行非均匀校正,配以传输速度高达480Mb／s的USB2．0接口芯片实现与主机接口,视频图像的显示及后续处理由计算机完成。实验验证了该系统具有高速、高精度、实时性强等特点,适用于高精度的红外视频采集和辐射特性测量。     

一种新的红外焦平面阵列疵点补偿算法

提出了一种基于运动图像分析的红外焦平面阵列疵点补偿算法,它利用序列图像帧间的相关性,通过对相邻两帧图像进行运动分析,获取图像中目标的运动参数,再通过运动参数,将当前图像中的疵点对应到前一帧图像相应的位置,并用前一帧相应位置像素的灰度对疵点进行补偿．该算法克服了邻域疵点补偿算法无法保持目标边缘的缺点,其补偿效果优于邻域补偿算法的效果．     

一种新的红外目标图像分割算法

提出了一种新的红外图像分割算法,它首先选取最佳阈值范围内的一组边缘点作为种子像素,然后根据灰度相似性判决准则生长出目标区域而完成目标分割。实验结果表明,本文提出的算法可以快速、准确、完整地分割出复杂背景图像中不同大小的红外目标。     

基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快.     

一种新的自适应红外图像增强算法

传统的直方图均衡和灰度变换增强算法,不能针对红外图像的目标进行有效地增强.鉴于此,在研究红外图像特点的基础上,提出了一种基于直方图的自适应红外图像增强算法.该算法通过对原始图像的直方图进行自适应双阈值映射和欠采样投影处理,实现了对图像灰度级的重新分配;在减少冗余灰度级的基础上,有效拓宽了目标部分占据的动态范围,既提高了目标与背景间对比度又突出了目标细节层次.     

基于NIOSII的红外图像实时非均匀性校正

实时红外图像非均匀性校正是红外热成像系统的基础.采用Altera公司的NIOSII嵌入式软核CPU技术,提出了一种基于非线性拟合的实时校正方法以及利用FPGA为核心的硬件实现途径.针对校正中耗时的算法用FPGA中模块完成,采用NIOSII处理器的自定制指令,使FPGA的并行性和DSP的灵活性完美结合在一起,极大的提高了系统的性能.该方法动态范围大,系统仅采用一片FPGA芯片,使得系统小型化成为可能.介绍了硬件电路的原理图以及工作过程并给出实验结果.实验证明了这种方法的优越性,并取得了满意的实验结果.     

近红外凝视测角仪

介绍了近红外凝视测角仪的原理和结构,讨论了其中的关键技术问题及其解决方案。