推扫式红外相机数据处理系统原理与设计

推扫式红外相机采用线列探测器成像.根据线列探测器自身的特点,为了获得高质量的红外图像,从红外相机硬件系统获得的数据需要经过累加平均、转置校正、错位校正、背景减除、非均匀性校正等处理.介绍了推扫式红外相机各个数据处理步骤的基本原理,设计并优化了数据处理的流程,并基于VC6.0实现了完整的数据处理系统.系统能实时处理、显示图像(或数据曲线),并实时存储,在实验中获取了良好的红外图像.     

空间中波红外线列过采样探测系统设计

随着长线列红外探测器技术的发展,其在空间遥感领域中得到愈来愈广的应用。亚像元探测技术在空间遥感领域已得到了广泛应用,在可见波段SOPT5卫星通过亚像元探测技术获得了2.5m分辨率的高分辨率图像。给出了一套中波红外亚像元探测系统的设计方法。设计以交错排列的中波探测器为成像焦平面,设计了包括光学系统、杜瓦结构、基于PFGA的控制时序以及信号处理电路、采集系统以及图像显示的一整套系统。以该系统为终端,进行了目标成像试验,并对图像进行了非均匀性校正处理以及图像的重建。     

实时红外图像非均匀性校正技术研究

在红外成像系统中,由于采用了一维线列探测器并行扫描方式,其中多个探测器的非均匀性会导致图像上出现水平纹理,使得输出图像的视觉效果很差。本文介绍了非均匀性校正原理,从数字图像处理的角度阐述了其校正方法,提出了因子加权校正结构,最后给出其硬件实现。     

基于FPGA的红外图像预处理模块设计

介绍了一款基于FPGA的红外图像预处理模块。该模块使用流水线的方式完成了两点校正算法、一点校正算法、像元错位校正等功能。模块中嵌入了Microblaze和MPMC核,增加了一些人机交互接口,实现了一点校正算法系数的实时更新。该模块能以某一种格式接收红外数据,并以相同的格式输出;可以将其加入到一个系统中,或从一个系统中移除。     

基于长线列扫描周视红外成像的多目标提取方法综述

介绍了长线列扫描周视红外图像的多目标提取的研究背景和图像数据量大、背景复杂度高给目标提取带来的问题,分析了与传统焦平面阵列输出红外图像的不同。根据长线列扫描周视红外图像的特点,从长线列扫描周视红外图像的快速处理方法和多目标提取方法两个方面进行了归纳总结,分析了不同处理方法中面临的问题和解决思路。最后总结长线列扫描周视红外图像的多目标提取技术的发展方向和趋势。     

线列红外偏振成像系统的设计

作为近年来偏振探测技术研究的新热点,焦平面分割型偏振探测器在增强目标与背景对比度和伪装目标识别方面具有明显效果。基于线列短波红外微偏振探测器,设计了一种以Jetson TX1 为处理核心的成像系统。该系统主要包括控制模块和处理模块。其中,控制模块由探测器驱动板和FPGA控制板构成〗,用于实现探测器信号AD转换和图像信号usb传输等;处理模块采用Jetson TX1平台,用于实现图像信号usb接收、积分时间调节、非均匀性校正、偏振度计算以及GPU并行算法。开展了目标场景红外与偏振成像实验,获得了分辨率为500×268的红外图像和红外偏振图像。     

超长线列红外探测器组件拼接选片方法研究

为真实地反映探测器的性能参数,特别是非均匀性,针对红外焦平面长线列探测器的拼接选片,分析了像元倾角及立体角校正方法,分别给出了各自的数学模型,设计出拼接选片算法,适用于不同规格线列拼接探测器的拼接选片。     

基于双边滤波约束的线列红外探测器恒定统计校正方法

线列红外探测器的非均匀性会导致获取的红外图像含带固定噪声,这将严重影响图像的观测识别.提出一种基于双边滤波约束的局部恒定统计校正方法.该方法在恒定统计的非均匀校正方法的基础上,根据场景特性,对响应信号采用双边滤波方法进行滤波分析,并在统计结果中加以约束限制,可有效地解决原图像的非均匀性,并且避免了恒定统计算法中的“鬼影”与拖尾等问题.实验结果表明提出的算法校正效果明显,收敛速度快,易于工程化实现,可以大幅度提高线列红外成像系统的观测质量.     

