采用双三次插值的空间目标偏振成像

为了解决暗弱场景下空间目标与背景对比度过低,无法区分的问题,采用分焦面偏振成像系统分别对室外暗弱场景、室内空间模拟环境进行成像;为了弥补分焦面偏振成像系统图像分辨率下降的缺点,采用双三次插值算法进行上采样。通过分焦面偏振相机的一次曝光便可获得4个不同偏振角度下的光强图,进而解算出偏振度图像和偏振角图像,并与传统的光强图像进行对比;利用双三次插值算法对4幅光强图进行上采样提高图像分辨率,然后再解算出偏振度图像,与未通过上采样获得的偏振度图像进行对比。实验结果表明,偏振成像较之传统的光强成像,目标的对比度获得了提高,边缘信息、纹理信息得到了更好的展现,偏振度图像与光强图像相比,与对比度有关的EME指标至少提高了17%,双三次插值算法提高了成像分辨率。应用双三次插值算法的分焦面偏振成像系统,对暗弱场景下的空间目标的识别具有潜在的应用价值。     

基于无监督学习和注意力机制的水下偏振图像融合

针对光线在水体中传播会受到吸收和散射影响,仅使用传统的强度相机获取水下图像存在成像结果亮度偏低、图像模糊、细节丢失等问题,将深度融合网络应用于水下偏振图像,即用深度学习的方法将水下偏振度图像与光强图像融合。分析水下主动偏振成像模型,搭建实验装置获取水下偏振图像构建训练数据集,并进行适当变换以扩充数据集。构建基于无监督学习和注意力机制引导的用于融合偏振度和光强图像的端到端学习框架,并对损失函数及权重参数进行阐述。使用制作的数据集在不同的损失权重参数下进行网络训练,基于不同的图像评价指标对融合后的图像进行评估。实验结果表明,融合后的水下图像细节更为丰富,相比于光强图像信息熵提升24.48%,标准差提升139%。相比于其他传统融合算法,该方法不需要人工调节权重参数,运算速度较快,具有较强的稳定性和自适应性,对于海洋探测、水下目标识别等领域的应用研究具有重要意义。     

强度图像和偏振度图像融合网络的设计

为了弥补强度图像在阴暗处丢失纹理细节的劣势,结合偏振度图像的偏振特性,本文提出了一种强度图像和偏振度图像的融合方法。首先,构建编码器网络提取源图像的语义信息和纹理细节。随后,特征融合网络采用加法策略和残差网络进行图像特征融合。最后,通过解码器网络对融合后的图像特征进行重构获得最终的融合图像。此外,根据源图像和融合图像之间的结构相似性损失和梯度损失,本文提出了一种改进的损失函数来引导融合网络训练。实验结果表明：与其他6种方法中融合效果最好的改进的双通道脉冲耦合神经网络（MD-PCNN）相比,本文方法的客观评价指标平均梯度、信息熵、图像质量、标准差和改进的多尺度结构相似性分别提高了4.3%,1.0%,8.1%,2.5%,3.1%,图像噪声降低了8.8%,且克服了强度图像在阴暗处丢失纹理细节的问题。     

考虑偏振片非理想性的可见光偏振成像修正模型

常用的偏振成像理论模型大多基于理想偏振片假设,即偏振片的消光比为无穷大且主方向已知,而实际偏振片的非理想性会对偏振成像系统的测量精度产生明显的影响,为降低这种影响,对考虑偏振片非理想性的偏振成像模型进行研究。以基于斯托克斯矢量的偏振成像模型为基础,通过分析实际偏振片对入射光偏振态的改变,提出了一种考虑偏振片非理想性的可见光偏振成像修正模型,给出了考虑实际偏振片性能及主方向误差的偏振度、偏振角修正公式。利用分时偏振成像系统对线偏振光的偏振度进行测量,实验结果表明:当偏振片消光比为100:1时,理想模型的线偏振光偏振度测量的平均相对误差为5.53%,修正模型的偏振度测量的平均相对误差降低到3.62%。应用该修正模型可在使用低消光比偏振片时达到与高消光比偏振片相当的偏振度测量精度,使偏振成像系统能够拥有更大视场,成本降低。     

