一种新的飞机红外图像灰度量化方法

针对飞机红外图像仿真中灰度量化存在的问题,提出一种基于自动低频增益限制的飞机红外图像灰度量化方法。首先分析了飞机红外图像仿真中存在的灰度量化问题,通过研究红外成像导引头处理高动态增益的自动低频增益限制电路原理,提出一种基于自动低频增益限制的红外图像灰度量化方法。以某型飞机的红外图像进行仿真验证,相对于以往的均匀量化方法,本文提出的灰度量化方法,可有效适应飞机高动态范围的红外辐射亮度,生成的红外图像可清晰地反映飞机的高温和低温辐射特征。     

一种新的红外目标跟踪方法

提出了一种基于灰度加权和Kalman滤波预测的红外目标跟踪方法。利用带有空间位置信息的目标区域直方图描述红外目标,克服了灰度直方图对图像描述缺少空间位置信息的缺陷,增加了描述的鲁棒性。同时,对跟踪目标的实时位置数据利用卡尔曼滤波校正和预测,增强了跟踪的实时性。实验结果表明,该方法是有效和稳健的。     

基于灰度分层的FPGA红外图像伪彩色实时化研究

介绍了一种基于FPGA的红外图像的伪彩色化实现方法.这种方法首先通过Matlab提取颜色表,然后通过FPGA控制颜色表的在线更新实现红外图像不同种类的伪彩色化效果.该方法大大提高了人们对红外图像感兴趣目标点的辨识能力.该方法已经在自主研发的红外观测系统中得到验证,具有硬件实现简单、占用逻辑资源少、速度快、实时性强等特点.     

一种基于图像相关性的红外隐身性能评价方法

介绍了红外图像分割和融合原理。以红外图像灰度相关矩阵特征量及改进的hausdorff距离为主要参数,提出了目标红外隐身效率计算方法,结合红外热貌图对小型方舱柴油发电机组在多样化背景下的红外隐身性能进行了定性和定量评价。     

一种基于低空图像的红外场景仿真方法研究

为了获得较逼真的红外图像,提出了一种利用低空图像反演红外图像的新方法。首先,利用改进的K-均值聚类算法将低空图像按照不同的地物属性进行材质分类,进而计算出特定波段内进入仿真红外热像仪的总辐射能,并模拟传感器成像原理得到仿真红外图像。结合该算法和实测环境气象参数完成了某区域红外场景序列图的生成。实验结果表明,该方法生成的时序图与实拍红外图像的变化规律基本一致,从而为低空图像仿真生成红外图像提供了一种有效途径。     

基于正弦变换的红外图像均衡算法

针对红外图像的特点,提出一种基于正弦变换的红外图像均衡算法。通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩;将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于正弦函数的拉伸变换后进行直方图均衡;最后将均衡后的图像灰度级等间距排列。该算法在压缩灰度冗余的同时进行基于正弦变换的直方图均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像的细节和清晰度。实验结果表明该方法解决了热像仪信号处理中输入信号大动态范围和显示输出的小动态范围的矛盾,且算法简单、运算量小,适合在实时图像处理系统中采用。     

一种红外图像伪彩色显示算法及其硬件设计

介绍了红外图像伪彩色显示的原理、编码算法和硬件组成。设计了三种由暗(黑)到明(白)的RGB映射函数与红外图像的温度由低到高相对应,实现了彩色层次分明,图像细节突出,更适合人眼观察的伪彩色图像显示。最后通过FPGA+TMS320C6416DSP+SAA7199B数字视频编码芯片,实现了实时可变的伪彩色变换算法和视频编码输出,验证了系统软硬件的有效性。     

基于小波变换的双波段红外图像融合方法

针对红外探测器长波图像和中波图像的特征,采用基于小波变换的方法实现双波段红外图像的融合。在对不同波段红外图像小波分解的基础上,对低频子带图像采用加权平均,对高频子带图像采用区域能量最大的融合规则得到融合图像的多分辨率结构,再利用小波逆变换重构融合图像。仿真结果表明,和普通基于空域加权平均的方法相比无论从主观视觉还是通过客观评价指标的计算结果来看,基于小波变换的双波段红外图像融合方法均具有更为理想的图像融合效果。     

一种红外图像小目标滤波算法研究

提出一种红外图像滤波算法,该算法建立在小波变换算法基础上.对非平稳信号的去噪声,小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨率分析特性,非常适合用来分析和处理非平稳信号,在保证运算速度的同时也提高了滤波质量.经实验证明,该算法较好地融合了噪声消除和边界保持两大优点,大大改善了图像预处理的效果.     

一种红外图像自适应对比度增强算法

针对红外图像灰度分布集中、对比度低的特征,提出一种自适应对比度增强算法.首先,通过统计灰度分布判断目标状态类型;其次,利用目标状态更新图像增强系数;最后,根据增强系数进行灰度去冗余均衡处理.与传统直方图均衡相比,算法能根据目标强弱状态自适应调整对比度.实验表明,它在增强目标对比度的同时有效保留了图像整体信息,较好改善了视觉效果.     