多谱段集成长线列红外探测器研究进展

简述了多谱段集成长线列红外探测器应用情况,描述了国外多谱段集成长线列红外探测器技术性能及发展情况,介绍了国内GF-5号卫星用多谱段TDI集成长线列红外探测器研制情况,总结出多谱段集成长线列红外探测器研究技术难点。     

基于摆停模式的航空大视场面阵热成像技术

针对目前基于单元探测器和线列探测器的红外成像仪不能较好兼顾大视场、高空间分辨率、高温度灵敏度的问题,研制了一套基于非制冷型面阵红外探测器的大视场热红外成像仪,实现了75°大视场、0.4 mrad空间分辨率和50 m K(NEΔT)温度灵敏度指标.建立了面阵摆扫图像畸变校正模型,较好地解决了面阵摆扫图像定位精度低和图像拼接裂缝问题.研究成果对大视场面阵摆扫红外成像技术的发展具有重要的参考价值.     

长波红外偏振图像及其误偏振信息分析

给出了长波红外偏振图像融合的结果,对融合的偏振图像进行了定性分析和定量评价。研究表明,偏振图像的融合方法有多种,能产生多种图像融合结果。融合后的长波红外偏振图像凸显了目标的形状,细节更加清楚,边缘更突出,立体感更强。与原始红外图像比较,长波红外偏振图像灰度均值提高168%、灰度标准差提高194%,梯度提高468%。处理后的偏振图像和原始的红外图像比较说明了长波红外偏振成像能明显提高目标和背景之间的对比度,更加有利于目标的识别。和中波红外偏振图像相比,给出了长波红外偏振图像误偏振信息的来源,这些误偏振信息在后续的偏振信息处理中是要消除的,说明了中波红外偏振成像的效果好。     

双面镜多元并扫遥感图像的几何校正方法

双面镜多元并扫成像方式在星载仪器中已得到越来越广泛的应用,但相应的遥感图像的预处理工作的重要性也日渐突出.文中从成像方式和仪器结构方面考虑,针对双面镜多元并扫成像方式提出了一套0级数据的几何方法,并对处理前后的图像质量进行了比较.结果表明,该校正方法可有效地改善图像的几何质量,校正效果良好.     

两种基于差分的红外点目标图像预处理技术的研究

图像去噪是图像处理中的重要组成部分.目前,针对点目标检测,人们已经发展了一系列比较成熟的滤波预处理算法.本文通过对红外点目标图像预处理方法的研究,给出了两种基于差分的背景抑制算法.最后针对仿真结果,对这两种背景抑制方法的去噪性能进行了分析比较.     

基于MATLAB的红外/射线图像增强方法研究

无损检测(NDT)系统产生的图像通常存在着由随机干扰等因素引起的噪声,为了进行下一步的图像分析,图像增强是一步很重要的前期处理工作。图像增强的方法分为空域法和频域法两类,本文将灰度变换和小波变换的图像处理技术引入无损检测(NDT)图像处理中,运用MATLAB图像处理工具,对图像从空域和频域两方面进行增强,并在MATLAB语言环境下编程实现这两种方法。实验结果表明,应用MATLAB进行图像增强处理具有理想的效果和很高的工程价值。     