微偏振片阵列红外成像非均匀性产生机理及其校正

集成微偏振片阵列红外成像系统的偏振度图像对非均匀性高度敏感,不经非均匀校正的偏振度图像存在较大误差。为了校正微偏振片阵列红外成像的非均匀性,以入射光Stokes矢量形式,建立了光电转换基本过程的偏振像素模型,基于入射激励和辐射响应数据,分析了微偏振阵列与红外焦面联合作用下非均匀性产生机理。提出一种基于多次辐射测量的矩阵形式的非均匀性校正方法,该方法通过构造多组测量方程,求解偏振像元的增益矢量,由相邻四像元增益矢量组成超级像元的增益矩阵,结合Stokes矢量提取矩阵,逆向求解重构点的校正矩阵。实验数据表明:该方法比两点法降低非均匀性约5%~20%,有效改善红外偏振度图像质量。     

应用小波变换的自适应脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用

设计并实现了一种适用于红外与可见光图像融合的基于小波变换的自适应脉冲耦合神经网络(PCNN)融合技术。首先,对融合的两幅图像进行小波分解得到两组多尺度图像。然后,在小波域充分利用PCNN的同步激发特性,进行PCNN的融合策略设计;使用不同频率下小波系数的局域熵作为PCNN对应神经元的链接强度,经过PCNN点火获得参与融合图像在小波域中的点火映射图;根据点火时间计算点火映射梯度图,再通过判决选择算子,选择点火时间梯度最大的小波系数作为融合系数。最后,对融合后的小波系数进行重构生成融合图像。进行了两组图像融合实验,结果显示,在迭代次数为50次时,与经典小波方法相比,两组实验结果的熵分别提高1.1%,0.7%;平均梯度分别提高8.3%,3.7%;空间频率分别提高2.5%,1.5%;标准差分别提高1.9%,0.6%;交叉熵分别缩小5.6%,4.9%,结果表明本文方法用于红外与可见光图像的融合十分有效。     

基于灰度距离融合的2D/3D刚性配准

针对影像导航手术提出了一种基于灰度距离融合的2D/3D刚性图像配准方法。该方法使用一种新的灰度距离信息对最常使用的传统相似性测度(互信息,互相关及模式强度)进行约束,构建一类新的相似性测度(距离互信息,距离互相关和距离模式强度),并用维也纳医科大学公开发表的2D/3D刚性配准金标准数据来评估新测度的配准性能。与基于灰度的传统相似性测度相比,文中方法构造的新相似性测度在平均目标配准误差(mTRE)的均值和标准差上均有显著降低,其中均值至少降低了28.15%,标准差最少降低了61.17%。以mTRE小于2mm为配准成功的依据时,新测度的配准成功率比传统测度至少提高了25.56%。此外,新测度在配准优化过程中的迭代次数比传统测度平均降低了35.59%。结果显示:基于灰度距离融合的2D/3D刚性配准方法比基于单一灰度的配准方法具有更好的图像配准性能。     

基于多特征的红外与可见光图像融合

针对传统图像融合方法易导致融合图像整体对比度低及细节反差小的问题,提出一种多特征加权多分辨率图像融合方法。首先,对多尺度分解后的低频系数进行边缘特征、平均梯度特征的提取,同时对高频系数进行相关信号强度比特征的提取。然后,通过边缘特征级融合指导像素级图像融合得到高频系数;针对合成模块中简单加权法易引起边缘或纹理局部模糊的问题,提出分两种情况分别合成同一位置的多尺度分解系数。最后,通过平均梯度特征自适应加权得到融合图像的低频系数,并对低频和高频系数进行多尺度逆变换得到融合图像。实验表明,本文方法的融合性能优于经典的融合方法,其融合质量评价指标中的标准差、空间频率、信息熵和平均梯度分别提高了15.12%、4.30%、6.15%和3.44%。     

基于偏振度优化与大气光校正的图像去雾

为提高偏振去雾算法对雾气场景的恢复能力，提出一种偏振度优化与大气光校正的偏振图像去雾算法。首先，依据雾气场景亮度分布，使用导向滤波将雾气图像分解为亮面残差和暗面残差；其次，扩大亮面残差对应的偏振度值，削减暗面残差对应的偏振度值以优化偏振度，该偏振度可将大气光图像模糊；最后，利用偏振度在亮面和暗面残差上的差异，对大气光强度进行校正，以使其随雾气的变化规律满足大气退化模型。实验结果表明：本文算法的去雾图像相较原雾气图像，对比度提高3.07倍、信息熵提高9.21%、标准差提高61.86%。且在不同浓度模拟雾气环境中，本文算法都有较为优异的SSIM、PSNR和CIEDE2000。相较于现有先进图像去雾算法，本文算法去雾效果明显，可以有效地复原雾气中场景的细节信息。     

