一种非制冷红外焦平面探测器图像清晰化设计与仿真

针对非制冷红外焦平面探测器在成像过程中存在非均匀性、存在一定数量的盲元以及红外图像质量不高等问题，设计一种非制冷红外焦平面探测器图像清晰化的算法。首先采用两点校正法对焦平面阵列各像元的增益核偏移量进行校正，采用邻域替代法，利用帧内空间相关性对盲元进行补偿；然后对图像进行3×3的滑窗滤波，将滤波后的图像与经过拉普拉斯算子锐化后的图像进行叠加，使其图像细节得到增强；最后通过直方图均衡化调整图像的灰度。仿真结果证明，所设计的方法能够有效提高红外焦平面探测器的清晰度，增强图像的细节。     

基于显著图的红外图像显著轮廓提取方法研究

红外图像的轮廓提取在军事等领域具有广泛的应用。从视觉注意机制的角度入手,提出了一种基于视觉显著图的红外图像轮廓提取方法,利用红外图像的灰度局部标准差特征计算其显著图,再进行聚类和滤波消除背景信息对目标轮廓的干扰,得到了红外图像中显著目标的轮廓信息。与其他方法相比,提取的显著轮廓更准确,更符合人眼视觉注意的结果。     

数学形态学和小波变换的红外图像处理方法

为了从红外热图像中识别和跟踪目标,提出了一种采用数学形态学和小波变换相结合的红外图像处理新方法。该方法首先利用形态开、闭滤波器组对原始图像进行平滑处理;然后采用一种改进的数学形态学的分水岭算法对红外图像进行分割,同时利用考虑了图像纹理信息的小波阈值对分割的图像进行滤波处理;最后针对过分割问题提出了一种利用区域灰度中值对分割区域进行融合处理的算法。实验结果及算法性能评估结果表明,该方法能够较好地解决红外目标的识别问题,具有较好的实用性。     

机场围界入侵目标红外图像检测方法

为了提高民航机场围界人为入侵安全隐患的监控效率和可靠性,设计了通过巡逻车采集红外图像信息,对其进行图像处理和报警,从而实现自动监控的方法。首先采用被动式红外检测技术和非制冷焦平面红外热像仪进行图像采集,并应用高斯图像滤波方法对图像进行预处理,以削弱图像噪声;然后采用阈值分割法对图像进行分割处理,获得清晰的二值图像;最后对图像中的入侵目标进行提取,以矩形框形式加以突出显示和跟踪;同时以音频形式进行报警,以提高监控技术的效率。结果显示,上述图像处理方法有效地实现了入侵红外目标的捕获、位置跟踪和报警,通过硬件配置、软件处理和实际模拟运行,证明上述方法能够对机场围界入侵红外目标进行及时、准确的监控,提高了机场围界的安全性。     

基于改进双边滤波的气体泄漏检测

针对传统泄漏检测方法效率低、鲁棒性差的问题,提出了一种基于红外图像技术的气体泄漏检测方法。该方法根据被测容器充气前后的红外图像的信息差异,对获得的热像图进行背景估计、差分,以及目标与噪声的辨别,利用基于改进的双边滤波算法实现对泄漏点的检测与定位。实验证明：双边滤波算法对背景的预测具有鲁棒性,通过目标与噪声的扩散性区别分辨出目标,实现对泄漏点的准确定位。     

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.     

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。     

基于梯度方向-亮度联合空间的红外人体跟踪

针对红外图像中人体成像的特点,提出一种新颖的红外人体跟踪算法.为克服红外图像中人体目标描述信息不足的缺点,该方法首先在梯度方向-亮度二维联合空间中构建人体目标的特征直方图,然后给出了一种最优直方图级数的选择准则对最具鉴别性能的级数进行选择;进而将上述表达模型与粒子滤波相融合,设计了粒子滤波框架下的人体跟踪算法.不同场景中的人体跟踪结果表明,与通用的跟踪算法相比,本文提出的算法具有更高的鲁棒性和稳健性.     

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.     

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。