红外星图预处理及星点定位精度分析

红外星图是白天观星获取的原始数据,图中含有单点噪声和条纹噪声等多种噪声,严重影响了后续的星点提取和质心定位。针对外场观星获取的红外星图,进行了星图预处理,并分析了星点定位精度。提出了单点噪声的检测与补偿算法和条纹噪声的列均值偏移校正（CMOC）算法,还采用Wiener2 和Top-hat 组合滤波方法对星图进行进一步滤波去噪,最后使用在观测星图中加入理想模拟星点的方法计算了星点定位精度。实验结果表明,预处理算法有效抑制了红外星图中的各种噪声,星点目标峰值信噪比最多由4.7 提高到了31.3,模拟的2 等星的星点定位标准偏差量级为1/30 pixel 水平,满足工程应用的精度要求。     

基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正

非均匀性噪声严重影响着红外焦平面阵列的成像质量。针对条纹非均匀性问题,提出了一种基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正算法。该算法对图像逐列进行处理,首先采用文中提出的加权折中直方图方法计算得到每一列图像的期望直方图,然后对当前图像列进行直方图规定化处理,最后遍历整幅图像实现非均匀性校正。实验结果表明,本文算法能够有效地抑制红外图像的条纹非均匀性噪声,同时较好地保留了图像的边缘轮廓信息。     

红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声。提出了一种基于实际场景和非均匀性分离的模型方法,能够在单帧内实现条纹非均匀性的校正。通过局部窗口模版遍历相邻列的误差函数,得到其非均匀性校正参数估计,并依据相邻两帧相关性的继承性,完成条纹非均匀性的校正。通过对模拟条纹非均匀性和实际图像的实验和理论分析,结果表明,文中算法能够显著提高条纹非均匀性校正效果。     

基于配准的红外焦平面阵列条纹非均匀性校正

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声.分析了其产生的原因,提出了一种基于亮度恒定假设和配准的条纹非均匀性校正算法.根据相邻两帧获得亮度均方误差函数,最后通过最小化全局亮度均方误差函数得到全局最优解作为非均匀性校正的参数.实验结果表明,该算法能够在几帧内达到较好的收...     

中值直方图均衡的单帧红外图像非均匀校正算法

为了实现红外图像的自适应校正,利用红外焦平面的非均匀性成列分布的特性,提出了一种针对红外图像进行非均匀校正的新方法。新算法统计图像每列的直方图,对列局部的直方图进行排序,得到局部直方图的中值,然后对中值直方图进行均衡,通过均衡直方图灰度映射得到校正后的图像。算法实现不需要任何运动补偿或累加计算,在单帧图像内完成非均匀校正。实际应用证明,与同类自适应校正算法相比,该算法具有校正精度高、速度快、抑制目标退化能力强的优点。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

一种新的方法用于星敏感器近红外星图星点提取

分析了近红外星图小波分解系数的特点。依据小波分析的边缘检测特性、解相关性和多分辨率特性结合星点的灰度分布特征设计了不同尺度下的检测模板。在恒虚警概率条件下,提出利用局部阈值克服红外星图本身的背景不均匀性。通过在星图第二次分解的近似系数上检测星点最大灰度值的位置,削弱了单点噪声和条纹噪声的影响。实验结果显示,算法能有效得出视场中的星点最大灰度值坐标,误差在1 个像素位置左右,满足后续星点提取的需要。     

一种基于大视场红外图像的非均匀性校正算法

研究了行扫体制热像仪获取的大视场红外图像非均匀性校正的处理方法。首先分析了大视场下全局校正算法的局限性,然后提出了对大视场图像分块处理的想法,通过分块图像获取补偿参数来对非均匀性进行校正。最后通过实验证明了该算法能够在单帧情况下有效弱化条纹噪声,改善图像非均匀性。     

可见近红外、短波红外超光谱成像仪在轨数据处理技术研究

分析了天基可见近红外、短波红外超光谱成像仪的数据特征,提出了一种用于可见近红外、短波红外超光谱成像仪的在轨数据处理系统.重点介绍了星上定标及非均匀性校正、星上数据压缩等算法.超光谱成像仪在地面定标的基础上进行星上辐射和光谱定标,用基于定标和基于场景两种方法对图像数据做非均匀性校正.星上数据去噪及压缩采用基于小波变换的方法,去噪后的数据用3D-Tarp算法压缩.该系统设计既考虑了算法的有效性,又考虑了恶劣的星上环境对时间、功耗等指标的限制,在尽量少损失信息的情况下,能有效去除噪声,提高信噪比,减少星上存储和下传的数据,提高图像质量.     

