基于通道校正卷积的真彩色微光图像增强

针对现有真彩色夜视相机所成图像亮度低、对比度低、噪声和色彩失真等问题,提出基于通道校正卷积的神经网络算法。通道校正卷积的上分支引入通道注意力块分析RGB通道之间的特征,用来代替U-Net网络中的传统卷积,实现颜色恢复并保留更多图像信息;在传统损失函数中增加Sobel损失函数和色彩损失函数,抑制噪声的同时并保护图像细节,减小色差、增强对比度。采集真实场景下的图像数据集,提升对实际数据的处理效果。实验结果表明：该算法能同时处理低照度图像的亮度、对比度、噪声和色差问题,增强效果优于目前主流算法;与传统卷积的U-Net网络相比,降低了模型复杂度,提高了运行速度,计算量减少了13.71%,参数减少了13.65%,PSNR值提升了29.20%,SSIM值提升了7.23%,色差减少了10.46%,兼顾了成像质量与成像速度。     

基于最小可分辨对比度的直视微光夜视系统综合性能评价

基于最小可分辨对比度(MRC)信道宽度理论,研究了直视微光夜视系统综合性能评价问题。通过对典型夜视仪整机系统综合性能分析表明:MRC信道宽度理论可定量分析人眼视觉与整机系统的匹配状态、评价系统合理性,而且还可有效解释夜视仪整机使用中遇到的一些问题。对理论和实际系统的分析证明了MRC信道宽度理论对于直视型微光夜视系统综合性能评价的有效性及合理性,对微光夜视系统的优化设计具有重要的指导作用。     

激光助视/微光夜视仪光谱匹配技术研究

根据夜间景物的反射特性以及激光辐射光谱特性,求出了在激光助视下,夜间暗绿色涂层、粗糙混凝土和绿色草木的反射光谱,计算了所研制的头盔式激光助视／微光夜视仪光电阴极光谱响应与景物反射光谱之间的匹配系数,分析了其对照度、对比度等参数的影响,对野外条件下的夜视仪的视距估算和性能仿真可起到指导作用。     

基于小波变换的射线图像增强方法的比较分析

射线数字成像是当前射线检测、诊断技术发展的重要方向，图像降噪增强是提高射线成像检测灵敏度和分辨率的关键。文中介绍了3种基于小波变换的射线图像增强方法及其原理，分别应用这3种增强方法对一幅射线无损检测（NDP）的图像进行了增强处理，对实验结果数据进行对比分析，说明它们在图像增强效果上的差异。     

7.62mm高精狙系列之五 CS/LR4型7.62mm高精度狙击步枪微光图像增强仪

CS/LR4型7.62mm高精度狙击步枪微光图像增强仪,是保证整个武器系统全天候作战的关键组成,其串联在白光瞄准镜前面,可满足武器系统夜间在100m内对有生目标的眉心、太阳穴等部位实施精准射击;在300m内对有生目标的手部、头部等部位实施有效射击——     

基于亮度自适应调整的低对比度红外图像增强算法

为了克服传统红外图像增强算法中目标对比度差,无法有效识别感兴趣区域目标的缺点,提出一种基于亮度自适应调整的图像增强算法。该算法从人眼视觉感知特性出发,兼顾图像全局亮度自适应调整与局部特征增强,之后对整幅图像归一化处理,使图像整体对比度增强的同时纹理细节更加清晰。实验结果表明:直方图增强后的图像对比度提高,但是纹理细节不清晰;由Retinex算法增强的图像可以看到纹理细节,提出的基于亮度自适应调整增强算法处理后的图像不但纹理细节清晰,而且与Retinex增强图像相比图像对比度明显提高,视觉效果好。     

引信微光机电系统安全系统研究现状与发展趋势

随着引信微小型化和智能化不断发展,电磁兼容性要求不断提升,对其安全系统提出了更高的要求。基于微光机电系统(MOEMS)技术的器件具有体积小、重量轻、能耗低、集成度高和可批量生产等特点,在引信安全系统中有较好的应用前景。对引信MOEMS安全系统的国内外研究现状开展分析,介绍了引信MOEMS安全系统的基本原理,分析了MOEMS安全系统驱动方式、加工与封装工艺、激光起爆技术与安全系统性能测试方法的现状与发展规律,归纳了当前引信MOEMS安全系统研制过程中亟待解决的问题,为推动MOEMS安全系统在火炮引信中的应用提供重要的借鉴。     

半导体激光夜视图像处理技术研究

半导体激光夜视系统采用激光器作为照明源,可在全黑的夜间条件下获得景物图像.但在公安和交通领域应用中,由于激光能量较集中,对车船类型及号牌信息的提取造成了困难.为此,对夜视图像的成像过程中导致图像变坏的原因进行了分析,并利用图像灰度变换、边缘检测、特征量选择及模板匹配、图像帧积累等图像处理技术改善了夜视图像的质量.实现了...     

