新疆伽师地震热红外异常分析

在36°43°N、73°~85°E的范围内,以NOAA/AVHRR数据为基础,利用“分裂窗”方法反演地表温度,结合该区域内的构造特征对从2003年2月24日起到4月初的新疆伽师地震进行了差值分析、时序分析。分析了震前及震后的热红外辐射特征,为利用震前热红外异常来进行地震预报做出了一种新的尝试,有助于热红外数据在地震预报方面的应用。     

天空地一体化热红外遥感图像仿真算法研究

遥感图像仿真对航天传感器前期技术论证以及遥感应用模型算法开发起到了重要作用。针对国内外热红外对地观测计划蓬勃发展的同时对热红外遥感模拟图像提出了迫切需求,提出了天空地一体化热红外遥感图像仿真算法。采用集地面场景模拟、大气辐射模拟、遥感器模拟于一体的全链路热红外遥感图像仿真模拟方法,实现了星载推扫式热红外遥感图像仿真;设计并开发了天地一体化热红外遥感图像仿真系统,同时对模拟出的热红外遥感图像进行了几何和辐射方面的评价和分析。实验效果表明,该算法可为热红外遥感器的性能评价与数据预处理算法预研究提供强大模拟数据支撑。     

应用神经网络进行卫星遥感图像的热异常信息提取

概要介绍了影响地表温度的几个主要因素,在此基础上提出了对TM卫星图像进行热异常信息提取的基本方法和步骤,其中又着重分析了神经网络在建立热异常信息提取的数学模型方面的应用。针对神经网络的该种应用特点,应用了样本集批处理和加入衰减的动量因子两种BP神经网络的改进办法,使神经网络对于训练样本集的学习能力得到了明显提高。把应用神经网络进行热异常信息提取后的TM卫星图像与基于航空遥感获得的图像进行比较表明,这里提出的热异常信息提取方法可以应用于煤层自燃的探测,而且在成本和检测周期等方面均有很大的优势。     

基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准算法

提出了一种基于Co-motion的可见光--热红外图像序列自动配准方法, 引入Co-motion运动统计特征来解决异源图像序列配准问题, 从而避开了异源图像相似图像特征提取和精确运动检测的难题. 由于可见光和热红外成像机理不同, 在运用运动统计特征时, 会面临与同源配准不同的诸多问题, 如难以提取相似前景、大量外点干扰和易受大尺度变化的影响等. 本文通过对所面临难题的分析 提出了适合于异源图像序列配准的同名点对选取方法和外点去除方法, 并精确迭代优化变换模型. 对俄亥俄州大学红外--可见光数据库和自建数据库共8组数据的实验分析结果表明, 该算法在大尺度、旋转、平移及视场角变化下均能精确配准.     

热红外静止卫星地震监测系统综合技术研究

基于Windows NT服务和Socket套接字程序整合设计了卫星数据处理后台管理服务系统,从底层开始自主开发了卫星数据准实时自动处理系统。通过该系统避免了大量的人工操作,获得了大量的、连续的、覆盖全国的热红外无云遥感影像库,能对任意选定的监测区进行热红外亮温动态跟踪和异常警示。通过对地震热红外卫星监测业务运行系统的研究和开发,为地震热红外研究提供了实用的技术手段和技术基础,为卫星热红外等多源遥感卫星及地面应用系统,天地一体化观测数据处理技术提供了经验。     

用热释电红外传感器制作异常体温报警器

设计和制作了一种用热释电传感器制作的异常体温报警器,其特点是非接触快速检测(<1s),无需读出被检测者的具体体温数值,只检测人的体温是否异常。体温正常(低于界定值)时,仪器没有反应;若被检测者的体温高于界定值,仪器立即报警。     

改进的残差网络对红外图像热斑状态分类研究

为提高光伏组件红外热斑图像识别准确率,提出一种基于多尺度残差和注意力机制相结合的新型卷积神经网络AMSRnet.在残差模块引入多卷积核,充分提取图像的深层特征信息,采用多层注意力模块,减少不必要的特征学习,增强特征的判别性,同时采用数据扩充方法防止模型过拟合.实验结果表明,AMSRnet模型训练识别自制的光伏组件红外图...     

