基于直方图均衡及融合的红外图像增强技术

针对红外图像的特点,提出了一种基于直方图变换及图像融合的红外图像增强的新方法.该方法利用平稳小波分解进行噪声抑制,通过自适应直方图均衡提高图像对比度,并利用非线性滤波算法增加新的高频分量,最后进行图像融合以实现图像的增强.该算法克服了传统直方图均衡增强背景而削弱目标以及平台直方图均衡中难以选择平台值的缺点,并大幅度提高了图像的细节.实验结果表明,该算法对红外图像具有很好的增强效果,可以很好地抑制背景,提高目标的对比度,同时使目标的细节更加明显.     

基于自适应差分量化的红外背景抑制新方法

针对复杂背景下红外弱小目标图像的背景抑制难题,从图像采集环节考虑,根据自适应差分量化理论,提出了一种基于自适应背景抑制的红外弱小目标图像采集方法.其基本思想是:根据红外弱小目标图像背景杂波的相关性,利用自适应预测器,由已采集的像素信息实时估计出下一时刻背景杂波的最佳估计,并将其反馈至原始图像信号输出端,与实际采集图像信号相比较.通过量化残差图像信号来获得预测增益,从而提高采集图像的信噪比.理论分析与仿真实验表明,与传统的直接图像采集方法相比,此方法不仅等效地提高模数转化器的性能,而且能够很大程度地提高采集图像的信噪比(SNR),SNR可由1.43提高到4.57.     

一种基于双DSP视频口的实时图像数据通信技术

针对高分辨率灰度图像及其复杂的处理算法,选择双DSP板连接系统进行图像和算法处理.基于TMS320DM642视频口的特点,通过硬件连接和软件设置,设计实现通过视频口在两块DSP板之间进行BT656_8BIT数据流的实时传输,实验结果显示该方法稳定可靠,在多DSP间的数据传输同样有适用性.     

一种基于目标航迹的跟踪算法

针对空中制导的复杂性和多样性,提出了一种以通过像素邻域判决准则,获得检测图像中的多目标为基础,利用一步预测原理确定航迹起始和终结,实现序列帧中多目标的连续跟踪算法.通过对实际拍摄的序列帧图像进行相应的跟踪仿真试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多目标.     

基于积分投影的图像快速配准算法研究

提出了一种基于积分投影技术的抗噪声实时图像配准算法.该算法通过将图像序列中的每一帧图像分别沿水平和垂直方向进行积分投影形成两个积分投影向量,并应用基于梯度的一维平移估计技术处理,从而精确地获取二维空间上的平移量.实验证明,该算法具有较好的抗噪声性能和较小的计算量,尤其适合硬件实时实现.     

基于FPGA的IRFPA非均匀性自适应校正算法实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.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FPGA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,该方法利用流水线技术和并行处理结构,大大提高了系统的运算速度,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统;而且系统仅利用了一片FPGA,体积小,功耗低,便于系统的小型化.     

点源目标的红外搜索与跟踪系统的作用距离估算

红外目标的探测在告警、制导等领域具有重要意义.在中远距离探测中,红外搜索与跟踪系统的作用距离受到大气传输、红外探测器的性能以及目标的辐射功率等因素的影响.传统红外系统的作用距离方程具有一定的局限性.考虑到目标成像弥散斑和背景辐射的影响,对红外搜索与跟踪系统(IRST)的作用距离方程进行修正,得到IRST系统的作用距离与系统的噪声等效温差(NETD)之间的关系,推导出探测器噪声限下对点源目标的作用距离方程.为IRST系统的综合评估和设计提供了一个重要的依据.     

基于NIOSII的红外图像实时非均匀性校正

实时红外图像非均匀性校正是红外热成像系统的基础.采用Altera公司的NIOSII嵌入式软核CPU技术,提出了一种基于非线性拟合的实时校正方法以及利用FPGA为核心的硬件实现途径.针对校正中耗时的算法用FPGA中模块完成,采用NIOSII处理器的自定制指令,使FPGA的并行性和DSP的灵活性完美结合在一起,极大的提高了系统的性能.该方法动态范围大,系统仅采用一片FPGA芯片,使得系统小型化成为可能.介绍了硬件电路的原理图以及工作过程并给出实验结果.实验证明了这种方法的优越性,并取得了满意的实验结果.     

基于序列图像特征配准的摄像机旋转补偿算法

提出了一种基于序列图像特征点配准和基于最小二乘估计的摄像机绕轴旋转运动精确估计算法.该算法利用序列图像帧间的强相关性,通过分析相邻两帧图像的运动,由Harris算子进行特征点检测.基于这些特征点用模板匹配方法对帧间图像进行配准,然后根据多个特征点的运动矢量用最小二乘估计获得摄像机的运动参数,并用获得的运动参数实现对摄像机绕轴旋转运动的精确补偿.实验结果表明,该方法在帧间旋转角度＜10°时,摄像机绕轴旋转运动角度估计误差＜5%,但是当旋转角度＞14°时,相对估计误差＞20%.从系统实际应用(帧间旋转＜5°)来看,该方法克服了成像测量中摄像机旋转对图像处理和测量精度的影响,弥补了因像机旋转引起的测量误差大的缺陷,提高了测量精度,可满足使用要求.     

一种自适应红外图像增强技术

针对红外热成像对比度不足的问题,提出了一种S曲线映射函数,该函数具有定义域与值域区间一致、拐点非对称的特点,在目标图像增强的同时拟制了杂波背景．为了满足动态场景自适应增强的需要,建立了基于场景灰度特征调整S曲线参数的动态自适应模型,该模型用灰度直方图的阈值和调制度作为输入,用图像增强算法的参数作为输出,并基于典型样本数据通过人工神经网络的BP算法确定出了模型中权系数的值,工程应用实例表明这种方法是切实有效的．