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。     

基于低秩三分解的红外图像杂波抑制

针对红外图像中对比度较低、目标信号较弱且受背景噪声杂波干扰较大的特点,结合信号的稀疏表示理论提出了一种基于低秩三分解模型的红外图像背景杂波抑制算法。首先,分别对红外图像中目标、背景和噪声3种成份进行建模描述,得到低秩三分解模型。然后,采用二维高斯模型构造红外小目标超完备字典,利用所提出的低秩三分解模型将分块重置的图像数据矩阵分解为背景、噪声和目标3种成份。最后,对于目标分量进行阈值处理从而得到突出红外小目标的重构图像,实现杂波抑制。在3种不同情况下的实验结果表明:本文算法能够使红外图像局部信噪比提高2倍以上;与其他经典算法相比,抑制因子至少提高15%。得到的结果表明,所提算法能够有效抑制杂波,在提高红外图像信噪比的同时,对不同噪声干扰也具有较强的鲁棒性。     

基于自适应梯度阈值各向异性滤波抑制红外复杂背景

在传统各向异性扩散滤波算法的基础上,提出了一种自适应梯度阈值各向异性滤波算法,用于有效地抑制红外复杂背景、滤除噪声,同时增强红外弱小目标。该算法根据图像的局部特性,利用其在不同方向上的梯度特点,判断某点像素是噪声还是图像以及其存在于图像的平滑区域还是边缘区域。文中据此提出了自适应求取边缘函数中的梯度阈值(K值)的方法,解决了原各向异性滤波算法的边缘函数中K值固定单一的问题。实验证明:与原各向异性滤波算法和其他背景抑制算法相比,提出的算法增加了去噪功能,对各种复杂背景抑制效果更好,增强后的图像信噪比提高了近2倍。     

基于改进亮度变化函数实现红外图像中行人跟踪

由于基于亮度变化函数(IVF)的跟踪算法能高效跟踪前视红外图像中刚性目标但无法满足行人跟踪鲁棒性要求,提出了一种新的基于多热点亮度变化函数的红外图像中行人跟踪算法。分析了分区域、多热点描述行人目标热信号的必要性,利用改进的亮度变化函数在帧间目标窗口内定位热点,建立目标窗口自适应更新机制解决尺度变化问题,最后基于热点的运动特征描述子剔除定位于背景的野值点。对复杂红外场景的跟踪实验结果表明,由于在原始算法的基础上省去了模板匹配步骤及缩小了搜索对象的矩阵维数,该算法获得了最优的实时性;且多热点机制使该算法的鲁棒性优于多种其他视觉跟踪算法,能够胜任存在遮挡、尺度变化、低对比度等干扰因素的前视红外图像中行人目标的跟踪。     

结合统计分布和非下采样Contourlet变换的红外小目标检测

在分析存在背景和噪声干扰下的红外小目标检测方法的基础上,提出了一种时空结合的红外小目标检测算法.首先,基于相邻帧背景图像灰度值变化的特点,提出了基于三阶中心矩统计分布确定小目标区域方法,接着对图像进行非下采样Contourlet变换(NSCT),定义子带的能量系数,并结合各个子带的能量系数得到各点的能量值,进而得到一个...     

红外成像系统的非均匀性实时校正

针对红外相机系统响应非均匀性所产生的竖条纹固定噪声,提出了基于多线程优化的单帧红外图像非均匀性实时校正算法。该算法参考全变分理论的非均匀性校正算法确定噪声与图像输出之间的加性校正关系,建立了描述条纹噪声的数学模型;通过滤波算法将图像分为高频分量和低频分量,运用建立的条纹噪声模型,基于最小二乘法从高频部分中拟合出条纹噪声。最后,使用全变分理论确定的加性关系对图像进行校正。为了提高算法的计算速度,运用多线程技术对算法进行了优化。对提出的算法与MIRE(Midway Infrared Equalization)算法及传统双边滤波算法进行了图像质量评价和性能对比。结果显示:本文算法使图像非均匀性较原图降低了3%;算法效率与MIRE算法无异,系统运行时间在320×256的14位红外图像上为1.5ms/frame,达到了工程标准。     

SF6断路器气体泄漏红外图像中散斑噪声的抑制算法

SF6断路器是电力系统中常见的电气设备,针对SF6断路器气体泄漏红外图像中广泛存在的激光散斑噪声,提出一种抑制散斑噪声的新算法.将同态均值滤波与小波变换结合,并应用贝叶斯软阈值,对红外图像进行去噪处理.研究中,将该算法与同态均值滤波、同态均值滤波与传统周定小波阈值结合滤波等算法作了比较,结果表明,在图像标准偏差、信噪比和散斑指数等常用性能指标上所提算法优于其他算法.     