基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统

红外人脸成像具有对光照、人脸皮肤、表情、姿态等因素变化不敏感的特点,可以在一定程度上弥补这些因素对可见光人脸识别影响的不足。为了充分提取红外人的局部鉴别特征,文中提出了一个基于局部二元模式的快速红外人脸识别系统。该系统首先通过thermoVision A40型红外热像仪获分辨率为320240的红外人脸图像,并通过人脸检测和归一化方法提取大小为6080的标准红外人脸图像。其次,基于人脸图像的对称性,将红外人脸图像分块。通过局部二元模式直方图提取每一分块所包含的纹理模式特征。最后,采用Kruskal-Wallis（KW）特征选择算法,进一步抽取对识别有贡献的局部纹理特征用于分类识别。实验结果表明:提出的热红外人脸系统识别率明显优于基于主成分分析（PCA）和线性鉴别分析（LDA）的传统红外人脸识别系统,可以达到98.6%的识别率。与此同时,提出的红外人脸识别系统识别速度也快于传统基于PCA和LDA系统,可以广泛应用于实时人脸识别中。     

基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法

海陆分割在合成孔径雷达(SAR)图像的海面目标检测以及海岸线提取等海洋应用方面具有非常重要的意义。针对合成孔径雷达图像的特点,提出了基于SLIC超像素分割的SAR图像海陆分割算法。首先为抑制SAR图像固有相干斑噪声并较好地保留图像的边缘信息,采用精致Lee滤波对图像进行预处理。然后对图像进行SLIC超像素分割,再将分割后的图像进行FT区域显著性检测以及显著值相似度聚类。最后将处理后的图片二值化得到海陆分割结果。实验结果表明,本文所提海陆分割算法具有很高的处理精度以及较高的处理效率。     

一种基于方向信息的指纹识别预处理方法

主要论述在开发指纹识别系统中所采用的一套预处理方法。通过对指纹图像进行预处理,为预处理后边的匹配、识别打下良好的基础。本文充分利用指纹图像方向性强的这一特点,在整个指纹图像预处理过程(包括分割、增强、二值化、平滑、细化、去伪)中,利用这些方向信息,通过采取一些特殊的图像处理方法,使得指纹的脊、谷线更加分明,便于进行特征提取、识别等,本文对500幅指纹图像(包含15%的低质量指纹图像)做了实验,其中90%都能达到较好的处理结果。     

改进分水岭算法在医学图像分割中的应用

医学图像存在病变区域和背景区域,病变区域是分割的重点,亦印感兴趣区域.针对传统的分水岭变换由于对噪声和细密纹理的敏感会产生严重的过分割现象,提出两点改进:首先对原始图像运用高频强调滤波作图像增强预处理,补偿图像轮廓、突出图像的边缘信息以使图像显得更加清晰;其次是采用修改了标记符的梯度图像进行分水岭分割,整个分割过程无须进行再进行后续的合并处理,降低了分割的复杂性.仿真实验结果表明,这种改进的方法不但使过分割现象得到了很好的抑制,而且医学图像中的病变区域被有效分割出来,同时该方法还支持任意形状,且与JPEG2000标准兼容,分割效果很好.     

Underwater image processing method for fish localization and detection in submarine environment

Object detection is an important process in image processing, it aims to detect instances of semantic objects of a certain class in digital images and videos. Object detection has applications in many areas of computer vision such as underwater fish detection. In this paper we present a method for preprocessing and fish localization in underwater images. We are based on a Poisson–Gauss theory, because it can accurately describe the noise present in a large variety of imaging systems. In the preprocessing step we denoise and restore the raw images. These images are split into regions utilizing the mean shift algorithm. For each region, statistical estimation is done independently in order to combine regions into objects. The method is tested under different underwater conditions. Experimental results show that the proposed approach outperforms state of the art methods.     

远距离传输舰船红外图像的目标识别

针对海天背景下的目标与背景红外图像对比度差、图像边缘模糊等特点,提出了一种远距离舰船红外图像的识别方法,分析了舰船目标的红外辐射特性,对远距离的舰船红外图像进行了预处理,对图像进行了梯度锐化和拉普拉斯锐化处理。仿真实验结果表明：对于远距离舰船红外图像的识别,先用改进的中值滤波方法进行预处理,再进行拉普拉斯锐化处理,可以达到识别目标的目的。