光电成像检测系统像面照度均匀性分析

非均匀发光光源、大视场角等因素会造成光学成像检测系统像面照度分布不均匀,进而导致检测效率下降。研究非均匀发光光源和大视场角对像面照度均匀性的影响程度,首先建立光源间距与受光面接收照度间的关系模型,仿真分析不同LED间距对像面照度均匀性的影响,然后建立光学耦合系统的物面张角和像面照度间的关系模型,仿真分析物面张角对像面照度均匀性的影响。实验结果表明:在非均匀发光光源和大视场角的作用下,检测系统会造成像面照度严重不均匀现象。研究结果为后续像面照度校正算法设计提供了理论依据。     

分幅相机像面一致性分析及分幅方法改进

为了提高分幅相机的像面一致性,从分孔径和分振幅两种分幅方法的原理出发,分析了物体辐射特性影响像面一致性的原因.基于光纤传像器件匀光作用,提出了一种提高像面一致性的方法,并以棱锥分孔径实现六分幅为例,在LightTools软件中仿真了光纤面板厚度、纤芯直径、光线入射角度等参量对像面一致性的影响.结果表明,当光束主光线在光纤前端的入射角在±15°内变化时,增大光纤面板厚度或减小纤芯直径,可使得六幅像面能量差小于0.3%.基于光纤传像器件的棱锥分幅结构,可有效提高分幅相机的像面一致性.     

斜入射高速转镜相机数字像面的研究

转镜相机像面设计中,基于传统代替圆理论的设计存在原理性误差,而通过综合考虑几种代替圆理论衍生出来的最佳设计理论会出现圆心不重合、转镜中心点偏离坐标中心等问题,对加工和装配的要求高.在数字像面设计中,把转镜旋转中心点设为坐标中心,推导出每个传感器成像像面坐标和像面边缘离焦量方程,从模拟结果可以看出,转镜扫描时形成了Pascal蜗线,且每个像面又单独为一条直线,符合高速转镜原理和本文计算理论的结论.可为像面定位、工作角、倾斜角选取提供依据.     

姿态倾斜对时-空联合调制型干涉成像光谱仪成像质量的影响

时空联合调制型干涉成像光谱仪获取的像面干涉图是带有干涉条纹的二维空间图像,具有对姿态变化敏感的特点.根据该类仪器的成像过程,在竖直摄影时,相邻两帧像面干涉图之间的像移量为一列像元;偏离竖直摄影时,由于像面干涉图的几何变形或旋转,会引入非正常像移.利用共线方程导出了这一非正常像移量的表达式.利用仿真计算说明:这一非正常像移会在像面干涉图序列中不断积累,导致提取出的物体干涉信息失真.在竖直摄影而平台指向精度较低、倾斜摄影、探测器阵列的安装方向精度较低或者航空成像且存在偏流角时,必须对像面干涉图进行有效校正,才能保证最终反演出的物体光谱的真实性.     

基于Dyson同心系统的光线折叠式成像光谱仪优化设计

基于Dyson同心光学系统的凹面光栅成像光谱仪具有像差小、孔径高、结构简单紧凑的优点,同心结构要求光谱仪子系统的物面和像面必须重合为一个平面,且物点和像点之间距离非常小。现有的焦平面探测技术和装配技术难以满足理论设计要求。为了解决实际中物点和探测器的安置问题,对传统Dyson同心光谱仪光学系统进行了改进设计,通过在成像光束中引入离轴反射镜实现像面位置的转移。结果表明：改进后的光学系统由于成像光束发生折叠,物面和像面成功分离,且改进后系统的全波段像差得到更合理的分配。     

关于成像公式精确性的分析

1 透镜、面镜成像与成像公式 图1和图2是经典的面镜成像和透镜成像的光路图.由物求像,由像求物,由物、像求焦点的问题都由光路图得到.     

