基于神经网络法的焦平面器件非均匀性校正技术研究

首先分析了传统的非均匀性校正方法的缺点,指出自适应校正红外焦平面器件非均匀性的必要性。根据焦平面器件非均匀性噪声特性和算法研究的需要,介绍了非均匀性失真图像的产生方法。在上述工作的基础上,研究了基于神经的自适应非均匀性校正算法,探讨了最近４领域像素平均、最近４邻域像素灰度加权和８邻域像素灰度加权等三种情况。实验结果表明,８邻域灰度加权算法校正效果较好。     

红外焦平面非均匀校正的综合处理算法

时域高通滤波的算法具有简单，易于实现的优点。但其在既有加性噪声，又有乘性噪声时校正效果难以令人满意。神经元网络算法在噪声较强时，校正效果受到了限制。针对既有加性噪声，又有乘性噪声，且加性噪声较强的情况，提出了红外焦平面非均匀校正的综合处理算法。仿真证明，新算法具有较好的校正效果。     

红外焦平面阵列非均匀性的校正方法研究

针对读出电路与探测器产生的非均匀性,并对递归最小二乘非均匀校正算法(RLS算法)进行扩展和改进,提高非均匀校正的精度和算法的收敛速度。首先对红外焦平面阵列的非均匀性进行建模仿真,根据建立的模型利用局部恒定统计法对读出电路产生的非均匀性进行校正,然后采用自适应中值滤波算法(RAMF算法)对图像进行预处理,从而提供给后续RLS算法具有较低噪声的图像,实现RLS算法对探测器的非均匀性校正。仿真结果表明提出的算法能够有效地抑制读出电路对校正精度的影响,消除图像的非均匀性,同时采用RAMF算法对图像的预处理过程,能够加快RLS算法的收敛速度,提高信噪比,获得较好的非均匀性校正效果。     

基于生成对抗网络的红外图像自适应校正算法

红外相机经过两点校正后会发生漂移,导致图像产生非均匀性噪声.传统的基于场景的非均匀性校正算法适应性较强,但会产生鬼影问题.基于深度学习的非均匀性校正方法,面对红外图像特殊的非均匀性噪声,随着网络深度增加,很容易出现图像模糊,对比度变小,细节丢失问题.针对此问题,提出一种基于生成对抗网络的非均匀性校正算法,网络分为生成网...     

基于引导滤波的红外图像非均匀性校正

由于制作工艺的限制和器件材料的不均匀性,红外图像在一定程度上存在非均匀性,导致目标探测和识别能力下降,严重的情况下甚至无法探测目标,因此,红外图像必须经过校正才能发挥出红外探测器对温度的高灵敏度性能。基于神经网络的非均匀性校正技术是校正非均匀性的有效方法,但在去除非均匀性噪声的同时,会弱化图像信息边缘,导致图像模糊,甚至出现严重的鬼影。为了改善红外图像的非均匀性校正性能,以神经网络模型为架构基础,利用引导滤波算子作为期望真值模板,替代传统的神经网络模型中的均值滤波模板,同时增加鬼影抑制算法,在去除非均匀性噪声的同时,达到抑制鬼影、边缘保真的效果。实验结果表明,提出的非均匀性校正算法能够在保留图像细节特征、抑制鬼影的同时,很好地校正了红外图像的非均匀性。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法

针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正.该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络.子网...     

红外双边滤波时域高通非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。本文在研究了传统的时域高通滤波法及其两种改进算法的基础上,提出了一种改进的基于双边滤波的非均匀性自适应校正算法,在这种方法中引入了一个由双边滤波系数矩阵推得的二次校正矩阵,该矩阵能够判别原始图像与双边滤波所得图像的差图像中场景的边缘部分,并进行自适应的抑制,使校正参数的计算更加准确。实验部分通过对加模拟噪声图像序列和实际非均匀性图像的校正证明本文的改进算法比其他两种改进算法有更好的校正效果。     

基于神经网络的红外焦平面非均匀校正的新算法

传统的神经元网络算法对噪声具有较好的自适应性,但当噪声略强时,它的校正效果会出现下降,为进一步提高性能,原作者提出了基于神经元网络的红外焦平面非均匀性校正的改进算法。但在场景静止时,原算法就不再适用。针对这种情况,分析了基于神经元网络的红外焦平面非均匀校正的改进算法,提出了在场景静止时的校正算法。并结合两者,最后提出了基于神经元网络的红外焦平面非均匀校正的新算法。仿真证明,新算法具有优异的性能。     

红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声。提出了一种基于实际场景和非均匀性分离的模型方法,能够在单帧内实现条纹非均匀性的校正。通过局部窗口模版遍历相邻列的误差函数,得到其非均匀性校正参数估计,并依据相邻两帧相关性的继承性,完成条纹非均匀性的校正。通过对模拟条纹非均匀性和实际图像的实验和理论分析,结果表明,文中算法能够显著提高条纹非均匀性校正效果。     

基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线拟合算法

针对经典三次样条插值在EMD分解中存在undershoot现象,模态混叠问题及分段三次Hermite插值不够灵活等问题,提出一种基于有理四次Hermite插值和PSO的EMD包络线算法.该算法利用有理四次Hermite中的形状参数调整曲线形状,并采用粒子群优化算法从曲线簇中找到最优平滑包络线.通过仿真信号实验和非平稳信号实验,表明该方法能够有效克服传统方法带来的undershoot问题,改善模态混叠效应,同时分解后的IMF分量正交性和能量保存度指标亦均优于经典CSI方法和PCHI方法.     

