地球红外辐射背景成像方法研究

为模拟生成地球红外辐射背景图像, 研究其成像方法。首先将地球表面划分为若干地表区域,考虑大气传输特性、地表类型、地表经纬度及地表海拔高度等因素影响, 根据地表类型, 建立地球表面区域温度模型和红外辐射亮度模型, 然后运用数值计算方法得到地球表面温度和红外辐射亮度分布。根据红外探测器视角与视点,利用OpenGL 实现了红外探测器在太空中对地球背景红外辐射亮度的三维图像显示。结果表明, 模拟生成的地球红外背景图像效果逼真, 可用于红外目标识别和仿真应用。     

地球红外辐射背景成像方法研究

为模拟生成地球红外辐射背景图像,研究其成像方法。首先将地球表面划分为若干地表区域,考虑大气传输特性、地表类型、地袁经纬度及地袁海拔高度等因素影响,根据地袁类型,建立地球袁面区域温度模型和红外辐射亮度模型．然后运用数值计算方法得到地球表面温度和红外辐射亮度分布。根据红外探测器视角与视点．利用OpenGL实现了红外探测器在太空中对地球背景红外辐射亮度的三维图像显示。结果表明,模拟生成的地球红外背景图像效果逼真,可用于红外目标识别和仿真应用。     

卫星观测火箭尾喷焰红外动态场景生成研究

建立了一种星载吸收波段红外传感器连续观测助推段火箭飞行的场景生成模型。提出了一种基于神经网络生成MODIS数据中第22、23波段高分辨率地表发射率图像的方法,生成了分辨率达到百米量级的地表发射率图像,并利用谱段关联计算了4.18~4.5 μm的地表光谱发射率;同时采用Runge-Kutta法生成火箭助推段的飞行轨迹,利用LOS方法计算尾喷焰气体的辐射传输,生成火箭尾喷焰图像。建立了尾喷焰、地表点和传感器的几何关系,对尾喷焰和背景投影成像,合成了卫星观测火箭尾喷焰的动态场景。对辐亮度图像序列进行分析发现,地面背景的辐亮度得到了压制,同时结合轨迹数据对不同时刻的目标辐亮度对比度和所占像元数进行了分析。此外,分析了不同场景下尾喷焰总辐射强度曲线的差异。结果表明,场景生成方法准确可靠,可为基于卫星图像序列的目标检测跟踪等研究提供数据基础和目标特性支撑。     

自然地表红外图像的模拟

自然界的地表是非常复杂的,影响其温度分布和红外辐射特性的因素很多,如地表的起伏、土壤类型、植被类型、土壤湿度和气象条件等.要精确计算自然地表的温度和红外辐射特性,生成红外图像,必须建立考虑各种影响因素的三维传热传质模型.这种方法要花费大量的计算时间,是不实用的.文中利用一维模型的计算结果并结合随机模拟方法,针对具体自然地表(不同植被、裸露地表等)的实际红外辐射强度的相关长度、均方根误差以及相邻像素点的空间距离,模拟生成了自然地表的红外图像.探测器的视场和视角对观察到的图像影响是很大的,对同一地面区域,使用不同视场的探测器观察,得到的图像不同,即使使用同一探测器,如果用不同的视角观察同一区域,得到的图像也是不同的.因此文中根据不同的红外探测器视场以及同一探测器的不同的视角,将该图像转换成了红外探测器视场内的图像,分析了对应不同视场和视角的自然地表红外图像的特征.     

FY-4辐射计红外图像的仿真技术方法研究

研究了FY-4辐射计红外图像的仿真技术方法.考虑地表经纬度、海拔高度、地表区域类型、大气辐射传输等因素的影响,建立了地表区域温度模型和红外辐射亮度模型,计算得到FY-4辐射计接收的地球表面红外辐射亮度分布;研究辐射计成像中几何畸变的空间响应特性,建立空间转换模型,模拟生成了符合FY-4辐射计空间分辨率指标的红外视场图像.结果表明,仿真生成的红外图像效果逼真,可用于FY-4辐射计技术指标的验证和成像效果的评价.     