大型加氢空冷器翅片管束的泄漏检测与定位

针对在役高压加氢空冷器翅片管束的特点,提出了基于超声波原理和无线传感器网络技术的泄漏检测与定位方法,实现了对翅片管束泄漏的实时监测与定位。研究了管束外包翅片对检测精度的影响以及检测距离与信号强度之间的关系,在实验研究的基础上通过理论分析确定了超声波最佳检测距离。基于布尔感知模型,实现了对大型空冷器泄漏检测区域的全面覆盖。采用ARM处理器开发了传感器节点,开发了基于快速傅里叶变换(FFT)的泄漏信号处理算法,提升了泄漏检测精度和速度。提出了基于声强的初步定位、到达时间差(TDOA)距离检测算法以及基于几何关系的精确定位3种定位算法,实现了基于初步定位和精确定位相结合的泄漏位置确定。进行了噪声干扰下的泄漏检测与定位实验,实验结果表明对泄漏点定位的误差可以控制在5 cm之内,系统降噪能力强。     

光学相关红外目标识别算法研究

为了解决联合变换相关器对红外目标难以识别的问题,研究了一种基于二进小波边缘检测和迭代阈值相结合的红外目标识别算法,设计了一种新型滤波器,对输入物面滤波.经过滤波处理后的物面能够更大程度上体现图像的特征信息,抑制噪声.实验结果证实该方法能有效提高光学相关红外目标识别的能力.     

采用稀疏表示的红外图像自适应杂波抑制

针对红外图像中弱小目标的检测问题,提出了一种基于图像稀疏表示的自适应杂波抑制方法.首先,采集500帧红外图像样本,通过训练学习构造包含图像各个层次结构特征的多成分超完备字典;然后,通过红外图像的协方差自适应地选择与图像子块对应的超完备字典对图像进行稀疏表示,利用匹配追踪算法得到子图像在超完备目标字典下的最佳表示系数;最后,根据表示系数以及对应的原子向量对图像子块进行重构,从而得到突出红外小目标的高信噪比重构图像,实现杂波抑制.不同环境下的多项实验表明,该算法可在复杂背景下自适应地抑制杂波,提高图像的信噪比;通过简单的阈值分割可以分开目标和背景,为之后的目标检测处理奠定基础.得到的性能评价指标显示:本算法计算量较小,实时性较强,鲁棒性较强,易于硬件实现.     

基于空时域融合处理检测超大视场红外目标

针对超大视场红外凝视成像系统用于目标检测时存在的背景复杂、杂波干扰多、目标信息少等问题,提出了基于空时域融合处理的目标检测方法。该方法在空域部分优化设计Robinson算子,完成单帧图像的目标初始检测;然后结合超大视场成像特性,利用基于天地线检测的图像区域自动划分和空域虚警抑制方法,有效滤除非目标检测区中的疑似目标。在时域部分则兼顾目标时域特征,采用基于时域多特征约束的邻域判决法对真实目标进行时域确认。开展了月空背景下的空中目标检测试验,验证了本文算法的有效性。试验表明:经空域部分处理后,原始图像中的背景杂波干扰大大减少,目标局部信噪比提高了1.3倍以上,而且疑似目标数目减少了70%;经时域部分处理后,可成功检测出红外弱小目标,并输出其轨迹,检测概率在95%以上,而虚警率不足1.5%,最低目标检测信噪比为2.86。实验表明:本文方法适用于超大视场图像的红外弱小目标检测,对地物背景、恒亮孤立点源、瞬时强噪声等干扰有较强的抑制能力,对点状运动目标有良好的检测效能。     

容器及泄漏点温度变化对红外气体泄漏检测的影响的研究

红外气体泄漏点检测是利用气体泄漏时在泄漏点处的温度场特性以及热成像装置获取的红外辐射信号对泄漏点进行定位。取得最佳检测效果的关键之一在于尽量增大泄漏点与其周围温度场的温差。充气节流口的直径、充入被测容器的空气压力及温度会对上述温差造成影响。针对上述3个因素,通过理论分析、仿真和实验分析,得到在不同检测条件下充放气过程中容器及泄漏点处的温度变化,从而提出选择泄漏点与其周围容器壁的温度温差ΔT达到极值附近时的红外图像进行图像处理来诊断泄漏点的新策略,并通过实际图像处理算法验证了所提方法的有效性。     

一种改进自适应阈值的 Ｃａｎｎｙ算法

针对传统Canny算法在滤波时无差别平滑降噪、边缘信息丢失及模糊的现象,且人工选取梯度高低阈值存在局限性的问题,提出了综合考虑图像位置信息与亮度信息的双边滤波代替传统高斯滤波方法,结合最优化阈值分割法和Otsu法分别计算出图像高低阈值,采用边缘信噪比SNR函数对比验证边缘检测效果。改进后的Canny算法有效提高了边缘完整性,且伪边缘更少,对图像中相对较弱的边缘部分也有良好的提取效果,改进后的算法具有更高的信噪比。采用工业机械臂视觉采集零件边缘为背景,实验结果表明,改进后的Canny算法可以有效保留真实边缘信息,边缘更加连续且完整。     

Gas leak locating in steel pipe using wavelet transform and cross-correlation method