High mobility channel estimation method based on improved basis expansion model

In this paper, the problem of high mobility channel estimation in the Long-Term Evolution for Railway (LTE-R) communication system is investigated. By using a Basis Expansion Model (BEM), the channel impulse response is modeled as the sum of several basis functions multiplied by coefficients. By estimating the basis function coefficients, the fast time-varying channel can be approximated. In order to reduce the estimation error resulting from the high frequency basis function, the Generalized Complex Exponential BEM (GCE-BEM) is modified to form an Improved GCE-BEM (IGCE-BEM) by adding a correction coefficient to the basis function. Moreover, an Improved Baseline Tilting (IBT) method is proposed to reduce the Gibbs effect. In addition, linear interpolation, Gauss interpolation, and three-order Hermite interpolation are adopted to obtain the channel impulse response at non pilot locations based on the channel estimation results at pilot positions. The simulation results show that the IGCE-BEM outperforms the CE-BEM and GCE-BEM in terms of the Normalized Mean Squared Error (NMSE). The IBT method is better than the BT method in reducing the Gibbs effect. In addition, combined with the IBT, the IGCE-BEM also has low NMSE under high moving speed and high noise power. The performance of the three-order Hermite interpolation method is higher than that of the linear interpolation and Gauss interpolation approaches.     

自适应图像插值的Hermite型混合样条方法

分析了Hermite型插值样条的基本特性,研究了图像放大时边缘区域产生模糊的原因,并考虑到数字图像实时传输的要求,给出了一类新的自适应图像插值算法.　由于采用单核插值以及弹性边界的处理方法,提出的算法计算复杂性较小,且尽可能保持了边缘像素原有特征. 数值模拟与仿真显示该方法比传统方法有更清晰的边界.     

Rubberband方法中分段数量的选择对基线校正效果的影响分析

针对混合气体红外光谱在应用现场基线漂移和畸变、基线校正方法Rubberband方法中分段数量的选择不确定等问题进行探讨,通过遍历的形式筛选出针对烃类气体在中红外波段、波数分辨率为4 cm-1的情况下,优选出分段数量在50~120之间、基线点的曲线拟合方法选择分段三次Hermite插值方法时,其基线估计和校正的效果较为理想.同时针对Rubberband方法易将吸收点误判为基线点的问题,使用中位数和偏离度首先剔除分段内的明显吸收点,然后将剩余谱线点采用偏最小二乘方法设定一定的阈值范围进行基线点的筛选,筛选出的基线点在整个波段采用分段三次Hermite插值方法进行基线的估计.从实测的光谱基线校正效果来看,提出的算法使用简单,并适合于在线连续分析的应用场合.     

基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,该文提出了基于Hermite插值的小波模极大值重构滤波的肌电信号消噪方法。该方法先对肌电信号进行小波分解;其次,根据小波系数的奇异性,利用信号与噪声模极大值在小波尺度上的不同变化特性,分离出信号与噪声;再次,用Hermite插值法重构小波系数;最后从重构的小波系数恢复成去噪后的信号。实验结果表明,Hermite插值的小波模极大值重构能有效地去除噪声,提高信噪比,且保留了肌电信号的细节信息,为肌电信号的特征提取和模式识别创造了良好的条件。     

Sampling concerns in scanline algorithms

This paper investigates the problem of providing suitable interpolation for scanline algorithms. These algorithms are of interest, as they are parallelizable. A structure for analyzing the problem is given. The theory in regard to resampling is developed in the context of a scanline algorithm for image rotation. The theory is compared to results arrived at in practice. Alternative interpolation schemes are discussed, including the use of a cubic Hermite interpolator. The paper points to theoretical limitations of scanline algorithms     

基于立方卷积插值的信号DFT频谱校正算法

由于栅栏效应的存在,会使得基于信号DFT谱峰搜索的测频算法产生很大误差,因此在测频之前一般需对信号的DFT频谱进行校正。推导出用于单正弦信号DFT频谱校正的立方卷积插值核函数、插值函数及形状参数,并依据脉冲雷达信号是无数个正弦信号之和的事实,将其推广至脉冲雷达信号DFT频谱的幅度校正,给出其频谱检测算法。     

An Accurate Interpolation Scheme With Derivative Term for Generating MoM Matrices in Frequency Sweeps

A new accurate impedance matrix interpolation algorithm is proposed for frequency sweeps arising in the method of moments (MoM). Its performance is optimized by specifying the choice of the internal frequency sample within a given frequency band. The modified matrix element employed in this scheme is a product of the normalized frequency and the remaining part of the impedance matrix element after factoring out the dominant phase term, where the normalized frequency means that the frequency is normalized by the highest frequency. Based on the modified matrices at three normalized frequency samples and the derivative of the modified matrix at the internal sample, the matrices over the frequency band are fast generated via interpolation. The proposed scheme requires the same storage as the Hermite scheme and 25% storage more than the improved Lagrange scheme. Numerical examples indicate that it yields more accurate matrices over the frequency band than both the Hermite scheme and the improved Lagrange scheme.      

一种加Blackman-Harris窗的电网谐波检测方法

传统的电网谐波分析方法存在很大的误差,而加窗插值算法能够很好的克服传统检测方法存在的缺点,提高电网谐波的加测精度.由于Blackman-Harris窗函数能够有效地抑制频谱分析长范围的泄露,本文采用三次样条插值修正的原理,推导了基于Blackman-Harris窗函数的三系样条插值修正公式,并利用MATLAB软件对该算法进行仿真.     

红外焦平面阵列非均匀性校正技术的最新进展

面列阵红外焦平面探测器的非均匀性校正技术是正在探索的一项关键技术。介绍了近期国内外发展的红外焦平面阵列非均匀性校正技术：基于场景的代数算法、基于干扰抵消原理的自适应校正法和基于低次插值的多点校正法。