基于图像块码本模型的监控视频背景参考帧生成方法

为解决背景参考帧受前景污染严重，以及传输背景参考帧导致的码率突增等问题，针对背景较稳定的监控视频，提出一种以图像块为基本单元的渐进式背景参考帧生成方法。所提方法建立了基于聚类的图像块码本模型，利用基于感知哈希的码元匹配，将视频序列中处于同一位置的图像块进行聚类；利用背景图像区域特性准确检测背景码元；利用码本模型从不同帧中检测出背景图像块生成完整的背景参考帧。实验结果表明，所提方法编码效率相比标准HM16.20在亮度分量上提升17.89%，有效提升了背景参考帧生成质量，且时间复杂度满足视频实时性需求。     

红外预警卫星探测波段地球背景辐射仿真研究

针对红外预警卫星探测波段遥感数据难以获取的问题,研究了基于地表温度反演的红外预警卫星探测波段地球背景辐射仿真方法。采用了通用型单通道算法对FY-3/MERSI数据集进行地表温度反演,得到了全球地表温度分布图。在此基础上,构建了地表红外辐射模型,充分考虑了海拔、大气模式、地表类型等因素对地表辐射的影响,利用MATLAB与MODTRAN进行联合编程完成每个像元对应的地表辐射计算,实现了红外预警卫星探测波段地球背景辐射场景的图像生成。仿真结果表明:仿真图像分辨率高,能够准确反映红外预警卫星探测波段的地球背景辐射特性,可为研究红外预警卫星作战效能评估和目标识别技术提供场景数据支撑。     

基于光电特性参数的典型地物类型反演方法

对于不同类型的地物背景而言,其光电特性参数属于不变特征,利用其差异可以判别地物背景的类型并为目标检测和识别提供有效依据.基于上述研究目的,提出一种基于光电特性参数的典型地物类型反演研究方法.首先构建了典型地物背景的单层热能交换模型,建立了相应的热平衡方程;其次综合考虑大气衰减因子与背景距离等因素影响,基于黑体定标试验得到红外图像灰度与背景表面温度的关系;然后构建了基于光电特性参数的典型地物热平衡函数,并采用假设检验的方法来反演背景物的类型;最后利用外场实测的不同时刻、不同地物背景的红外图像验证了方法的可行性,并对引起反演误差的主要因素进行了详细分析.     

复杂地面背景的红外热像合成

提出了一种新的合成地面背景红外热像的方法，建立了基于马尔可夫随机场理论的图像分割模型，获取了地面背景的标记图像；综合考虑环境、气象等因素的影响，模拟计算不同植被地面红外辐射特性；通过将红外辐射特性计算结果的灰度值赋予相应的可见光图像分割区域，实现标记图像与红外辐射特性的合成，获取复杂地面背景的红外热像。     

地物背景战场环境红外图像实时生成技术

基于逼真战场环境开展半实物仿真试验是对红外成像制导系统进行测试和评估的有效途径,其中地物背景战场环境红外图像实时生成技术是模拟真实战场环境红外特性的关键技术之一。首先介绍了基于电阻阵列的战场环境红外仿真系统的组成;然后从工程实用性出发,以卫星地图为数据源,采用Terra Vista对目标区域进行地形建模,利用SensorVision红外模块对目标区域进行红外辐射特性建模以生成目标地区红外图像,并提出了加快图像渲染速度和增强图像真实性的优化方案;最后基于VC环境编写了地物背景战场环境红外图像实时生成与测试软件。仿真测试结果表明,该方法能够满足战场环境仿真系统红外图像实时生成的要求,效果良好且易于工程实现。     

Stochastic model-based processing for detection of small targets innon-Gaussian natural imagery

Stochastic background models incorporating spatial correlations can be used to enhance the detection of targets in natural terrain imagery, but are generally difficult to apply when the statistics are non-Gaussian. Chapple and Bertilone (see Opt. Commun., vol.150, p.71-76, 1998) proposed a simple stochastic model for images of natural backgrounds based on the pointwise nonlinear transformation of Gaussian random fields, and demonstrated its effectiveness and computational efficiency in modeling the textures found in natural terrain imagery acquired from airborne IR sensors. In this paper, we show how this model can be used to design algorithms that detect small targets (up to several pixels in size) in natural imagery by identifying anomalous regions of the image where the statistics differ significantly from the rest of the background. All of the model-based algorithms described here involve nonlinear spatial processing prior to the final decision threshold. Monte Carlo testing reveals that the model-based algorithms generally perform better than both the adaptive threshold filter and the generalized matched filter for detecting low-contrast targets, despite the fact that they do not require the target statistics needed for constructing the matched filter.     

