白天与夜间地面反射特性的对比研究

从微光图像的成像过程出发,运用光谱积分建立了微光成像系统的统一模型,分析了日光与夜天光的光谱分布,深入讨论了地面光谱反射特性对成像的影响,对白天与夜间地面反射特性造成的日光图像与微光图像的对比度差异进行了对比研究。实验结果与理论分析达到了很好的一致,对微光图像分析和微光图像仿真有指导意义。     

一种改进的伪彩色图像融合方法

在原TON算法的基础上提出了一种改进的伪彩色图像融合算法。该方法针对微光和红外图像，利喟对微光图像的非线性变换进行了图像增强，使其与经过TON算法处理的红外增强图像一起通过RGB通道完成融合。融合过程结合人眼的视觉特性进行颜色选择，使融合图像更符合人眼视觉感受。给出了融合结果,并与其他方法作了比较，证明了其有效性。     

基于神经网络的微光图像增强与复原

微光图像的退化主要取决于探測器的灵敏度、非线性和噪声。神经网络是ー个高度复杂的非线性动力学系统,对于微光图像,提出ー种基于多层前向传播（MLP)神经网络的图像增强与复原方法。为了加速训练学习过程,釆用加动量项的自适应BP学习方法对网络进行循环迭代训练。实验结果表明,MLP神经网络增强与复原方法是可行的,并且对微光图像的增强与复原具有很好的效果。     

基于 USB 2．0的视频传输系统设计

采用 CMOS 图像传感器作为光电成像器件,以 USB 2．0控制器芯片 CY7C68013A 对 CMOS 图像传感器数据进行处理并传输至上位机实时显示,实现了通过 USB 接口对视频图像数据的直接采集和成像;该设计结构简单,不仅可作为手持设备进行拍照、录像,还可功能扩展为对各种类型的 CMOS 图像传感器进行成像调试。     

热成像图像与瞄准镜分划图像实时处理系统研究

热像仪(红外夜视仪)是夜战中用于观察和瞄准的重要装备.为了实现热成像瞄准镜同样具有坦克微光瞄准镜所具有的功能,本文利用数字信号处理器DSP(Digtal Signal Processors)高速图像处理功能实时地将热成像图像和瞄准镜分划图像进行叠加处理,从而解决了上述问题.     

基于生成对抗网络的密钥生成方法及其在微光图像加密中的应用

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型,是近年来在复杂分布环境下进行无监督学习的最有前景的方法之一。将GAN开创性地引入到随机密钥生成中,利用GAN对超混沌系统产生的随机密钥进行学习和训练。GAN通过学习训练生成的随机数与混沌系统生成的随机数有着很多相似的优点,如随机性和敏感性,但是同时它也具备了混沌系统所生成随机数不具备的特征,如不可复现性。GAN训练生成的随机数在对信噪比低、灰度等级少的微光图像加密中显示出其快速性与更高的安全性。本文将GAN引入到随机密钥生成中,利用量子细胞神经网络系统产生的伪随机数作为GAN的训练集,通过GAN对超混沌系统产生的随机密钥进行学习和训练得到一个随机密钥池,最后针对这种密钥生成方案在微光图像加密中的应用,提出了一种新的微光图像加密算法,该算法给出了一种与明文相关的2D指针,随机选择密钥池中的两个相位掩膜来实现微光图像的安全。结果表明该学习型密钥生成方案所生成的加密密钥可以通过美国国家标准技术研究所的所有随机测试,并且该方案能够有效抵抗差分攻击、已知明文/选择明文攻击和各种统计分析。同时,与其他同类算法的性能比较也进一步表明了该模型的优越性。     

高分辨电视图像导引头关键技术研究

文中对反坦克导弹所需的高分辨电视图像导引头的关键技术进行了分析,对高分辨图像传感器的作用距离进行了估算,制定了高分辨图像数字图像的传输协议,建立了导引头控制回路的数学模型,并进行了数字仿真分析.试验结果证明,高分辨电视图像导引头对改善小型目标的探测能力效果明显.     

战场野视技术对比

正自海湾战争以来,美军能在历次局部战争中轻松取胜,其夜视技术的优势是重要原因。本次沙龙请到我国资深夜视技术专家李泽民研究员,用观察效果对比的方式给读者展示一下目前战场夜视技术的发展趋势。微光与红外图像的特点微光图像属于可见光图像,是反射图像,高频成分多,在一定照度下能反映场景的细节,场景更符合人眼的观察习惯。其缺点是照度不佳时目标与景物之间对比度较低,目标隐藏于景物之中,不易被发现。红外图像是辐射图像,灰度由目标与背景的温差决定,受气象影响较小,在夜间,在雨、雪、云、雾等气象条件下,都能很好地探测目标。能透过伪装,探测隐蔽的热目     

微光图像序列时域滤波和运动补偿

对于静态微光图像序列，时域滤波技术是抑制噪声，提高信噪比最为有效的方法之一。但对于活动图像序列，该技术会使运动目标模糊，从而使图像质量更差。本文提出了带有运动补偿的时域滤波技术，在多帧平均后的图像序列中进行运动像点灰度的帧间内插处理，对由于多帧平均而缺省帧数的运动物体所在的像素点进行灰度补偿，从而使多帧平均技术对于活动激光图像序列同样具有较好的处理效果。     

