一种新的红外焦平面器件非均匀性自适应校正算法

提出了一种新的红外焦平面器件非均匀性自适应多点校正算法,该算法利用自适应滤波技术获取探测器在某一定标辐照度下稳定工作时的权值,并利用该权值去除探测器实时输出图像的温度漂移,最后对去除温度漂移的图像进行三次样条插值多点校正,具有校正精度高、动态范围大和易于工程实时实现等优点．     

基于SOPC的红外图像自适应非均匀性校正设计

场景非均匀校正和基于本底信息无快门校正等红外图像自适应非均匀性无快门校正算法不需要中断探测过程,克服了定标类校正算法需要周期性定标的不足,目前日趋受到重视。相对于场景无快门校正算法,基于本底信息的自适应无快门校正算法具有复杂度低、易于实现的特点,正逐步从理论研究走向具体工程应用,通过硬件系统实现该校正算法具有重要的应用价值。根据自适应无快门校正算法理论特点,采用基于FPGA构建SOPC系统的方法进行了硬件实现,主要由校正参数计算、本底采集、校正模型等模块组成。校正参数计算部分根据自适应拉格朗日插值计算和更新校正参数,本底采集模块用于采集均匀本底信息,为图像校正提供一系列本底信息,校正模块完成红外图像的实时非均匀性校正。实验结果表明:实现的非均匀性无快门校正系统具有占用硬件资源少、延迟短和图像效果好的优点,能够广泛应用在红外成像系统中,具有较强的研究价值和现实意义。     

多点标定的自适应非均匀性校正方法

为了实现对红外焦平面阵列(IRFPA)获取图像的实时高精度非均匀校正,提出了一种基于多点标定的自适应非均匀性校正算法,该算法假定在环境温度变化时,校正后输出图像数据的差值与已标定的数据存在线性关系,对其进行分块并配对,采用最小二乘法,以平方和最小为准则,自适应修正校正系数,以达到实时调整非均匀校正的校正系数,对环境温度变化引起的非均匀性进行补偿的目的.实验结果表明,该方法既提高了非均匀性校正的精度又能满足实时性要求,可广泛应用于光电火控、红外成像制导等对实时性和成像质量均有较高要求的应用场合.     

基于自适应gamma校正估计的图像去雾算法

针对当前流行的图像去雾算法存在去雾过度造成图像颜色失真,或者去雾不足等问题,提出了一种自适应gamma校正估计的图像去雾算法。首先根据图像亮度,利用不同的gamma校正函数拟合不同场景深度下有雾图像与无雾图像之间的关系,自适应估算出无雾图像最小通道,并通过引导滤波算法进行修正,保持局部区域内线性的关系,进而根据大气散射模型得到初始透射率,然后通过高斯相对性进行优化;另外,通过增加搜索领域,将有雾图像的蓝色通道上半部分作为输入对四叉树算法进行改进,得到场景最深处所对应的有雾图像像素值作为大气光值;最后通过gamma校正函数对复原图像的亮度进行增强。实验结果表明复原图像的对比度、平均梯度分别平均提高了40.66%,20.98%,并具有较高的信息熵。上述算法去雾显著,复原图像具有较高的清晰度。     

前景重配准的改进帧间误差最小化非均匀性校正算法

由于基于帧间配准误差最小化的非均匀性校正算法（IRLMS）在对红外图像非均匀性的校正过程中,对于存在运动前景的场景缺乏对运动前景位移的准确估计,和配准精度较低时校正参数不能自适应地控制其更新速率,产生鬼影现象。为了解决这一问题,提出了一种改进的帧间误差最小化非均匀性校正方法。该方法使用LK 光流对场景中的运动前景进行重新配准,估计出运动位移,修正误差图像,以克服前景运动产生的鬼影现象;同时通过估计出相邻帧图像之间去除非均匀性后的相位相关矩阵的峰值,以其峰值自适应地修正参数更新的速率,以克服在配准精度较低时校正参数更新过快造成的影响。实验结果表明:该方法能够克服前景运动和配准精度较低时产生的鬼影现象,有效地提高了IRLMS 算法的实用性。     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明:给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