Pipelines leakage in power plant, petrochemical complexes, and refineries can lead to explosion, pollution, and severe physical damages, so precise and on time leak locating is very important. There are many techniques for detecting and locating the leakage. In this research, we represent the leak locating principle in pressurized gas pipelines by using acoustic emission theory. An algorithm for finding the location of continuous acoustic waves resulted from leakage is provided by MATLAB software. The used leak locating technique is a combination of wavelet transform, filtering, and cross-correlation methods. The resulted acoustic emission signals were analyzed into high and low frequencies by wavelet transform and available noises on them were omitted completely by filtering. Then de-noised acoustic emission signals were reconstructed. Time differences of de-noised waves were calculated precisely by using cross-correlation function. For studying the accuracy of used method, acoustic emission testing was done by continuous leakage source. The resulted signals of leakage were recorded by two acoustic sensors in two sides of leakage source, and time difference and leak location were calculated by using the algorithm. Several tests were done by changing sensor distance from leakage source and error percent of less than 3 % was resulted in leak locating that indicated high precision of used algorithm.     

基于改进 Canny 算子的锂电池极片表面缺陷检测

针对目前锂电池极片表面存在低对比度微小缺陷难以检测的问题,提出了一种基于改进Canny算子的锂电池极片表面缺陷检测方法。首先,使用双边滤波改善高斯滤波在降噪时可能造成的图像边缘模糊问题,并在此基础上引入多尺度细节增强算法来增强低对比度图像;其次,基于Sobel算子的3×3梯度模板计算极片图像的梯度幅值和梯度方向;最后,基于最大熵和Otsu算法自动获取图像的高、低阈值,通过逻辑与运算对两种算法阈值分割后的检测结果进行边缘融合,并利用形态学闭运算和细化算法修复不连续边缘,得到最终检测边缘。实验结果表明,传统Canny算子和Otsu-Canny算法难以有效检测不同类型的暗斑、露箔和划痕缺陷,而本文算法对这些缺陷均取得了较好的检测效果,能够在突出目标缺陷区域的同时,有效减少同色度背景噪声,正确检测率达98%,具有一定实用价值。     

基于Kalman滤波数据融合方法的超声波气体泄漏定位研究

超声波泄漏检测定位系统因其精度高、实时性强等特性得到广泛应用。常见的超声波定位算法主要包括到达时间差定位算法与能量衰减定位算法，但两种算法本身的定位精度均不是特别的高。采用基于扩展Kalman滤波的数据融合方法，将TDOA定位法和ED定位法的计算结果进行特征提取并联合得出系统观测值，融合计算出泄漏点与各换能器之间的距离，最终通过几何方法计算出泄漏点的三维坐标。通过实验证明了该算法与传统算法相比，精度更高，结果误差小于20 mm。     

装配位姿视觉检测系统中红外靶点质心定位

结合装配位姿视觉检测系统的研发,为提高红外LED靶点质心亚像素定位精度与稳定性,对红外LED靶点图像的灰度分布模型进行了研究,提出了一种基于自由曲面拟合的质心定位算法以获取靶点图像的亚像素中心。根据靶点图像的灰度分布,该算法通过双三次样条插值生成靶点灰度分布曲面,利用拟牛顿法求取曲面顶点即靶点图像中心的亚像素坐标。实测实验显示该算法在图像噪声水平较低的高精度测量环境中,当靶点距离摄像机约5m和12m时,与高斯曲面拟合法和加权灰度重心法相比,该算法都能更准确地描述靶点的灰度分布,生成的灰度曲面更加接近靶点图像的真实分布,在高精度测量环境中具有更高的测量精度和稳定性。     

掠海红外动态点目标图像仿真系统

建立了一套掠海红外动态点目标图像仿真系统。根据红外搜索与跟踪(IRST)系统的图像数据量大、目标数量多的情况,采用软件和硬件相结合的方法解决实时仿真的问题。针对远距离动态红外点目标的特点,以仿真红外点目标、小目标为主,建立了既简洁又符合实际情况的基于高斯分布的背景灰度模型和动态红外点目标灰度生成与运动轨迹生成模型。通过人为调整均值和方差使所产生的仿真背景灰度信号可接近于实际观测到的真实红外图像信号,能用于检测IRST系统对极限背景噪声条件下的信号处理和目标提取能力。该系统的研制确保了测试IRST系统性能指标的有效性,降低了测试成本,缩短了IRST系统的研制周期。     

网格布断裂缺陷检测方法的研究

针对传统自动化设备在网格布断裂缺陷检测方面的不足,提出了一种基于机器视觉的网格布断裂缺陷检测方法。首先,获取网格布的高对比度图像,利用中值滤波去掉图像中的噪声,采用Otsu阈值分割算法实现目标和背景的分离。根据网格部分断裂和完全断裂的两种缺陷特点,分别设计针对性算法。网格部分断裂的特点是由背景生成的凸包区域内包含有目标物体,因此采用Blob分析和凸包检测相结合的方式,实现对此种缺陷的检测。当网格完全断裂时,缺陷区域与相近区域的位置信息会发生变化,通过分析网格骨架交点生成的圆形区域内连通区域的数目,可以完成网格完全断裂缺陷的识别。实验结果表明,该方法可以应用于网格布的断裂缺陷检测,缺陷识别率在97%以上,可以满足检测要求。