微光夜视仪分辨力客观评价判据研究

本文利用灰度 -梯度共生矩阵模型对微光夜视仪分辨力测量图像的纹理特征进行了分析 ,通过对大量图像的纹理特征参数的计算 ,结果表明 ,梯度熵能对微光夜视仪分辨力测量图像的纹理特征作出有效的客观评价 ,其计算结果与人眼的观察结果具有较好的一致性。通过对人眼观察结果与计算结果比较表明 ,梯度熵可作为微光夜视仪分辨力客观测量的判剧     

基于CPLD的COMS图像传感器数据接口设计

OMS图像传感器数据接口设计基于CPLD.先采用默认值设置,通过设置图像窗口、帧频、曝光时间等初始化传感器.再采用两片SRAM存储器,根据帧/行同步信号和像素时钟决定状态转换,存储数据.系统以COMS图像传感器数据接口作为功能模块嵌入到SOC中,可根据不同情况灵活地设计片上系统.     

直方图均衡化算法在微光枪瞄检测系统中的应用

微光枪瞄检测技术一直是军备生产者所关注的问题。由于振动、射击、冲击、跌落和高低温环境等载荷作用下,使微光枪瞄机械、光学结构和电性能参数发生改变,导致微光枪瞄不能正常工作和使用。为了解决上述问题,设计了多环境试验条件下的微光枪瞄检测与测试系统,给出了由CCD组成检测系统工作原理,利用直方图均衡化算法对微光枪瞄图像进行处理,并结合实际工程应用,其测量精度≤0.05 mil,测量范围≥40 mil,满足应用要求。     

车载微光瞄准镜电子稳像技术研究

针对“下反”稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。     

单片机控制的图像稳定系统

提出了用三轴稳像棱镜组进行图像稳定的新方案，并给出了较详细的理论分析，稳像公式和三阶近似的工程稳像公式。该图像稳定系统用单片机进行计算和控制，以一对陀螺作为传感器，用步进电机作为执行元件，驱动三轴稳像棱镜组作补偿运动，形成了一光机电算综合的图像稳定装置。     

运动目标高速实时数字图像测量系统

基于电影经纬仪的运动目标数字图像测量系统由CCD传感器、图像采集和处理等分系统组成,采用数字图像采集及处理技术对高速运动目标跟踪测量.CCD传感器采集的图像信号经数字信号处理器(DSP)实时处理,通过SCSI协议记录到高速SCSI设备上.经过图像均衡、滤波、平滑、伪彩等多种图像处理和亚像素定位和目标跟踪识别,可获得精确的测量结果数据.     

水下航行器运动控制回路中的视频导航系统

水下视频导航系统可利用计算机对水下航行器携带的摄像机传回的图像进行处理。目的是阐述水下视频导航系统作为水下航行器线性位移传感器的作用,分析各种图像对比方法对导航系统中视频图像质量的影响。     

视频测速的算法改进及测速误差分析

采用2个相同的图像传感器采集周围物体的图像信息,然后利用相关原理得到车辆运行速度的视频测速方法,可直接测量车体相对周围静止物体的速度,由此解决车辆速度测量问题.其测速误差分析包括:通过精确测定或增大2传感器间距离以减小距离误差,及通过增大CCD摄像频率以减小时间误差.     

几种平移不变性图像融合方法的客观评价

随着图像传感器技术的发展, 多传感器图像融合已成为图像理解、计算机视觉以及遥感领域中的一个研究热点, 多种图像融合方法相继提出.但是, 对融合效果评价的方法一般只涉及主观视觉评价及单因素评价, 在实际中存在很大的局限性.针对这个问题, 建立了一套对图像融合质量进行定量评价的方法和准则, 应用此方法和准则对基于离散小波框架、基于可操纵方向金字塔变换和基于双树复小波变换三种具有平移不变性的图像融合方法进行了客观定量评价, 综合比较了这三种融合方法的性能差异与优劣.     

微光电视自适应实时帧积分处理图像增强

本文研究了基于灰度变换的自适应实时图像帧积分技术及其在微光电视系统中的应用。帧积分处理可以有效地改善微光图像的质量 ,然而当其灰度分布集中在亮区时 ,传统的帧积分处理会导致图像饱和而失真。根据微光图像的对比度低这一特征 ,本文提出基于灰度变换的自适应图像积分技术 ,实验表明其处理效果优于传统的帧积分处理。     

一种图像传感器灰度响应非线性现象校正方法

图像传感器校正方法是提高图像传感器输出图像质量的关键手段。针对传统图像传感器校正方法只是单一的对图像传感器非均匀性或者非线性进行校正且通用性较差的问题,基于光子转换理论提出了一种图像传感器灰度响应非线性现象校正方法。针对一款科学级CCD与一款科学级CMOS图像传感器作为实验对象进行校正。实验结果表明,该方法可以同时对图像传感器的非均匀性及非线性现象进行校正,校正后图像传感器输出图像的对比度及均匀性得到显著提升。此外,该算法对CCD图像传感器及CMOS图像传感器均有校正效果,具有明显的通用性。