红外偏振舰船目标自适应尺度局部对比度检测

针对海天场景复杂干扰情况下多尺度检测红外偏振图像中舰船目标困难的问题,本文提出一种基于引导滤波和自适应尺度局部对比度的舰船目标检测方法。首先将强度信息作为引导信息对红外偏振图像利用引导滤波,得到目标背景对比度、局部信噪比更高的融合图像;然后基于融合图像显著的海天线垂直梯度特征,提出一种检测海天线方法,再对融合图像进行海天线加权抑制海杂波干扰;最后基于单尺度局部对比度算法与舰船目标比例特征,提出自适应尺度局部对比度方法,当尺度与目标匹配时响应最大,通过不同尺度对目标的响应结果确定最大尺度,得到舰船目标检测结果。实验结果表明,引导滤波融合方法的提高图像的目标背景对比度和局部信杂比,与典型检测方法对比,本文方法能够有效抑制干扰并能够检测海天场景不同尺度舰船目标,具有较高的鲁棒性和准确性,检测率、虚警率分别为95.0%,3.5%,为红外偏振图像目标检测提供了新的方法。     

利用脉冲耦合神经网络的图像融合

为了获得对同一场景更为准确、全面和可靠的图像描述,提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像融合方法。将多源传感器图像配准后的各个源图像用9/7小波变换的提升算法进行分解,从而得到各个源图像的低频分量和高频分量。对于低频分量,采用像素绝对值选大法进行融合;而高频分量则作为PCNN的输入,在迭代结束后,通过比较PCNN点火次数得到一系列融合子图像;然后,用9/7小波的提升算法将获取的一系列多尺度融合子图像进行反变换得到最终的融合图像。设计了可见光图像与红外图像的融合实验,对融合图像的熵、平均梯度、标准差、空间频率进行了定量比较。当使用标准源图像进行融合时,各值比使用传统小波变换与PCNN相结合的图像融合方法分别高0.0104,0.2459,0.1131和0.2846。     

快速旋转式偏振成像探测装置的设计

为了获取更快的偏振成像探测速率,本文对现有的机械旋转式偏振成像装置进行了改进,设计了连续旋转检偏器的成像方式,并改进图像处理过程,进一步提高了偏振成像速度。该装置克服了传统机械旋转式偏振成像装置体积大、成像速度慢、效率低的不足,利用电机带动检偏器快速匀速旋转,并与相机的曝光同步,能够快速便捷地实现偏振图像的获取。同时为了实现更高的偏振图像采集速率,对偏振图像采用了流水线式的处理方式,利用每相邻的3幅强度图解算得到偏振图像,使偏振图像与强度图像具有相同的成像速率。经过测试,该装置能够很好地完成偏振图像的采集,获取被测目标的偏振度和偏振角,在稳定工作状态下平均获取一幅偏振信息耗时0.033 s,且具有较好的工作稳定性。本文所做工作提升了机械旋转式偏振成像仪的工作效率,也为进一步提升机械式偏振成像仪的成像速度、实现对运动目标探测打下了基础。     

基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法.将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生...     

共光轴实时彩色融合系统

长波红外与可见光图像的自然感彩色融合有助于观察者快速感知环境和发现目标,而共光轴结构对于提高融合图像质量和简化配准算法具有独特的优势。为满足战场侦查、监视等需求,设计了一种基于TMS320DM642数字信号处理器和ATmega32单片机的共光轴实时彩色融合系统。融合系统的长波红外和可见光成像系统平行放置,利用分光镜和反射镜实现光路分离,通过视场匹配和光轴校准实现双波段视频图像完全配准。图像处理程序基于DSP/BIOS嵌入式操作系统开发,根据视频图像的特点,采用基于CbCr查找表的自然感彩色融合算法。针对硬件特点,对融合算法进行优化,使720 pixel×576 pixel的单帧图像融合时间为9.18 ms,满足25 frame/s的实时融合要求;融合图像呈现自然色彩,场景中的热目标易于辨识。文中对共光轴融合系统设计、实现过程中相关问题的研究具有参考借鉴价值。     

成像光学系统的相对波像差梯度偏离值评价法

针对成像光学系统的波像差检测,提出了相对波像差梯度偏离值评价方法,用于直接表征波前的成像性能。给出了波像差梯度偏离值的定义,即为波前成像点与成像能量中心的偏离值。在此基础上定义相对波像差梯度偏离值为波像差梯度偏离值与艾里斑大小的比值,并提出了相对波像差梯度偏离值评价方法。相对波像差梯度偏离值与波前口径、形状、焦距均无关,故文中提出用成像尺寸、成像集中度以及成像能量分布等多种方法进行相对波像差梯度偏离值评价。其中成像集中度和成像能量分布在不同的检测分辨率条件下的稳定性较好,分辨率每相差一倍产生的差异通常小于10%。根据出瞳位置的相对波像差梯度偏离值分布和像面位置的波像差梯度分布情况,可以方便地指导光学加工和系统装调。进行了相应的实验分析,结果显示:相对波像差梯度偏离值评价方法可以用于制定波像差指标,进行波前质量控制。     

