红外焦平面阵列非均匀性仿真技术研究

红外焦平面阵列非均匀性的建模和仿真,是红外成像系统仿真中很关键的一部分.根据红外焦平面阵列非均匀性产生的原因和特点,建立了基于空间相关性的探测器响应模型,较基于各探测元间是独立不相关假设下的响应模型更为科学客观.     

基于自适应对比度增强的红外小目标检测网络

红外探测系统需要尽早发现目标以便及时拦截,但是红外图像上的小目标检测是一个挑战十足的任务。为了提高检测准确率,提出一种基于自适应对比度增强的红外小目标检测方法。为了利用自注意力机制和卷积各自的优势,设计了一个高效的特征提取网络和一个面向小目标的检测头。同时为了解决实际应用中出现的弱目标,在检测子网络前添加了一个图像预处理子网络,该模块可以自适应地调节图像对比度。在红外空中小目标数据集上的实验表明,提出的方法能达到93.76%的检测精度,与经典的检测方法相比,能够更好地平衡检测精度和召回率,证明了方法的巨大应用潜力。     

空中飞行目标尾焰红外辐射信号的建模与仿真

本文通过对空中飞行目标高温尾焰的流场分布进行研究和对飞行目标尾焰的红外特性进行深入分析,以圆对称尾喷管尾焰的温度分布和各组分压强的分布理论为例,对其红外辐射强度进行了计算.首先,根据不同区域的温度分布公式计算出尾焰的等温线;然后,考虑了谱线的碰撞展宽效应和多普勒展宽效应,利用谱带模型C-G近似法,计算了尾焰各部分的吸收系数.最后,根据前面的计算得到了尾焰的红外辐射分布,建立了较准确的定量分析模型,并给出了仿真结果.     

基于BRDF的空中目标红外成像建模与仿真

提出了一种空中目标的红外成像仿真方法.根据能量守恒定律,利用目标在天空背景中稳态时的热平衡方程,求解表面温度场;选取适合的双向反射分布函数模型描述目标表面面元在红外波段的反射特性,提高面元红外反射的真实感.综合考虑空中目标的几何模型,目标自身红外辐射和对背景的反射辐射,结合计算机图形学相关理论,渲染输出空中目标的红外图像.成像仿真的方法为空中目标的探测、识别和跟踪提供了参考依据.     

针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法研究

提出了一种针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法。首先采用非下采样Contourlet变换把源图像分解成尺多度、多方向上的子带,然后采用绝对值最大算子的方法对高频部分进行融合,采用基于区域方差的方法对低频部分进行融合,最后进行重构得到融合图像。对试验中采集的双波段红外图像进行了融合实验,并将融合效果与梯度金字塔变换方法和小波变换方法进行了比较。实验结果表明,针对人类视觉系统的双波段红外图像融合算法有效可行,可以获得比常用的算法更好的融合效果。     

基于USB 2.0的红外数字图像注入式仿真器设计

介绍了一种基于USB 2.0的红外数字图像注入式仿真器设计方案。该设计通过USB总线从PC机获得仿真图像数据,以FPGA作为接口和状态机控制。设计中引入多线程技术保证数据传输的高速性和实时性,通过向USB控制端点发送专用请求实现设备的绑定。测试时利用Camera Link图像采集卡采集仿真器输出并显示,结果表明,该仿真器具有输出图像连续无间断、稳定性高、实时性好等特点,达到了100 f/s的帧频指标,能够为红外光电成像探测系统提供实时视频图像仿真。     

深空双波段红外动态场景仿真与目标分析

为了提高深空中红外探测器探测波段选择的效率以及反映目标真实的在轨状态,文中研究了空间目标动态红外图像的生成技术以及双波段红外图像的仿真。结合从STK获得的空间目标的运行轨迹和姿态数据以及从3DS MAX获得的目标模型数据提出了一种进行空间目标红外成像仿真的方法。首先分析了深空背景中目标的红外辐射特性以及目标在中波和长波两个波段中的辐射特性,为探测器波段参数的选择提供了依据;然后介绍了用节点网络法求解热平衡方程的方法并且简化了求解过程,提高了效率;最后阐述了空间目标红外成像系统的理论模型,实现了空间目标的红外可视化建模与仿真。仿真图像对新型系统的研制和红外图像处理算法的研究有重要的意义。     

地基空间目标红外视景仿真

建立空间目标的几何模型,分析目标的热平衡,利用有限元的方法计算目标的热分布以及辐射强度。利用STK(卫星工具包)导出某在轨卫星的轨道数据,计算大气对红外辐射的衰减,在地基红外探测系统的平台仿真,卫星的红外视景图像。     

基于层次图像缓存技术的实时红外云场景仿真

针对云仿真的物理模型法和随机过程法各自的优缺点,提出了一种综合改进的办法:首先建立云团物理模型,模拟云团外形轮廓与水滴分布等细节信息;然后根据物理模型生成层次纹理,进行实时渲染。在分析了云的红外辐射特性的基础上,针对红外云场景温度场分布复杂,随机程度高的特点,提出了一种高效简化的办法:利用探测器接收到的粒子平均累积密度的波动和云团的平均温度模拟云团温度场的随机分布。在此基础上进行了仿真,仿真速度有了大幅提高。     

基于人眼视觉的红外图像增强算法研究

红外图像具有低对比度、噪声大、动态范围大以及视觉效果差等特点。传统的图像增强算法具有各自的局限性,处理后的视觉效果并不理想。为了改善红外图像的视觉效果,增强图像中目标的识别力,研究了基于人眼视觉特性的Retinex算法,结合红外图像的成像机制,将适用于可见光图像的Retinex增强算法应用于红外图像,取得了良好的视觉效果。在此基础上,对算法进行自适应改进,提出了AMSR算法。采用几种传统的图像增强算法和基于Retinex的算法对具有典型特性的红外图像进行增强处理,并计算客观评价指标。通过对实验结果的主观评价和客观指标分析,验证了AMSR增强算法对红外图像具有适用性和优越性。本文的研究工作对红外目标探测和识别具有重要的意义。