基于高速湍流统计模型的红外退化图像仿真

超音速飞行条件下红外成像探测系统受到气动光学效应影响,其图像畸变和模糊退化问题十分严重,严重影响了红外制导系统的制导精度。常规的气动光学效应模拟仿真研究存在大数据量计算和非连续仿真问题,不能满足地面仿真的实时性需要。提出了基于高速湍流统计模型的快速仿真算法,用于气动退化图像实时复原方法和算法研究。根据本文提出的算法仿真得到的退化图像与实际的气动退化图像相似度较高,并且模型实现简单,能够满足地面实时仿真的需要。     

气动光学效应红外序列退化图像优化复原算法

从时间序列退化图像中依次连续取两帧图像来估计湍流瞬态点扩展函数,将约束优化原理应用在气动光学效应退化图像的复原过程中。针对气动光学效应湍流点扩展函数复杂多峰、随机多变等特性,在点扩展函数的估计过程中,采用保凸峰等优化策略,将点扩展函数离散值的计算转化为基于松弛迭代的最优化估计,通过极小化准则函数估计点扩展函数值,进而恢复退化图像。实验结果表明,本文方法复原效果好,速度较快。     

复杂背景红外湍流退化图像复原算法研究

针对大气湍流复杂背景红外退化图像的复原问题,构造了各向异性权重差分项,在此基础上将基于二阶差分的2范数极小作为空间相关性约束应用在复杂背景湍流退化图像相邻两帧点扩展函数的优化求解过程中,提出了针对复杂背景的湍流退化图像复原算法。在微机上进行了一系列复原和方法对比实验,实验结果表明本文方法有效,效果较好。     

红外探测湍流退化图像并行复原方法研究

湍流退化图像的恢复面临着计算量大、耗时长等问题,为提高算法的有效性、适应性和快速性,主要对红外探测湍流退化图像复原算法的并行处理进行了研究,提出了基于机群计算的并行处理方法.采用并行编程技术,建立基于微机多节点计算的并行机群系统,充分利用各节点的计算资源,提高并行速度,优化并行效率.实验结果表明,所提出的基于机群计算的并行方法十分有效,提高了湍流退化图像复原处理的计算效率.     

基于预处理的气动退化图像边缘定位

为了便于解决气动退化图像因图像模糊退化不易进行复原处理的问题,提出了一种气动退化红外图像的边缘定位算法。首先对退化图像进行基于像素疑似度的去噪预处理;然后使用Canny算子进行了边缘定位,进而对边缘区域进行了边缘修复和滤波处理。通过对多组气动退化图像的仿真实验及与多种边缘检测算法的对比分析表明,算法具有较好的边缘定位能力,较好地去除了气动退化图像模糊的问题,图像质量得以恢复,同时算法复杂度较低。     

基于小波分解的湍流退化图像的快速复原算法

提出了一种基于小波分解的湍流退化图像的复原新方法．该方法以2帧同一目标的湍流退化图像作为输入，采用小波变换技术对两帧湍流退化图像进行多尺度分解．利用两个低频子频段图像的傅立叶频谱估计出两湍流点扩展函数在大尺度下的离散值，在图像的低频子频段进行去模糊，而在高频子频段则主要进行抑制噪声和保边缘特征．实验结果表明该方法十分有效，不但可以极大地减少计算复杂性，加快恢复速度，而且还可以很好地提高图像的恢复质量和抗噪能力。     

湍流退化图像相位恢复算法研究

为克服气动光学效应对目标图像的影响．把相位恢复算法与气动光学效应机理研究结合起来,用于湍流退化图像的恢复。该算法是通过目标图像的傅里叶变换幅值来恢复目标图像,或等价地,恢复傅里叶变换相位。讨论了两类相位复原算法——迭代傅里叶变换（研）和解相关算法。对现有的解相关算法作了改进。采用共轭梯度法解高斯一牛顿方程,可有效提高算法的收敛速度。研算法不能保证迭代过程总能收敛到正确解,有时会出现停滞现象。将研和解相关算法组合起来,可以克服IFT算法的停滞现象,提高正确收敛率。给出了在信噪比为20dB情况下的湍流退化仿真图像恢复的实例,目标图像能较清晰地恢复出来。实验结果表明该算法具有较好的稳定性和抗噪声能力。     

基于飞行参数约束的湍流退化图像快速复原算法

为了克服盲目去卷积求解点扩展函数中由于点扩展函数大小的不确定性引起的复原图像的模糊和振铃现象,提出了一种基于飞行参数估计点扩展函数大小的湍流退化图像快速复原算法.利用飞行参数中飞行马赫数、高度、攻角等已知的先验条件来估计,最扩展函数大小,并建立了一个点扩展函数大小与飞行参数的函数表达式,解决了点扩展函数估计的盲目性,减少了估计时间,提高了退化图像复原校正的质量与速度.仿真试验结果表明:该方法对提高图像复原的速度与质量有明显效果.     