红外图像报警系统的研究与实现

针对家庭防盗报警系统要求可靠性高、抗干扰能力强、体积小、误报率低、便于调试等特点,设计实现了一种基于AT-mega128的红外图像报警系统;首先介绍系统的总体结构,其中系统采用高性能的AVR单片机ATmega128并结合技术成熟的CMOS图像采集与JPEG图像压缩技术来实现;然后重点阐述系统的工作原理、硬件组成及软件实现方法,详细介绍了系统实现过程中的关键技术;最后在不同光照下对系统进行了测试;测试结果表明:该系统具有测量精度高,运行稳定,实时性好、性价比高,具有一定的实用价值.     

不同时相的遥感热红外图像在研究城市热岛变化中的处理方法

卫星图像的热红外波段已被广泛地用来研究城市热岛效应。由于客观条件的限制,在城市热岛变化的比较研究中,很难获得不同年代的同时相图像,特别是在南方多云雨的地区。所以,这给城市热岛的变化研究带来了很大的困难。为此,采用了将不同时相的热红外图像进行正规化、分级,并制成差值影像图的方法,较好地减少了季相差异的影响,使得不同时相的热红外图像得以对比。为了定量地研究城市热岛(UHI)的变化,还创建了城市热岛比例指数(URI)。该指数通过热岛面积和城市建成区面积的比例关系并赋于不同的权重值来定量地评估热岛现象的变化情况。     

基于NCEP数据的地震热红外遥感逐像元分析方法

提出一种以各像元为基本单位、顾及不同地形单元下垫面属性差异、分析震前地表等压面温度变化的逐像元方法。对比分析了2008年3月21日中国西部于田MS7.2地震前的热异常时空演化特征及其与现有方法分析结果的差异,并以2001年11月14日的中国西部昆仑山MS8.1地震为例进行了验证。结果表明所得红外异常与中国西部孕震区活动构造的空间关联较好。基于NCEP的逐像元分析方法是有效的,为揭示孕震过程尤其是临震前区域构造活动提供了新的途径。     

西安地区隐伏构造-热红外场遥感信息及三维建模与应用

应用卫星遥感多波段信息增强技术及3D-GIS三维地理信息系统(2．0)的三维空间显示技术，对西安地区进行了多波段及热红外遥感数据的处理，获得了具有重要应用价值的隐伏构造-地裂缝带及地热异常信息。通过地质解译较好地指导了该地区活动构造的分析及地热勘察研究。     

利用卫星云图预测地震

本文作者利用卫星云图经多年观察分析,发现地震区卫星云图上的云异常,对异常云现象总结归纳,提出了“震兆云”的概念及其发生规律、形态特征、与预测地震的关系。结合MDCB地震前兆监测仪、地表热红外遥感方法等三种方法联合预测实践,将预测地震的准确率提高到了60%-70%.     

基于显著图融合的无人机载热红外图像目标检测方法

利用无人机载的热红外图像开展行人及车辆检测, 在交通监控、智能安防、防灾应急等领域中, 具有巨大的应用潜力. 热红外图像能够在夜间或者光照条件不理想的情况对场景目标清晰成像, 但也往往存在对比度低、纹理特征弱的缺点. 为此, 本文提出使用热红外图像的显著图来进行图像增强, 作为目标检测器的注意力机制, 并研究仅使用热红外图像和其显著图提高目标检测性能的方法. 此外, 针对无人机内存不足、算力有限的特点, 设计使用轻量化网络YOLOv3-MobileNetv2作为目标检测模型. 在实验中, 本文训练了YOLOv3网络作为检测的评价基准网络. 使用BASNet生成显著图, 通过通道替换和像素级加权融合两种方案将热红外图像与其对应的显著图进行融合增强, 比较了不同方案下YOLOv3-MobileNetv2模型的检测性能. 统计结果显示, 行人及车辆的平均精确度(Average precision, AP)相对于基准分别提升了6.7%和5.7%, 同时检测速度提升了60%, 模型大小降低了58%. 该算法模型为开拓无人机载热红外图像的应用领域提供了可靠的技术支撑.     