应用于数字高速成像的离轴光学系统设计

为提高数字高速多幅相机的像面照度,简化光学系统结构,提出一种离轴光学系统设计方法。该系统使用多组相同物镜,采用圆心一组,圆周均匀分布多组的方式平行阵列排布。分布于圆周上的物镜,其像面接收器相对物镜轴心平移离轴,以获得与圆心物镜相同的物面图像。分析了单物镜像面照度、畸变等与视场有关参数对光学系统各像面匹配的影响。在此基础上给出一个5通道离轴光学系统设计实例,系统空间分辨率优于30 lp/mm,畸变小于0.1%,F数2.0。相比目前广泛采用的棱锥、棱镜分幅方式,该离轴光学系统像面照度增加5倍以上,系统结构简易。     

用于扩展目标自适应光学校正的相关波前传感器的理论和实验

研究了使用非相干、扩展光源的波前误差测量技术，分析了使用强度透过串型像面掩模的扩展目标相关波前探测原理，讨论了模拟目标的选择问题，探讨了根据目标图像生成像面掩模图像、进而制作像面掩模的方法，给出了所生成的像面掩模图像的典型结果，进行了以强度透过率型掩模为特征的单子孔径扩展目标波前传感器原理实验，比较了两种不同掩模的波前探测效果，获得了与理论分析一致的实验结果。     

一种静电像管优化设计方法的设想

从数值计算出发,以实例计算静电像管的均方根半径值,给出系统在最佳像面及其各附加像面处的均方根值,验证了理论分析的正确性,并从理论上提出了一种关于静电像管优化设计方法的设想。     

温度对星敏感器光学系统像面位移的影响研究

光学系统的温度变化会使系统产生像面位移。根据镜面材料特性公式,选用铝合金作为星敏感器的镜筒,透镜组选用ψ值大的材料,并进一步通过I-DEAS软件进行了计算验证。在此基础上根据矩阵光学理论和温度的变化推导出了含有多个光学器件的星敏感器像面位移计算公式,并运用该公式对一个特定的星敏感器光学系统的像面位移进行了计算。结果发现,光学系统从一个温度均匀分布状态变到另一个温度均匀分布状态的温差越大,像面位移量的绝对值越大。同时还发现,对此星敏感器成像精度影响最大的透镜是第4块、第5块和第6块,明显地减少了在热补偿条件下的系统像面位移。     

Image fusion through local feature extraction by using multi-scale top-hat by reconstruction operators

The purpose of image fusion is to combine useful image features of different original images into the final fusion image, which will produce one useful result image for different applications. One of the main difficulties of image fusion is extracting useful image features of different original images. In some cases, useful image features are local image features of the whole image. To efficiently extract local image features and produce an efficient fusion result, an image fusion algorithm based on the extracted local image features by using multi-scale top-hat by reconstruction operators is proposed in this paper. Firstly, multi-scale local feature extraction using multi-scale top-hat by reconstruction operators is discussed. Then, based on the extracted multi-scale local features of different original images, the useful image features for image fusion are constructed. Finally, the constructed useful image features for image fusion are combined into the final fusion image. Experimental results on different types of images show that, the proposed algorithm performs well for image fusion.     

ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究

为在图像处理与分析时具备良好的视觉效果,提高图像处理的速度,需要对ARM架构下计算机图像并行化处理技术进行研究。当前采用的方法是对各种变换频域图像特征提取与计算机图像集合特征的提取进行相结合,克服了当前对图像进行提取时存在图像形状描述的缺陷,提取图像特征向量维数相对较低。实验表明,通过对图像进行特征提取能很好的对图像效果进行展示,将图像的纹理特征进行详细的表述,将该方法应用到图像处理技术当中,具有良好的去噪效果及扩展性,该方法过程简单,但存在图像视觉效果较差的问题。为此,提出一种ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究方法。该方法首先利用非局部均值去噪算法对图像进行去噪处理,然后结合图像去噪的结果利用小波变换对去噪图像进行边缘检测,最后采用非线性增强算法对图像进行增强完成对ARM架构下计算机图像并行化处理技术研究。实验结果表明,所提方法不仅提高图像处理速度,还提高图像视觉效果,具有广泛的应用价值。     

基于Contourlet的遥感图像放大与增强

提出一种遥感图像放大和增强的新方法.应用拉普拉斯塔形变换（LP）构建原图像的细节图像,采取双三次插值的方法分别放大原图像和细节图像,并将两个放大后的图像相加后线性处理.经过二级Contourlet分解变换,构造非线性增强函数增强Contourlet系数.最后用原图像取代Contourlet分解变换后的低频子带后重构图像,完成图像的放大和增强.结果表明,此方法能丰富放大后图像的细节,增强效果良好,有效提高放大后遥感图像的空间分辨率.     