基于光斑图像的激光束散角测量方法研究

利用光斑图像测量激光束散角,易受相机动态范围的限制,加衰减片又会影响光斑分布特性,从而影响测量精度.利用相机线性响应动态范围特性,提出了可行的测量图像方法,对得到的临界饱和光斑图像使用均值滤波后进行束散角测量,测量不确定度为0.02 mrad;同时提出利用图像融合的方法,通过对曝光不足和曝光过量的光斑图像融合,扩大了相...     

一种基于C-均值聚类的测量图像增强算法

针对低质量红外测量图像人工搜索目标困难的问题,提出一种新的测量图像增强方法。该方法基于模糊C-均值聚类技术,对测量图像进行聚类分析,将各类分别赋予不同的灰度值,可增大目标边缘梯度。给出了此算法的具体原理和算法实现步骤。实验结果表明：此算法能够确保不损失目标信息的前提下,可最大限度地增强弱小目标图像。     

车载微光瞄准镜电子稳像技术研究

针对“下反”稳像火控系统无法对微光夜视图像进行稳定的问题,提出了一种基于陀螺仪和块匹配相结合的实时高精度电子稳像技术。设计了电子稳像系统的总体结构;基于透视成像模型,推导了载体运动与图像运动之间的转换方程,给出了适当的图像运动模型及陀螺仪信号标定方法。在利用陀螺仪对图像运动矢量进行初始估计的基础上,结合块匹配算法对运动矢量进行精确估计;同时针对传统菱形搜索法在高噪声、低对比度微光图像中容易陷入局部极小值点的问题,基于对称校验原理对其进行改进,提高了算法的准确性。     

基于小波神经网络的火炮裂纹形状重构

介绍了漏磁无损检测的原理和漏磁场数学模型,提出了用小波神经网络对裂纹形状重构。在仿真试验中,用训练样本对小波神经网络进行训练逼近裂纹形状,训练采用随机梯度下降算法。训练样本来自漏磁场数学模型数据和测量的火炮漏磁信号,用测量数据重构裂纹形状。小波神经网络是多分辨率逼近,通过改变网络的分辨率控制输出精度。结果表明,小波神经网络能够精确地重构裂纹。     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

High-resolution Image Reconstruction by Neural Network and Its Application in Infrared Imaging

As digital image techniques have been widely used, the requirements for high-resolution images become increasingly stringent. Traditional single-frame interpolation techniques cannot add new high frequency information to the expanded images, and cannot improve resolution in deed. Multiframe-based techniques are effective ways for high-resolution image reconstruction, but their computation complexities and the difficulties in achieving image sequences limit their applications. An original method using an artificial neural network is proposed in this paper. Using the inherent merits in neural network, we can establish the mapping between high frequency components in low-resolution images and high-resolution images. Example applications and their results demonstrated the images reconstructed by our method are aesthetically and quantitatively (using the criteria of MSE and MAE) superior to the images acquired by common methods. Even for infrared images this method can give satisfactory results with high definition. In addition, a single-layer linear neural network is used in this paper, the computational complexity is very low, and this method can be realized in real time.     

基于边缘保护的红外图像插值放大算法

基于目前国内外红外焦平面阵列探测器分辨力低,红外图像边缘模糊等现状,为了获得高分辨力、高质量的红外图像,提出了一种新的基于边缘保护的红外图像插值放大算法。该算法首先对原图像进行边缘提取,并将提取的边缘像素灰度值进行直接放大映射,然后沿着边缘方向进行放大边缘的插值,在此基础上进行图像缓变区域的双线性插值放大而完成全部图像的放大。该算法在保存图像边缘细节的基础上进行平滑的放大,获得了较好的图像质量。     

基于自适应神经网络的飞控系统辨识技术研究

建立复杂的非线性飞行器辨识模型对提高系统的状态监控和控制性能具有重要意义。文中提出一种变结构的在线径向基神经网络学习算法,使用梯度下降法对网络参数进行优化。利用径向基神经网络对某型飞机非线性动力学系统进行辨识,仿真结果表明设计的算法满足在线辨识的要求。     

基于模糊集理论的红外图像自适应增强方法

针对红外图像对比度低的特点,运用模糊集理论增强方法,在构造隶属函数时,通过对红外图像像素渡越点的自适应选取,实现了图像对比度的自适应拉伸。实验结果表明,该方法能够达到自适应增强效果。     

一种基于差帧图像融合的弱小目标增强方法

为了能够在小目标检测时更加容易和准确的检测出弱小目标,提出了一种基于差帧图像融合的弱小目标增强算法,该方法首先对视频相邻帧进行差帧处理,然后对差帧结果进行图像融合,最后把融合结果与原视频帧图像的低频分量进行差分运算获得增强图像.实验结果表明该方法的正确性,实现了对弱小目标的有效增强.     

高分辨カ红外热图像重建算法的进展及研究

由于探测器阵列有限以及像元尺寸对成像的影响，红外热成像系统的图像分辨力较低，往往难以满足实际应用的更高要求。本文介绍了国际上较为流行的两种提高红外热图像分辨力的方法：微扫描法和不受控的微扫描法，并提出用微扫描与基于Markov约束的Poisson-MAP超分辨力图像复原算法( MPMAP)结合重建高分辨力红外热图像的方法，模拟分析表明该算法具有提高热成像分辨力的效果。