一种基于场景的非均匀校正算法

提出了一种基于场景的非均匀校正算法,它不仅可以消除红外焦平面阵列响应特性的 非均匀性,还可以补偿其漂移。建立了一个包含漂移因素的红外焦平面探测器响应模型,该模型构成了算法的基础。非均匀校正算法分两步执行:首先执行初步非均匀校正消除大部分的非均匀性,然后利用运动场景形成的红外图像序列来补偿响应特性的漂移噪声。场景运动估计是本算法的关键,块匹配方法被介绍来实现准确地运动估计。真实的红外图像数据说明了该算法的有效性。     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明:给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了用具有保边缘特性的P-M滤波取代传统神经网络算法中的四邻域均值滤波来获得期望图像,从而减小了图像边缘误差。实验结果表明,该算法收敛速度快,校正精度高,有效避免了因红外焦平面响应特性漂移而引起的图像降质。     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

随着红外焦平面探测器阵列FPA规模的扩大,由于探测元响应不一致所产生的固定模式噪声FPN成为限制成像质量提高的主要因素之一,必须采用有效的非均匀性校正NUC技术解决这一问题.基于场景的非均匀校正算法SBNUC近年来迅速发展的一类新型的自适应NUC方法,其不需遮挡成像视场,仅仅依赖拍摄序列的图像信息对IRFPA的增益和偏置参数进行组间或帧间更新,可动态有效地补偿工作过程中的系统温漂.论文介绍了近年来在基于自适应滤波的SBNUC、基于单帧神经网络的SBNUC、基于恒定统计约束的SBNUC和基于运动估计的SBNUC算法方面的研究,这几种SBNUC算法对实际红外视频图像的校正效果已取得了验证,开始进入实用化研究阶段.     

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法

分析基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正方法中的景物退化和鬼影现象,提出了一种基于边缘约束高斯滤波的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法。该方法设计了一个边缘约束高斯滤波器来获取理想的估计图像,利用最陡下降法得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式,并通过迭代步长的自适应控制来增快算法的收敛速度。通过仿真实验和真实红外图像处理对比实验表明:相较于目前已有的方法,该方法在有效抑制景物退化和鬼影现象的同时,较好地去除原始红外图像的固定图案噪声,保留了图像细节信息,提高了图像质量。     

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究

在分析红外焦平面阵列非均匀性校正现行算法的基础上,提出了一种具有自适应性能的新算法。该算法以小波变换中的滤波器理论为基础,通过将图像序列在时间域的尺度分解和相庆统计量计算,获得在红外焦平面校正中起影响的偏置和增益系数。模拟实验结果验证了其有效性和先进性。     

红外焦平面阵列非均匀性校正的改进神经网络算法

非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。神经网络算法是比较传统的非均匀性校正算法,由于该算法采用像元四邻域的平均值作为此像元的真值,所以这种估计方法具有较大的误差。在传统的神经网络算法基础上对焦平面阵列像元响应的真值估计进行了改进:基于图像匹配算法,采用了相邻多帧图像中不同像元对同一场景点的响应的均值作为真值,因而具有更高的准确性。对比仿真试验的结果表明,该改进算法比传统的神经网络算法具有更好的效果,在有效去除各种非均匀性的同时,保持了图像细节,改善了图像的视觉效果。     

场景统计类红外图像非均匀性校正算法研究

场景统计类非均匀性校正算法对场景分布进行假定,获得探测单元接收红外能量的一、二阶矩,进而估计探测单元的响应参数,校正非均匀性。分析比较了现有的场景统计类非均匀性校正算法,并应用交互多模(IMM)算法校正非均匀性,实验结果表明以连续图像序列作为观测数据时,能够有效地校正非均匀性,扩展了卡尔曼滤波法的适用范围。对各种方法进行仿真,表明删算法具有较好的收敛特性。     

一种新的基于场景的红外图像非均匀性校正算法

根据传统两点法的基本思想,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列成像非均匀性校正算法。利用各探测器单元的增益比率与相邻单元的增益比率的相关性,迭代实现增益和偏移量的校正,从而减小其图像的非均匀性。     

基于椭圆参数的最优接收极化

从极化的椭圆参数与极化球的Stokes参数的关系出发,直接推导出干扰环境下极化球面上的优化接收信号干扰噪声比参量表示式。该式对极化优化接收和信号增强很有用处。尽管难以得到全局最优解析解,但仍比较详细地给出了小圆和大圆轨道下的局部最优解,并进行了仿真。     

圆极化移相器相移特性研究

根据铁氧体耦合波理论推导出圆极化移相器对任意极化电磁波的传输矩阵，在此基础上研究了椭圆极化波、线极化波、圆极化波在移相器内的传输特性，数值仿真表明用基于线极化分量的差相移检测方法检测非标准圆极化波的测量结果不仅与激励状态有关，还与选定的线极化方向有关，利用本文的结果可以对圆极化移相器测试系统进行误差分析，对于提高测量精度有一定指导意义。     