近红外与可见光双通道传感器信息融合的去雾技术

为了对雾霾天气下的图像进行去雾处理,多幅图像去雾算法是常用的方法之一。多幅图像去雾算法也有多种形式,部分算法面临硬件实现困难、获取途径受限或者可实施性弱等问题,而且多幅图像比对处理时常常涉及图像配准,造成算法的实时性差、计算复杂度高等问题。针对以上问题,提出的算法为多幅图像去雾提供了新的思路,基于双目传感器硬件架构能够同时捕获近红外和可见光图像,将近红外传感器图像作为新的数据源,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,在雾天捕获可见光传感器无法捕获的图像细节,而且硬件实现简单。可见光图像的颜色信息较丰富,近红外传感器图像对近处场景细节的描述能力较好,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,将近红外图像与可见光图像进行融合,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,得到边缘、轮廓等细节信息更加丰富的去雾图像。基于上述思路,借助近红外传感器对边缘细节的描述能力和可见光传感器对颜色信息的反映能力,提出了一种基于近红外与可见光双通道传感器图像融合的去雾算法。首先,将彩色可见光图像转换到HIS彩色空间,分别得到亮度通道图像、色调通道图像和饱和度通道图像。先将其亮度通道图与近红外图像进行融合去雾处理。采用非下采样Shearlet变换（NSST）进行分解,对得到的高频系数进行双指数边缘平滑滤波器保边滤波处理,对低频系数进行反锐化掩蔽处理,通过融合规则和反向变换得到新的亮度通道图像。然后,在对可见光图像的色彩处理中,建立饱和度图的退化模型,采用暗原色原理对参数进行估计,得到估计的饱和度图。最后,将新的亮度通道图像,估计的饱和度图像和原色调图像反映射到RGB空间得到去雾图像。为了验证新算法的有效性,特选取四组雾天拍摄的真实近红外图像与可见光图像进行融合去雾处理,将融合结果与其他两种去雾方法对于彩色可见光图像的去雾效果进行比较。实验结果表明,该算法在提高图像的边缘对比度和视觉清晰度上有较好的效果。并提出将近红外传感器图像作为新的数据源,采用双通道图像融合方法进行去雾处理,为图像去雾提供的新的技术思路是可行的。该算法的优势在于：首先提出将图像融合方法与去雾算法相结合,得到了新的去雾算法的思路。将彩色可见光图像转换到HSI色彩空间,将其亮度通道图与近红外图像采用非下采样Shearlet变换方法进行融合处理,在去雾的同时,可以将近红外传感器图像中的原始细节提取融合到彩色可见光传感器图像中,使得去雾图像中的边缘、轮廓等细节信息更加丰富。其次,提出了在图像去雾算法中采用新的数据源--近红外传感器图像,从图像处理的角度,近红外传感器能够在一定程度上穿透雾霾,对于近处场景细节的描述能力较好,而且硬件实现简单,捕获的图像稍加校正就能实现完全配准,为后续的融合去雾算法带来了便利,为图像去雾提供了新的技术途径和路线。再次,采用的是多幅图像去雾算法,该算法基于双目传感器获取图像,可见光图像的颜色信息较丰富,近红外图像对于近处场景细节的描述能力较好,相对于单幅图像去雾算法,有更好的效果。最后,将可见光传感器图像映射到其他色彩空间,对于每个通道的图像根据其特征有针对性地进行处理。可见光图像的亮度通道图和近红外图像的处理采用了图像融合和增强处理,对于可见光图像饱和度通道的处理采用了图像复原算法,可以从整体上提升去雾效果,对细节特征有了进一步增强。该算法为图像去雾提供了新的技术途径和路线。     