基于NSCT的红外与可见光图像融合

提出一种基于非下采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法对源图像经非下采样Contourlet变换分解后的高频系数,考虑不同传感器的成像机理进行活性度量,并结合多分辨率系数间相关性来实现加权融合;低频系数则通过一种局部梯度进行活性度量,再采用加权与选择相结合的规则实现融合。最后,通过非下采样Contourlet逆变换重构获得融合图像。实验结果表明了该方法的有效性和可行性。     

一种新的红外与可见光图像融合算法

提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,首先应用非抽样Contourlet变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向变换,对变换的低频子带采用改进的能量加权法融合,带通子带融合采用最大系数与区域方差加权相结合方法,然后对融合的2个子带系数进行NSCT反变换,得到融合图像。对不同算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该算法融合效果较好。     

红外与可见光图像渐进融合深度网络

目的 红外与可见光图像融合的目标是获得具有完整场景表达能力的高质量融合图像。由于深度特征具有良好的泛化性、鲁棒性和发展潜力,很多基于深度学习的融合方法被提出,在深度特征空间进行图像融合,并取得了良好的效果。此外,受传统基于多尺度分解的融合方法的启发,不同尺度的特征有利于保留源图像的更多信息。基于此,提出了一种新颖的渐进式红外与可见光图像融合框架(progressive fusion, ProFuse)。方法 该框架以U-Net为骨干提取多尺度特征,然后逐渐融合多尺度特征,既对包含全局信息的高层特征和包含更多细节的低层特征进行融合,也在原始尺寸特征(保持更多细节)和其他更小尺寸特征(保持语义信息)上进行融合,最终逐层重建融合图像。结果 实验在TNO(Toegepast Natuurwetenschappelijk Onderzoek)和INO(Institut National D’optique)数据集上与其他6种方法进行比较,在选择的6项客观指标上,本文方法在互信息(mutual Information, MI)上相比FusionGAN(generative adversarial ...     

基于彩色传递的红外与可见光图像融合方法

提出了一种基于小波分解和彩色传递理论的图像融合方法。在小波变换的基础上，采用一种融合方法对红外和可见光图像进行融合处理；基于色空间变换对灰度融合图像进行彩色传递，实现灰度到彩色图像的转变。实验表明彩色传递图像的色彩接近自然景物颜色，优于传统的假彩色方法，更有利于人眼对目标和环境的判断识别。     

有效的红外与可见光图像融合方法研究*

针对红外图像可视化程度弱、对比度低的问题, 提出一种基于轮廓小波变换和区域能量的红外与可见光图像融合算法。首先进行多尺度小波分解, 然后进行多方向滤波; 引入循环平移方法来消除伪吉布斯失真;采用基于区域的能量融合规则, 重构变换系数得到最终融合结果;最后用信息熵、信噪比等指标来评价融合的性能。实验表明,该方法不论在客观评价还是在主观评价指标上都优于其他融合方法, 提高了融合图像的视觉效果, 可以得到更加清晰的融合图像。     

运动目标检测的红外与可见光图像融合方法

在弱可见光条件下,对同一场景监控的红外与可见光图像进行融合,使融合图像即显示红外目标,又能保留可见光图像的细节结构信息,方便观察者对场景的观察与监控。充分利用红外成像的特点,热目标与背景的温度差会使目标在红外图像中的灰度值更大。使用红外序列建立稳定的背景模型,当前帧与背景的差得到运动目标区域,然后,将目标区域内的红外目标融合到可见光图像中,达到对红外运动目标检测的目的。