红外探测器非均匀性校正系统研制

分析了红外焦平面阵列（IRFPA）基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。     

基于PSF参考模型的星敏感器单粒子效应在轨校正方法

为了提高星敏感器在遭受单粒子效应打击情况下的质心提取精度,提出了一种基于点扩散函数参考模型的在轨校正方法。通过构建星点参考模型及残差校正,该方法能有效去除单粒子噪声,校正噪声星点形态,降低星点质心定位误差。与传统去噪算法相比,该方法能在有效去噪的同时保护星点能量不被破坏。通过仿真实验验证了该算法抗单粒子效应的有效性,通过对比实验验证了该算法相比传统算法的优越性。     

Noise reduction for sonar images by statistical analysis and fields of experts

Sonar images are usually suffering from speckle noise which results in poor visual quality. In order to improve the sonar imaging quality, removing or reducing these speckle noises is a very important and arduous task. In this paper, the imaging principle and noise characteristics of the side-scan sonar (SSS) are analyzed, and five typical probability distribution functions are used to fit the seabed reverberation. Through experiment comparison, the Gamma distribution is selected to simulate the noise of the SSS image caused by the reverberation. Simultaneously, the fields of experts denoising algorithm based on the Gamma distribution (Gamma FoE) is proposed for SSS image denoising. In order to perceive and measure the denoising effect better, evaluation indexes of Fast Noise Variance Estimation (FNVE, an image noise estimation method) and Blind Referenceless Image Spatial Quality Evaluator (BRISQUE, an image quality evaluation method) are selected for image quality perception. The final results of the SSS image denoise experiment show that the Gamma FoE denoise algorithm has a better effect on SSS image denoise application than other denoise algorithms.     

基于三维块匹配的红外图像降噪与缺陷量化方法

对金属表面的缺陷检测以及量化逐渐成为一项重要的工作,对于保障器件安全有着重大意义。本文以钛合金为例,使用了一种以激光器为热源的的红外热成像缺陷量化方法。利用激光器可以点加热的优点对缺陷周围进行加热并对金属背面进行图像采集,为了使红外图像清晰表示并保留边缘,对红外图像进行同态滤波,变换后的红外图像进行噪声估计并使用基于三维块匹配的去噪算法将图像进行去噪,并且对去噪图像进行边缘检测以及缺陷量化。实验表明该系统可以有效的对金属材料进行缺陷检测,该红外去噪算法在峰峰值信噪比(PSNR)方面得到了显著的提升,在去除乘性噪声的同时也使图像边缘得到了有效地保留,该缺陷量化方法可以将误差控制在15 %以内。     

基于非局部均值的图像降噪

首先介绍了图像降噪的基本思路,其次介绍了非局部均值降噪算法,最后用MATLAB R2008a实现非局部均值降噪算法在不同标准差下的降噪效果,用结构相似度及峰值信噪比评价标准评价该算法,列出它们的图像降噪处理结果及评价准则数据。在此基础上寻找适合人类视觉效果的图像降噪算法。     

Polyview fusion: a strategy to enhance video-denoising algorithms

We propose a simple but effective strategy that aims to enhance the performance of existing video denoising algorithms, i.e., polyview fusion (PVF). The idea is to denoise the noisy video as a 3-D volume using a given base 2-D denoising algorithm but applied from multiple views (front, top, and side views). A fusion algorithm is then designed to merge the resulting multiple denoised videos into one, so that the visual quality of the fused video is improved. Extensive tests using a variety of base video-denoising algorithms show that the proposed PVF method leads to surprisingly significant and consistent gain in terms of both peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity (SSIM) performance, particularly at high noise levels, where the improvement over state-of-the-art denoising algorithms is often more than 2 dB in PSNR.     

提高星图正确匹配率的新方法

在CCD星敏感器中,快速而可靠的星图识别算法成为星敏感器确定姿态的最关键部分。针对星图识别中误匹配点的存在,提出了一种新的剔除误匹配点的方法—累积偏差法,选取合适的判定阈值对实验数据进行筛选,并结合最小二乘曲面拟合法对实验数据进行误差分析,实验结果表明,采用此方法,可以很好地剔除星图识别中的误匹配点,在赤经(α)和赤纬(δ)方向拟合偏差平均值可达到5.267 2,″星图正确匹配概率大大提高。     

基于三维轴距的图像去噪算法

图像去噪是图像处理邻域的重要课题,该文在3维直方图的基础上定义图像的3维轴距,分析无噪声及椒盐噪声影响下图像3维轴距的分布特点,提出基于3维轴距的去噪算法。算法首先对图像进行边沿扩展,再利用3维轴距来检测噪声,最后用非噪声中值滤波来消除噪声。仿真比较了3维轴距去噪算法与中值滤波、自适应开关中值、快速自适应均值滤波、修正方向加权中值滤波和自适应模糊开关中值滤波算法的去噪性能,结果证明该文算法的有效性。     

三视场小口径星图的仿真

红外波段可探测到足够多用以导航的星体。受限于客观条件,白天无法获取大量的星空图像。为了加快三视场恒星检测、星点定位和星图识别等算法的开发及算法性能的全面测试,需要研究三视场全天时星图的仿真方法。研究并建立了三视场天空辐射模型、系统噪声模型和恒星成像模型,设计并运行了三视场星图的生成软件。结果对加快算法的开发及算法性能的全面测试具有重要意义。