多帧距离选通图像点扩散函数估计的超分辨率重建

为了解决水下激光距离选通图像成像过程中退化模型复杂的难题,提出了利用连续帧图像估计点扩散函数的距离选通超分辨成像方法。首先,从连续帧图像中选取一帧为参考帧作为初始清晰图像,下一帧图像为模糊图像,用梯度约束的方法求出点扩散函数,用于优化清晰图像;然后,依次将后续帧图像当作模糊图像与清晰图像交替迭代求取点扩散函数并优化更新清晰图像;最后获得的清晰图像与参考帧图像用乘法更新的方法估计点扩散函数,结合凸集投影法算法进行超分辨率成像重建。仿真实验结果表明,改进的算法重建图像分辨率和质量明显优于原始的算法。     

基于多尺度形态学滤波器的图像融合新方法

提出了一种保持图像细节和高抗噪性的图像融合新方法。这种方法首先对源图像进行多尺度形态学开闭滤波,得到源图像的低频平滑图像;然后应用多尺度Top-hat变换和Bottom-hat变换来提取小于相应尺度的图像细节特征。因为在较小的尺度特征中包含噪声颗粒的可能性较大,据此修正了Top-hat变换和Bottom-hat变换的相应系数;最后对以上两步骤得到的低频平滑图像和多尺度高频细节图像分别进行图像融合,应用形态学重建过程生成融合图像。实验表明,这种融合方法具有图像细节保持完整和噪声消除效果好的优点,处理效果优于传统的图像融合方法。     

Experimental observation of image sticking phenomenon in AC plasma display panel

The itinerant strong sustain discharge that occurs during a sustain period over a few minutes causes image sticking, which means a ghost image remains in the subsequent image when the previous image was continuously displayed over a few minutes. Accordingly, this paper investigates whether the dominant factor in image sticking is the MgO surface or phosphor layer by testing the effects of image sticking in subsequent dark and bright images using a 42-in plasma display panel. When the subsequent image was dark, the image sticking was found to produce a brighter ghost image than the background. Thus, since the luminance of a dark image is produced by the weak discharge that occurs during the reset-period, the higher luminance of the ghost image was mainly due to the activation of the MgO surface. Conversely, when the subsequent image was bright, the image sticking was found to produce a darker ghost image than the background. Thus, since the luminance of a bright image is predominantly produced by the strong discharge that occurs during the sustain period, the lower luminance of the ghost image was mainly due to the deterioration of the phosphor layer.     

真彩色传递双波段图像融合

针对基于颜色传递的双波段（中波红外、可见光）图像融合时,由于参考图像选择不当,造成的彩色融合图像对比度差、图像边缘细节下降等问题,提出了基于拉普拉斯金字塔分解及对比度可调的色彩传递图像融合算法。对待融合的两幅图像进行拉普拉斯金字塔三级分解,每一级按照不同的融合规则进行融合,以重构后的灰度融合图像作为融合结构的亮度分量Y,将可见光与红外图像的差值图像作为U分量,以红外图像为V分量。在颜色传递公式中,加入可调的比例系数,通过适当调节比例系数可调节融合图像的对比度。实验结果表明,获得的融合图像较好地保留了可见光图像的细节,既突出了红外目标同时又具有参考图像的颜色特征。图像评价结果表明,融合图像的均值、方差、熵等评价指标均得到较大提高。     

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度-色调-饱和度(1HS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。     

基于马尔算法的高速公路视频监控图像能见度研究

根据高速公路沿线的监控摄像机,对监控视频画面中的图像进行采集,通过对视频图像特征的分析处理,建立图像与真实场景之间的关系,根据图像特征随着真实场景的变化,运用图像处理的方法如：灰度变换、图像分割和特征提取等对图像进行图像处理,提出运用马尔算法,分别提取出目标物与背景,并将其逐一进行背景差计算,能够准确的监控图像中汽车的位置变化,确定目标物的位置,进而判别出能见度的大小。