气动光学效应红外序列退化图像优化复原算法

从时间序列退化图像中依次连续取两帧图像来估计湍流瞬态点扩展函数,将约束优化原理应用在气动光学效应退化图像的复原过程中。针对气动光学效应湍流点扩展函数复杂多峰、随机多变等特性,在点扩展函数的估计过程中,采用保凸峰等优化策略,将点扩展函数离散值的计算转化为基于松弛迭代的最优化估计,通过极小化准则函数估计点扩展函数值,进而恢复退化图像。实验结果表明,本文方法复原效果好,速度较快。     

基于加速阻尼Richardson-Lucy算法的湍流退化图像盲复原方法

提出了一种基于加速阻尼Richardson-Lucy(ADRL)算法的湍流退化图像盲复原方法,称为ADRL-IBD方法。在阻尼Richardson-Lucy算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成ADRL算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积(IBD)算法中。使用长曝光大气湍流光学传递函数的物理模型或根据观测图像来获取初始的点扩展函数(PSF),利用阈值分割技术获取图像目标的可靠支持域,在每一次迭代中,对图像施加支持域约束。模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于Richardson-Lucy算法的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且ADRL-IBD算法具有较强的抗噪性,与RL-IBD算法相比,收敛速度更快,复原结果更好。     

基于加速正则化RL算法的大气湍流退化图像盲复原方法

提出了一种基于加速正则化Richardson-Lucy（RL）算法的大气湍流退化图像盲复原方法（AccRLTV-IBD）。在总变分（TV）正则化RL算法的基础上,引入二阶矢量外推加速技术对其进行加速,形成加速正则化RL（AccRLTV）算法,并将该算法应用到迭代盲目反卷积（IBD）算法中。使用长曝光大气湍流光学传递函数（OTF）的物理模型或根据图像来获取初始的点扩散函数（PSF）,在灰度平均梯度（gray Mean Grads, GMG）的基础上定义了一个相对灰度平均梯度（relative Gray Mean Grads, RGMG）参数作为无参考图像复原质量的评价标准。模拟图像和实际湍流退化图像复原结果表明,基于RL的IBD算法要优于基于Wiener滤波的IBD算法,并且与RL-IBD算法相比,AccRLTV-IBD收敛速度更快,复原效果更好。     

红外图像目标环境生成技术研究

研究了图像环境生成过程中红外目标特征信息提取所面临的重要技术问题，提出了自适应背景感知与对消处理、抑制背景的自动门限选取和形状分析与目标特征识别的层次化数据处理流程，基于数学形态学理论实现了图像背景感缸的应用研究算法，实验测评表明，该算法对复杂变化的图像环境具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。     

自适应Split Bregman迭代的红外图像降噪算法

对于全变分降噪模型,Split Bregman算法收敛快而且具有较好的降噪效果.通过研究Split Bregman算法,提出了一种自动调节拉格朗日乘子和罚参数的自适应Split Bregman算法.实验结果表明,新方法与传统Split Bregman算法相比具有更快的收敛速度,同时能在保持红外图像边缘特性的前提下有效地去除噪声.     

基于双重规整化的气动退化图像盲复原算法

通过合理建立针对红外图像的气动光学效应退化模型，根据极大似然估计准则设计复原算法，同时针对随机变化的点扩展函数和噪声对目标图像尤其是图像中细节恢复的影响，对单一规整化方法进行了扩展，采用双重规整化策略，将规整化分为两个各有侧重点的层次来处理。在微机上进行了一些复原实验，并给出对比结果，证实了该算法的有效性。     

红外多目标图像生成技术研究

红外多目标图像的仿真,是在对多目标运动关系、红外景物辐射、大气传输、目标红外特性、目标三维特性及噪声仿真深入研究的基础上,抽象出简化的图像生成模型;包括运动模型化、目标模型化、几何变换、红外仿真、扫描填充和噪声仿真几部分。最后将整个研究工作放在微机图像处理环境中,应用实际目标的红外特性,建立了多个运动目标的能够满足实时性要求的红外图像生成系统。     

一种改进的NAS-RIF红外图像盲复原算法

针对军事目标红外图像信噪比低、NAS-RIF算法复原模糊图像时敏感于噪声的缺陷,提出一种基于Contourlet多尺度变换去噪和图像细节规整化的改进NAS-RIF盲复原算法。首先,通过Contourlet变换对图像进行去噪预处理;然后,利用最优阈值分割技术提取目标的可靠支持域,并引入规整化方法,在代价函数中添加目标边缘保持约束项,保存图像细节特征;最后,利用共轭梯度(CG)算法优化代价函数,以保持算法的收敛速度。两组实验的结果表明,针对信噪比较低的气动红外退化图像,与原始NAS-RIF方法相比,本文提出的改进算法具有更好的复原效果,算法的收敛速度基本保持不变。     