瞬态极化雷达中极化测量与校准的数学原理及实验验证

瞬态极化雷达是一种具有两路正交极化通道独立收发能力的新体制雷达,可实现目标极化散射矩阵的瞬时测量。在对传统的瞬态极化雷达目标极化散射矩阵测量原理进行分析的基础上,详细介绍了基于模糊函数矩阵的极化测量新方法,给出了相应的信号处理流程;并提出了基于单个金属球定标体的极化散射矩阵测量结果校准方法;最后介绍了基于瞬态极化雷达试验系统开展的仿真实验、外场测量实验及实验结果。     

基于椭圆参数的最优极化策略

针对基于椭圆参数的干扰环境下极化球面上的优化接收信干噪比参量等式,分析了几种特殊情况下的解析解,提出了几种基于椭圆参数的极化优化策略,包括三步搜索比较策略TSSC。在仿真实验中,对多种优化策略进行了比较。结果表明,TSSC策略只需在三次局部最优计算后再进行比较就几乎达到了全局最优,并用蒙特.卡罗法作了验证。     

红外偏振成像探测技术及应用研究

红外偏振成像探测技术针对复杂环境中识别探测目标具有明显的优势和广阔的应用前景。首先分析了研究红外偏振特性的必要性和紧迫性,阐述了红外偏振成像具有"凸显目标、穿透烟雾、辨别真伪"的独特优势;其次概括了国外红外偏振成像技术的研究历程和试验进展;在此基础上,重点研究了目标起偏、信道环境下的偏振传输、全偏振图像探测三个方面的主要科学问题,并指出了重点研究内容和关键技术;最后,对红外偏振成像技术在军、民若干领域的应用前景进行了展望。     

可见光波段的矿石多角度反射偏振特性研究

为了研究矿石的多角度偏振反射特性,采用改变光源入射角和探测角的方法,测量矿石在可见光波段的反射偏振光谱,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,矿石的偏振度在可见光波段受波长影响较小,偏振度大小稳定,而入射角和探测角对矿石的偏振度光谱影响显著;随着入射角和探测角的增大,矿石均表现出先增大后减小的趋势,最大值出现在布儒斯特角附近;当入射角和探测角在55°~65°范围变化时,矿石偏振度差异显著,其中因组成颗粒较小结晶程度较高的玉髓偏振特性最强,而非晶质结构的蛋白石偏振特性最弱。该研究利用偏振度对矿石进行鉴别和分类,具有一定的可实行性,这为矿石检测提供了新的途径。     

有限长导体圆柱的后向散射极化分析

应用物理光学法(PO)和增量长度绕射系数法(ILDC)推导并计算了有限长导体圆柱的后向散射极化矩阵,进而分析了目标的特征极化参数和入射角之间的关系,并给出相应的数值仿真结果,对于应用目标的极化特性进行目标识别具有一定的参考价值.     

一种双分裂环结构的线-圆和线-交叉极化转换器

文中提出了一种高效、多功能的超表面极化转换器,该转换器由双分裂环谐振器周期阵列构成并置于F4B-2介电基板上。通过双分裂环谐振器的耦合效应可以有效拓展工作带宽。采用有限积分法对其极化特性进行分析。仿真结果表明：在5.5～8.55 GHz的频带(相对带宽为43.4%),实现了线极化到圆极化的转换,其能量转换效率优于99.5%;在10.31～15.31 GHz的频带(相对带宽为39%),实现了线极化到其交叉极化的转换,其极化转换比大于0.99。实验上,制备了样品并测试了其极化转换特性,实验结果与仿真结果基本吻合,验证了该转换器设计的合理性和有效性。所提出的超表面具有高效率、大工作带宽、多功能的特点,可应用于无线通信和极化操控设备。     

红外偏振成像在伪装目标识别中的应用研究

红外偏振成像技术可以提高探测伪装或隐身目标的能力。作为对抗红外隐身的侦察手段,它已成为国内外研究的重要内容。通过分析红外偏振成像的进展,提出将红外偏振成像技术应用于目标检测。为了研究伪装目标的偏振散射特征,利用红外偏振成像系统对覆盖和未覆盖军用三色迷彩伪装网的目标场景进行了探测研究。研究发现,红外偏振成像可以作为探测伪装或隐身目标的新途径,其成像效果较好。此外还证明偏振探测技术对复杂背景中低反射率伪装目标的独特识别优势在中红外波段同样成立,而且偏振角成像对伪装网的外形特征非常敏感。     

国外偏振成像军事应用的研究进展(下)

偏振成像探测技术作为一种新兴的光电探测技术,在目标探测识别及处理方面相对于传统的成像有着独特的优势,对于未来战争中应对日益复杂战场环境下目标探测与识别具有重大的意义,而特别受到了西方军事强国的重视。对近年来西方主要军事强国的偏振成像的技术进展和主要成果从物质偏振特性、偏振传输特性、偏振探测技术、偏振信息处理等4个方面进行回顾、总结和展望。本文是论文的下半部分,重点阐述①偏振成像探测方法,用于探测目标,获取偏振信息,提高成像质量;②偏振目标获取和处理,用于提高探测识别概率,降低虚警率。