基于场景的扫描线非均匀性校正算法

目前扫描红外热像仪有着广泛的应用,且一般采用基于定标的非均匀性校正方法;该类方法不能有效地校正图像中出现的扫描线。针对这一问题,本文对扫描线的表现进行分析,提出了一种基于场景的非均匀性校正算法,该算法采用图像像素点邻域标准差作为基础,通过类标准差对图像的差异信息进行计算,能够排除复杂场景的干扰,成功地识别扫描线,并对扫描线提取补偿。该算法计算简单,可以根据场景进行自适应校正,校正效果显著,具有一定的工程应用价值。     

红外双边滤波时域高通非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。本文在研究了传统的时域高通滤波法及其两种改进算法的基础上,提出了一种改进的基于双边滤波的非均匀性自适应校正算法,在这种方法中引入了一个由双边滤波系数矩阵推得的二次校正矩阵,该矩阵能够判别原始图像与双边滤波所得图像的差图像中场景的边缘部分,并进行自适应的抑制,使校正参数的计算更加准确。实验部分通过对加模拟噪声图像序列和实际非均匀性图像的校正证明本文的改进算法比其他两种改进算法有更好的校正效果。     

基于现场可编程门阵列的高性能红外热成像系统

探讨了红外成像系统实时信号处理算法、硬件结构等关键技术.提出了一种新的自适应两点非均匀性校正(ATPC)算法,该算法以快门为目标场景来实时更新校正参数,能有效克服红外焦平面阵列(IRFPA)响应随时间漂移导致的两点非均匀性校正算法失效问题.采用查找表结构来实现平台直方图均衡(PE)算法,并对PE算法进行了优化,降低了运算量和存储空间需求.硬件系统采用两片同步动态随机存储器(SDRAM)的乒乓缓存结构,在单片现场可编程门阵列(FPGA)上实现了IRFPA的ATPC和PE算法的并行操作.实验结果表明,对320×240的IRFPA,在50 MHz系统时钟下,帧频为60 Hz时系统工作良好,处理后的红外图像质量有了明显改善,系统结构简单便于小型化,能够满足实时动态检测及追踪需求.     

分布并行实时系统的互连技术研究

分布并行实时系统严格划分为硬实时和软实时两类系统。针对直升机工程模拟器和航空电子综合系统这两种实时性不同的系统的网络互连,分别给出了解决方案。特别是对硬实时系统,提出了基于多端口静态存储器和多端口收发器的并行内存实时网,最大优点是没有高层通信协议,且使所有的分系统能并行与中心节点交换数据,能最大限度地降低总传输延时。     

Combined Approach for Nonuniformity Correction in Infrared Focal Plane Array

A new algorithm of nonuniformity correction for infrared focal plane array(IRFPA) is reported,which is a combined algorithm based on both the two-point correction and artificial neural networks correction.The combined algorithm is calibrated by two-point correction,and the calibrated correction coefficients are automatically modified by BP algorithm.So it is not only calibrated,but also real-time processed.In adaptive nonuniformity correction algorithm,the phenomena ghost artifact and target fade-out are avoided by edge extraction.In order to get intensified image,the modified median filters are adopted.The simulated data indicates the proposed scheme is an effective algorithm.     