大气湍流退化图像过渡区域细化算法

针对气动光学效应以及噪声等先验信息不明带来的图像模糊退化,从而使图像过渡区域不易进行细化的问题,提出了一种大气湍流退化图像的过渡区域提取及细化算法。首先,对退化图像进行了基于局部方差的区域分割;然后,对过渡区域进行噪声疑似度和边缘疑似度判断,以获得更贴近区域中心线的较窄区域;最后,进一步对过渡区域跟踪细化完成了轮廓提取。大量仿真实验结果表明,算法较好地提取了退化图像的轮廓信息,同时,算法具有较好的区域分割效果、抗噪性能、细化效果以及实时性。     

基于广义规整化的红外湍流退化图像盲复原方法

针对湍流环境下红外成像的特点,提出了一种基于广义规整化的湍流退化图像盲复原方法.该方法在合理建立红外图像退化模型的基础上,根据极大似然估计准则来设计.为了抑制噪声同时有效地引入关于图像的先验信息,对传统的规整化方法进行了扩展,提出了广义规整化的策略,将规整化分为两个各有侧重点的层次,即复原过程中噪声的抑制和含噪条件下红外图像相关特征的保持,根据有限的先验知识将复原问题的求解转化为带规整化约束的最优化估计问题,进而复原湍流退化图像.     

卫星红外图像点目标检测预处理

对卫星红外图像点目标检测预处理方法做了研究,采用线性滤波器和非线性滤波器并行对图像进行预处理,仿真实验表明该方法可以在保证很高的检测率的同时大大降低虚警率,为后续处理提供有力支持。算法简单可行,利于硬件实现。     

一种新的红外图像细节增强算法

红外成像系统在数字化时使用14位(或16位)数据来量化一个像素,具有动态范围大、含噪多和对比度低等特点,因此在进一步处理之前往往需要进行必要的增强。目前常用的红外数据增强都是基于普通方法压缩至8位后完成,许多细节信息已在压缩过程中损失,因而增强效果有限。本文把增强过程放在从14位到8位的压缩过程中,提出一种双域滤波及改进的最值归一化对比度增强算法的红外图像增强方法。首先使用双域滤波将原始14位图像的细节部分与基本部分分开,压缩基本部分的动态范围、保留或增强细节部分,然后使用改进的最值归一化方法增强图像对比度,最终得到可以在普通显示器上处理的8位图像数据。该方法在压缩红外图像数据宽度的同时保留了细节信息,取得了良好的实验结果。     

红外小目标的分类背景预测与图像分块技术

基于复杂天空背景下红外小目标的特性分析,提出了一种利用分类背景预测与图像分块技术进行红外小目标检测的有效算法。该算法以背景预测理论为基础,通过边缘检测技术、最大均值和局部最相似分类背景预测技术获得较为准确的图像背景,进而采用统计分割算法从残差图像中提取出较为精确的目标位置。其中,通过图像分块处理,提高了算法计算效率。最后,选取了三组具有代表性的红外序列对算法的性能进行了检验。实验结果表明,所提出预测算法在检测准确性、鲁棒性以及计算效率上都具有明显的优越性。     

基于自适应Wiener滤波的红外小目标检测方法

在分析红外场景模型的基础上提出了用自适应Wiener滤波器估计起伏背景、自适应门限分割、基于邻域管道目标检测的小目标检测方法.采用连续采集的红外图像序列进行了实验,仿真了不同信噪比(SNR)条件下的目标并给出了目标检测结果及其分析.结果表明,算法能够从信噪比大于2.0的图像序列中检测出目标轨迹.     

红外图像中小目标检测的新算法

分析了红外图像中小目标、噪声以及背景的特点。针对高通滤波后小目标经常被强噪声淹没的情况，基于Donoho提出的小波变换的软阈值去噪方法，提出了一种峰值检测算法。实验结果证明方法可以有效地抑制高通滤波后的强噪声，并能检测出小目标。     

匀速直线运动模糊图像复原的改进算法

提出了一种改进的运动模糊图像复原算法,先用方向微分思想鉴别出运动模糊方向,然后采用求微分模糊图像自相关函数的方法鉴别模糊尺度,从而构造出最为近似的点扩散函数（Point Spread Function,PSF）。针对振铃效应问题,用最优窗法对图像进行处理,最后利用维纳滤波法与图像均衡法相结合的改进算法对运动模糊图像进行复原。实验结果表明,该算法可以取得较好的复原效果。     

基于融合的红外图像预处理技术

介绍了一种基于图像融合的红外图像预处理技术。分析了红外成像过程中引入的噪声类型,采用修正的阿尔法均值滤波方法来抑制噪声并利用边缘检测来增强目标的边缘成分,通过融合的处理方法来合并处理后的红外图像。实验表明该方法能够有效地增强复杂背景下的红外图像,从而有利于后续的目标识别处理。     

基于变差函数的红外图像预处理算法

提出一种基于变差函数的红外背景图像预处理算法。通过分析红外目标、背景及噪声的变差函数特性,采用变差函数对红外图像进行纹理分析,研究基于变差函数的目标检测预处理算法。实验表明:此算法对空间和时间相关性强的云背景具有良好的抑制作用,能有效地提高目标信杂比。     

一种红外成像系统自适应冷像校正方法

冷像是影响制冷型红外探测器成像质量的重要因素。 分析了冷像产生的机理以及频率特点,提出了一种自适应冷像校正算法。首先,通过自适应时域低通滤波法来获得冷像估计图像,然后将获取到的冷像估计图像与预先存储的冷像参考图像进行相关运算,最后根据相关系数确定是否进行噪声矩阵的更新并用来校正图像。使用仿真和实际的红外图像序列进行实验,结果表明所提算法能够有效去除冷像噪声。