基于子波相关算法的红外图像点目标检测

红外图像中点目标的检测技术是近年来信息处理研究的热点和难点之一^[1]。目标在图像中表现为点状,且信噪比低,目标被噪声（杂波）淹没。文中结合前人的一些检测算法,按照背景信号和噪声在相邻的子带间所表现出的不同相关性这一特点来进行背景信号、噪声的分析。提出了基于子波相关算法的点目标的检测方法,并对其进行了仿真和软件编程。结果表明这种算法具有很好的检测能力。     

图像恢复的小波域加速Landweber迭代阈值方法

该文利用对忠诚项的二次逼近方法,提出了一种小波域加速Landweber迭代阈值算法。该算法的每次迭代是对前两次迭代结果的线性组合做阈值处理。与标准的迭代阈值算法相比,该方法收敛速度更快。由于参数的可选择性,新算法更有灵活性。数值实验表明新算法能够有效地提高恢复图像的质量,是一种行之有效的图像恢复方法。     

基于支持向量机的湍流退化图像加速复原算法

由于湍流图像的退化原因十分复杂,现有图像复原算法很难在复原效率和复原质量间达到很好的平衡,为此提出了一种基于支持向量机的湍流退化图像加速复原算法.该算法通过设置方差阈值进行样本选择,舍弃了冗余信息、提高了样本质量;同时,对序列图像进行实时模型更新,加快了序列图像的复原速度.针对电弧风洞图像,将加速复原算法和原算法进行了比较.实验结果表明,加速算法的复原速度更快、复原效果也更好,它可以有效地解决湍流退化给图像带来的噪声和能量衰减问题,并能很好地校正湍流效应引起的模糊和抖动现象.     

前视红外舰船图像的模糊分割算法研究

由分析海面舰船及其背景红外辐射特性入手，对前视海面舰船红外图像提出了一种新的自适应阈值张弛模糊分割算法，对目标进行图像分割．对本文提出的算法用实际红外图像进行仿真实验，取得令人满意的效果．表明本算法是可行和实用的．     

反舰红外成像导引头自动目标识别跟踪技术研究

文中概要介绍了一种红外成像导引头自动目标识别跟踪技术，在搜索条件下，实现了对实现舰船目标的全自动实时的识别和跟踪，目标丢失后系统能重新自动捕获，自动转入跟踪。     

基于小波分解的湍流退化图像的快速复原算法

提出了一种基于小波分解的湍流退化图像的复原新方法．该方法以2帧同一目标的湍流退化图像作为输入，采用小波变换技术对两帧湍流退化图像进行多尺度分解．利用两个低频子频段图像的傅立叶频谱估计出两湍流点扩展函数在大尺度下的离散值，在图像的低频子频段进行去模糊，而在高频子频段则主要进行抑制噪声和保边缘特征．实验结果表明该方法十分有效，不但可以极大地减少计算复杂性，加快恢复速度，而且还可以很好地提高图像的恢复质量和抗噪能力。     

红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术研究

研究了红外成像型制导系统舰船目标实时识别技术,提出一种新的舰船红外成像目标识别算法．该算法采用聚类准则二值化图像,通过线形区域增长技术得到准目标区域,最后利用模糊综合评判技术进行目标识别．在DSP硬件系统上应用,结果表明识别率高,实时性好．     

基于光流场分析的红外图像自动配准方法研究

提出了一种基于光流场分析的准确的红外图像自动配准方法．该方法可分为两个过程：先是利用全局光流场完成两幅图像背景区域的配准；其次利用由粗到细的层级匹配算法提取两幅图像中运动目标的特征点集，根据两组特征点集由最小二乘法计算出运动目标的变换参数，完成运动目标的配准．对一定研究领域的红外图像自动配准的仿真实验表明：该方法准确且对场景的运动有很好的鲁棒性．     

一种基于形态学的红外目标分割方法

研究自然背景下红外图像中目标分割的问题,提出了一种基于形态学的红外目标分割方法．该方法先利用形态学滤波,对红外目标图像中的噪声和微小的干扰区域进行滤除,接着根据提出的计算图像形态梯度的多尺度算法提取图像梯度,而后用改进的分水岭算法对图像进行分割,最后针对过分割问题提出了一种新的区域融合方法．实验结果表明,该算法能较好地解决红外图像中的目标分割问题．     

基于DT-CWT的红外与可见光图像自适应融合

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.     

基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别算法

提出了一种基于红外多光谱图像相关性的自动目标识别新算法．根据目标、背景和干扰物的红外多光谱特征信息(辐射强度、光谱分布)构造出目标场景的红外多光谱特征矩阵；采用最大距离法分割图像，融合空间和光谱信息重构出研判目标的红外多光谱特征矩阵；根据研判目标的光谱辐射差异特性建立了红外多光谱图像相关识别准则．实验表明，该识别算法正确可行．     

红外成像目标跟踪的MHT改进算法及其DSP硬件实现

探讨了改进的MHT(多假设跟踪)算法及其在红外成像跟踪系统中的应用。根据红外目标及背景的特点，对红外图像数据进行自适应的空间滤波预处理后，运用改进的MHT算法实施目标识别和航迹跟踪处理。并利用4片TMS320C6000系列DSP组成流水线处理结构，实现了该算法的硬件并行处理，取得了良好的实用效果。