基于人眼视觉特性的IRFPA非均匀性校正算法研究

红外焦平面器件普遍存在着非均匀性问题,对红外焦平面阵列(IRFPA)实施非均匀性校正对提高成像质量具有重要意义。传统的IRFPA多点校正算法存在运算量大、实时性能低、实用效果差等问题,为此文章综合人眼视觉特性,提出IRFPA非均匀性多点校正算法。人眼视觉对图像的灰度分辨能力是有阈值限制的,利用这种分辨阈值可以对IRFPA的标定点进行有效压缩,生成像元号-校正系数表,然后通过查找系数表,实现IRFPA的非均匀性实时压缩校正。实验证明,提出的IRFPA非均匀性校正算法较传统的IRFPA非均匀性校正算法实时性能更好,非均匀性降低了0.203%。     

加速运动目标的双频比相测距算法研究

该文分析了目标机动时加速度对多频连续波雷达双频比相测距造成的影响,提出了一种基于局部解线性调频的实时加速度补偿算法。详细介绍了该算法的原理,分析了它的运算量,并通过仿真实验将它与DAF加速度估计和补偿方法进行了对比,仿真结果证明了该算法的可行性和有效性。     

隐马尔科夫模型修正的交互多模跟踪算法

针对交互式多模型目标跟踪算法中模型转移概率固定对跟踪精度造成的影响,提出了一种隐马尔科夫模型修正的模型转移概率自适应交互多模跟踪算法。该算法通过对跟踪过程建立隐马尔科夫模型,采用Viterbi 算法求解修正系数,在检测到目标运动发生机动性变化时,将修正系数用于交互式多模型算法以达到实时调整模型转移概率的目的。仿真结果表明,该算法的跟踪结果优于传统的交互式多模型算法,具有很好的稳健性、实时性,有效降低了主观因素对跟踪精度造成的影响。     

LFM信号参数估计误差分析及改进算法

为进一步提高LFM信号参数估计的实时性和精确性,研究分析了分数阶傅里叶变换(FRFT)对LFM信号进行参数估计的误差来源,通过对其参数估计公式的研究,得出采样点数和搜索间隔对估计精度的不同影响,并提出了相应的改进算法。同时,采用DPT算法与FRFT离散并行快速算法相结合,提高了算法的实时性。最后,利用能量重心法对参数估计结果进行谱校正,进一步提高了估计精度。仿真结果表明,该算法对LFM信号参数估计精度高,性能接近CRLB,同时能够实现实时处理。     

用C50实现8条SPRITE热像仪非均匀性数字校正

针对8条SPRITE热像仪的成像特点,在提出基于场景统计特性的非均匀性数字校正算法的基础上,详述了实现以TMS320C50为核心的校正功能的硬件结构和软件流程.     

基于扫描型红外热像仪非均匀性场景校正算法的实现

通过对某扫描型手持红外热像仪非均匀性的分析,建立了相应的非均匀性数学模型,提出了场景校正算法并在DSP中编程实现。算法采用运动估计与递归最小二乘法相结合的方式,实现了对空间非均匀性的实时校正;采用神经网络与最小均方算法结合的方式实现了对两点校正后残留非线性非均匀性的实时补偿。应用效果表明该算法具有很高的工程价值。     

电磁场反应原理与线性电路多端口互易定理

多端口互易定理是线性电路重要研究内容之一.在电磁场的反应原理基础上,本文明确了互易性的物理涵义和电磁场互易定理的成立条件.从电磁场的互易定理出发,本文推导了线性电路多端口的互易定理,指出了电路多端口互易定理成立的充分条件是网络的无源性.对于含源(独立源或受控源)的网络,从反应互易性的角度,互易定理是不成立的.     

阵列系统中多端口网络噪声系数测试分析

多端口网络常用于阵列系统中进行波束合成,其噪声系数测试成为系统设计的关键问题。给出了多端口网络模型,基于将多端口网络转化换成双端口网络的思想,给出了3种测试方法。方法一和方法二将多端口网络n-1个输入端口接负载,只留一个端口作为输入,其区别是加电工作的有源双端口网络数量不同。方法三在多端口网络前接一n分路器。通过对网络信号功率和噪声功率进行详细的分析和推导,给出了不同情况下的噪声系数。通过试验验证了测试方法的正确性。