红外图像数据库的研建

文中介绍了在Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ４．０平台上,采用Ｃｌｉｅｎｔ／Ｓｅｒｖｅｒ模式开发的红外图像数据库管理系统,以便对大量,庞杂的红外图像进行科学管理,自动完成对红外图像的录入,检索、排序,对比,修改,处理,重构、再现和输出等操作。按附属于图图像上的相关信息如目标类型、背景类型,天气,季节,图像对比度,信噪比等对图像进行分类。基于关系数据库模型,设计出了符合第三范式（３ＮＦ）的库结构。为了保证数据库     

地面目标激光回波特征实验研究

对地观测激光扫描成像直接利用激光回波信息生成目标的灰度像，进行目标分类识别，因此，需要研究并建立激光回波特征与地面目标特征之间的关系模型。运用对地观测激光成像原理试验系统的实验结果分析了地面目标的脉冲激光回波的功率与波形等主要特征，探讨了目标后向散射率特性。通过机载信息获取与数据处理得到了由激光回波生成的局部区域灰度像，并且与被动红外成像结果的比较初步得到了地面目标与其激光回波特征之间的关系，从而为地面目标的激光三维成像与分类识别提供了部分技术支持。     

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．     

Unsupervised Texture Segmentation of Natural Scene Images Using Region-based Markov Random Field

In analyzing natural scene images, texture plays an important role because such images are full of various textures. Although texture is crucial information in analyzing natural scene images, the texture segmentation problem is still hard to solve since the texture often exhibit non-uniform statistical characteristics. Although there are several supervised approaches that partition an image according to pre-defined semantic categories, the ever-changing appearances in the natural images make such schemes intractable. To overcome this limitation, we propose a novel unsupervised texture segmentation method for natural images by using the Region-based Markov Random Field (RMRF) model which enforces the spatial coherence between neighbor regions. We introduce the concept of pivot regions which plays a decisive role to incorporate local data interaction. By forcing pivot regions to adhere to initial labels, we make the Markov Random Field evolve fast and precisely. The proposed algorithm based on the pivot regions and the MRF for encapsulating spatial dependencies between neighborhoods yields high performance for the unsupervised segmentation of natural scene images. Quantitative and qualitative evaluations prove that the proposed method achieves comparable results with other algorithms.     

采用奇异值分解的图像模糊区域检测分割新方法

针对局部模糊图像的模糊区域检测分割问题,提出了一种改进的基于奇异值分解和图像抠图的模糊区域自动检测分割算法。首先,采用分块的方法对局部模糊图像进行再次模糊,通过比较前后图像块的奇异值特征变化差异将其标识模糊块或清晰块以得到一个标识图。其次,根据标识图,结合图像抠图技术对图像的局部模糊区域进行自动提取。实验结果表明,该方法可以较为精确地检测并分割出局部模糊图像中的模糊区域。      

针对复杂地形的热红外成像仿真研究

红外热成像系统由于具有全天时观测能力而得到广泛应用。为了测试和评估高分辨率红外热成像系统的性能,需要大量多种成像条件下的热红外影像作为输入数据源。为获取真实可信的地面热红外仿真图像,提出了一种针对复杂地形的热红外成像模拟方法。该方法综合起伏地表的地形、光照、遮蔽和邻近地域辐射等因素,系统研究了三维地表热辐射的产生和传递机理。利用光学遥感影像和数字高程数据,生成了一天中不同时刻的地面热红外图像。结果表明:该方法生成的24 h序列图像,符合实际地表热辐射场的日变化规律,从而为可见光图像制备红外基准图提供了一种有效途径。     

基于直方图分析的红外仿真图像验证方法研究

红外仿真图像的真实性和逼真度决定着红外成像制导仿真的有效性,红外仿真图像的验证方法研究具有重要的意义。本文提出一种基于灰度直方图的红外仿真图像验证方法,并建立了验证评价综合指标,该方法采用一维直方图研究红外仿真图像的亮度、对比度和信息量,以验证辐射亮度和辐射对比度的准确性;通过二维直方图研究图像像素之间的灰度空间关系,验证仿真图像的像素空间相关性。实验证明,该方法适合对红外仿真图像进行客观质量验证评价,进而可评价辐射模型和图像生成算法的真实性和有效性。