基于暗原色先验去雾原理的红外图像伪彩化增强方法研究

根据雾天红外图像的分析和判读需要,提出了一种新的预处理方法---基于暗原色先验去雾原理及HIS空间的伪彩变换方法。该方法应用于雾天红外灰度图像的处理时,可以显著增强目标与背景之间的对比度。实验表明,该方法可以较好地对雾天红外图像进行增强与显示。与传统的图像增强方法相比,该方法更有利于在雾天条件下对掠海飞行目标及海面目标的红外图像进行分析与判读。     

红外焦平面阵列图像的伪彩色编码和处理

红外焦平面阵列成的热图像的伪彩色编码有利于人眼识别和获取图像中的有用信息.本文所描述的软件可对红外图像进行16种伪彩色编码,以中值滤波、直方图均匀化等处理,同时显示图像中每点的温度.文中描述了伪彩色编码原理,给出了软件实现的方法和所开发的热像仪原理框图.     

基于直方图均衡化的红外图像伪彩色增强显示

红外成像技术由于具有抗干扰性强和全天候工作等特点而被广泛应用于各个领域.针对红外图像视觉效果模糊的问题,提出了一种基于直方图均衡化的红外图像伪彩色增强显示方法.该方法包括图像增强和伪彩色处理两步：首先,计算图像的均值,并根据均值的大小采用不同的空域变换方法,然后进行直方图均衡化处理;在伪彩色处理中,设计了新的伪彩色编码表,并采用查找表的方式对增强后的图像进行了伪彩色处理与显示.试验结果表明,经过伪彩色增强处理后,图像的显示效果有了明显提高,图像中的动态范围得到了扩大,细节信息也得到了加强.     

基于比特平面分层和彩虹伪彩色编码的红外图像增强方法

由经纬仪拍摄的海空远距离红外目标图像具有对比度低、灰度不均匀以及 含有大量复杂噪声等缺点,这会严重影响对图像中目标的判读。为此,提出了一种基于比特平面分层和 自适应彩虹码伪彩变换的图像增强方法。结果表明,经该方法增强处理后的伪彩色图像 的颜色饱和度更高,细节和边缘更清晰,尤其是由目标边缘可以清晰辨别出不同的颜色层次, 因而更符合人眼的视觉习惯。     

一种用于红外图像分割的改进型Otsu方法

概述了红外图像处理系统对图像预处理的要求,并针对传统图像分割算法中容易出现的目标错分问题,提出了一种基于灰度梯度映射函数的Otsu法。该方法克服了传统的基于灰度直方图的Otsu法不能利用图像局部信息和边界信息的缺点,通过将像素点的梯度信息与灰度信息相结合,较好地从背景中分离出了目标。仿真结果表明,该算法达到了预期的技术指标,很好地实现了红外图像预处理的功能。     

改进的卷积神经网络红外图像超分辨率算法

基于卷积神经网络的图像超分辨率算法可以分为图像尺寸放大和图像细节恢复/增强两个步骤,在细节恢复过程中,卷积层直接从输入图像中学习特征并将该特征作为下一个卷积层的输入数据.为了加强输入图像和卷积层各通道图像的特征表达能力,提出了一种新的卷积神经网络算法,该算法对输入图像和通道图像进行选择性灰度变换而增强特征表达的能力.实验结果表明,在公共红外图像数据集和实验室采集的红外图像数据集上,所提方法的超分辨率重建效果均优于当前的几种典型算法,能够恢复的细节信息更多.     

一种改进的模糊熵红外图像分割方法

提出了一种改进的模糊熵图像分割算法,该算法定义了一种新的模糊隶属度函数,该模糊隶属度函数只包含一个参数,即所要寻找的最优分割阈值,采用简单的穷举法便可得到最优分割阈值。实验结果表明,此方法的分割效果与传统的模糊熵方法效果相当,但计算时间大大减少,使得分割更加快速。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

红外热像校正技术的仿真研究及其实时应用--双阈值分割算法结合伪彩色变换

近年来,红外热像可应用于变压器等电力设备的监测和过热点定位,受到现代电力行业的关注,但红外热像仪呈现的温度分布多为灰度图,不利于人眼观察和辨识,而且图像模糊,影响检测质量,因此,实现红外热图像彩色显示和校正是必要的。文章提出了一种图像增强的方法,即双阈值分割算法,经过算法的仿真实验后将其应用在红外热像仪采集的变压器灰度图的伪彩色变换中,并在DSP642＋FPGA组成的处理系统运行了这些算法。结果表明：伪彩色算法结合图像校正算法可较为精确地实现色彩变换,获得较好的视觉效果,可比原图显示更多的图像细节,解决了红外图像处理中细节不清楚的问题。