基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法研究

随着红外成像相关产业的兴起,红外成像技术具有的隐蔽性好、探测范围广、定位精度高、穿透距离远,以及轻质小巧、低耗可靠等优点备受青睐,已成为当前智能化光电探测发展的主流方向。然而,红外弱小目标的图像细节特征少、信噪比低等特点成为红外图像应用的瓶颈,如何提高红外弱小目标成像效果成为目前的研究热点。POCS算法是目前超分辨率复原中应用非常广泛的一种复原算法,但是该算法运算量大,处理时间较长,同时对图像的边缘细节保留能力较差。针对POCS超分辨率复原算法迭代时间较长,无法满足光电探测系统实时性的问题,提出了基于梯度图的快速POCS超分辨率复原算法(GPOCS)。该算法根据图像的梯度分布对图像中的像素点进行分类,采用不同的迭代系数进行计算。改进算法能够较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间。实验结果表明:GPOCS算法复原结果在背景处噪声得到一定的抑制,整体复原能力优于传统的POCS复原方法。该算法能够有效地保留边缘细节,同时处理时间小于传统的POCS复原方法,减少了1个数量级已经是接近实时。GPOCS算法能够自适应的选取迭代步长,较好的保留边缘信息并抑制噪声,进而在保证超分辨率复原性能的基础上大大缩短了运算时间,虽然不能满足实时性的要求,但是也已经是接近实时。     

交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征分析

研究焊接缺陷磁光成像检测方法,基于法拉第旋转效应,分析交变磁场下焊接缺陷磁光成像特征与漏磁场之间的关系.建立焊接缺陷的三维有限元模型,对不同类型和宽度的焊接缺陷漏磁场分布进行模拟,并在交变磁场激励下对不同焊接缺陷进行磁光成像无损检测试验,通过试验验证了焊接缺陷检测模型的有效性.研究结果表明,漏磁场分布与缺陷的类型和宽度...     

基于灰度图像直方图的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。灰度图像的边缘检测通常都基于灰度的梯度变化,而图像的直方图就描述了一幅图像的灰度级内容,通过实验找到了数字图像的边缘检测与图像的直方图之间的内在联系,得出具有双峰直方图的图像,其边缘检测效果是比较好的。     

基于红外图像识别的电气设备温升检测

为了更好地利用红外热成像技术对电气设备故障进行识别和诊断的问题,提出了一种基于红外图像特征和种子区域生长法的设备温升检测方法。采用邻域平均法减少了红外图像的噪声干扰,提取出了红外图像RGB空间中的红色分量图及绿色分量图,应用种子区域生长法分别对两分量图进行了分割,先通过寻找局部最高温点划分区域,再计算各区域内形态学梯度筛选出有故障的高温点,并将该点所在区域作为种子区域从而实现种子区域的自动选取,将像素点4个方向上的最大梯度及像素点与种子点的灰度差作为种子生长的判定条件,用交集的方法将分割后的红色分量图和绿色分量图融合,提取出了设备温升过高区域。实验及研究结果表明,该方法能确定高温升区域,且轮廓清晰,为电气设备温升故障诊断提供依据。     

Infrared and Visible Images Fusion with Multi-visual Cues

Image fusion is an important technique which combines the original information from multiple input images into a single composite image. The fused images will be more beneficial to human visual perception or further computer processing tasks than any individual input. Most of the traditional infrared and visible fusion approaches perform the fusion on the assumption that the original information is measured by local saliency features such as contrast or gradient. There is little consideration of the “interesting” or “useful” information in global. In this paper, an infrared and visible image fusion method is proposed by considering the final aim of image fusion, the human visual perception and further image processing tasks. The fusion is implemented under the non-subsampled contourlet transform based image fusion framework. The low frequency sub-band coefficients which represent the intensity of the scene are fused with the weight map which is constructed by considering both visual saliency uniqueness and task-oriented objectness, and refined by spatial consistency with guide filter. The new fusion strategy ensures that the objects being “interesting” or “useful” are preserved in the fused image. Sixteen pairs of infrared and visual images are used to test the validation of the proposed method. The experimental results show obvious improvement of the proposed method in terms of both objective and subjective quality measurements corresponding to other methods.