椭圆高斯光束的衍射和象差

从惠更斯－菲涅耳原理出发,采用数值积分方法分析了会聚椭圆高斯光束焦点附近的三维光分布状态,讨论了按照均匀光波球差最佳校正形式对椭圆高斯光束进行象差平衡时的中心点亮度变化,研究表明,在工程实际中,采用普通光学系统的象差平衡理论对半导体激光光学系统进行设计是完全可行的。     

基于光电成像的单站被动测距

研究空间运动目标到机动摄像机的距离的估计算法.通过相邻帧图像中同一目标上四对特征点的匹配,计算相邻采样时刻目标相对摄像机的距离变化量,结合目标的方位角、俯仰角、特征线度和摄像机的空间坐标,求解一个四阶非线性方程,得到前一时刻目标与摄像机之间的距离,随即确定出当前时刻上目标到摄像机距离.阐述了测距原理,推导了测距方程,最后给出了相应的实验数据.研究表明该方案通过两幅图像即可实现对目标的被动测距,缩比模型试验证明了算法的正确性和有效性.该方法适用于能够面成像的刚体三维运动目标.     

红外焦平面非均匀性自适应校正算法实时实现

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.文章在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用DSP与FPGA相结合实现基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,在该方法中利用FPGA并行处理能力强的特点,对焦平面阵列进行非均匀性校正,而DSP的计算能力强,完成校正系数的自适应更新.将该方法应用于128×128红外成像系统中,可使系统长期稳定地工作,克服了校正参数的漂移问题.     

基于RLS的红外焦平面器件非均匀性校正算法

针对红外焦平面器件（IRFPA）存在着严重的非均匀性和探测元响应特性随时间漂移的实际情况,开发了基于场景的递归最小二乘（RLS）非均匀性校正算法,通过逐帧估计每个探测器的增益和偏置,来补偿图像中的固定图案噪声。通过对参考信号的精确估计,达到最优的校正精度。在算法中,首先提出了一种条纹噪声估计方法来消除图像中的条纹噪声;然后利用周围探测单元的像素值,采用自适应加权平均滤波器的方法精确估计目标边缘处的参考信号;权系数是根据加性误差来选择的。这样,随着递归次数的增加,参考信号能够更接近真实的辐射信号。通过参考信号可以精确地估计探测器的增益和偏置。仿真实验以及对实际红外图像序列的实验结果表明,本文提出的校正算法收敛速度快、校正精度高,具有很好的外场工程适应性能。     

使用数字滤波器法快速测量专用激光波长

在基于劈尖干涉的激光波长测定装置中,通常采用傅里叶变换精确求解干涉条纹周期的方法来得到入射激光的波长。为了快速探测几种专用激光波长,本文提出了数字滤波器法。该方法是从离散傅里叶变换中推导出数字滤波器迭代公式,运用迭代公式设计出不同波长所对应的数字滤波器,由数字滤波器的输出可实现激光波长的快速探测。实验表明了该方法的有效性。     

一种基于投影和多分辨谱分解的图像配准方法

本文结合积分投影与多分辨谱分解技术,提出了一种实时图像亚像素配准算法。该算法首先引入积分投影方法将图像序列中的每帧图像转换成两个一维积分投影向量,再应用多分辨谱分解方法对两个投影向量分别进行处理,从而精确地获取图像在二维空间上的亚像素平移量。实验结果表明,本文算法具有计算量小、精度高、收敛速度快等优点,尤其适合于硬件实时实现。     

高精度红外焦平面成像实时处理系统

介绍了一种实时红外焦平面成像处理系统的原理、结构及特点.系统采用FPGA DSP的结构,由DSP进行非均匀性校正等高层算法,而由FPGA完成系统的时序逻辑设计和图像增强等低层算法.给出了实验结果,验证了本系统能够满足实时红外焦平面成像系统的要求,具有高速、高精度、大容量及灵活性强等特点.     

采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制

在红外弱小目标检测中,由于杂波云层和结构化地面等复杂背景的干扰,导致检测的虚警较多,因此复杂背景的抑制直接影响到目标检测方法的性能.针对这个问题,提出了一种基于Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制方法,并引入了局部结构张量来提高方法抑制背景细节、增强目标信息的能力,此外该操作还减少了方法的运算量,提高了方法的实时性.与小波滤波和高斯核去局部均值方法相比,几组实验结果显示,该方法从主观视觉和数值指标上可较好地抑制复杂背景.     

IRST系统的综合性被动测距算法研究

专门讨论综合性的IRST系统的被动测距公式.在若干相连观测时刻,远处的目标被假定为具有恒定辐射强度的点源.在此基础上,结合美国海军模型进行了三维运动分析,得出了一个综合性的被动测距公式,仿真分析表明其相对定位误差优于7%.相应的定位方案适用于海上匀速直线运动的目标模拟.     

基于小波分析的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

近年来,小波变换在图像处理中的应用日益受到关注,介绍了小波变换在红外图像非均匀性校正方面的应用。时域高通滤波法是一种典型的自适应非均匀校正方法,在分析传统的时域高通滤波法的基础上,提出了应用小波基实现更加具体的数字低通滤波器,采用Mallat金字塔型算法,将低频部分进行多层次划分,提高低频部分的频域分辨率,并用序列图像进行了验证,仿真结果表明,该方法可以较好地进行非均匀性校正。