1 昆明物理研究所, 云南昆明 650223
2 陆军装备部驻重庆地区军事代表局驻昆明地区第一军事代表室, 云南昆明 650023
3 中国船舶工业系统工程研究院, 北京海淀 100094
图像分层滤波器中引导滤波器因其滤波保边效果好和计算复杂度低, 在红外图像细节增强领域得到了广泛的研究与应用。但传统的引导滤波器固定的正则化参数.不能在所有场景下都取得较好的滤波分层效果, 所以本文提出基于局部方差的参数 .自适应算法, 以提高引导滤波器场景适应性。此外本文进一步通过自适应参数 .值, 提出了改进的基于噪声掩膜函数的细节层自适应增强算法, 从而在有效抑制了图像噪声水平同时提高了算法在不同场景下的细节增强能力。
引导滤波 参数自适应 噪声掩膜函数 噪声抑制 细节增强 guided filtering parameter adaptation noise mask function noise suppression detail enhancement
1 昆明物理研究所，云南 昆明 650223
2 陆军装备部驻重庆地区军事代表局驻昆明地区第一军事代表室，云南 昆明 650030
热像仪的可靠性水平会直接影响使用者任务成功率、维护成本及寿命周期，因此其可靠性设计工作越来越受到关注。同时，就目前国内热像仪研制情况而言，研制样机的可靠性并不能反映小批量生产产品的可靠性水平。因此，为充分反映研制样机的可靠性水平，本文主要研究了某型热像仪在研制过程中的可靠性增长方法，分析了红外热像仪的故障，建立了红外热像仪的任务可靠性模型，提出了相应的改进措施，并采用可靠性增长的办法来验证所提措施的有效性。本文所提改进措施满足装备 试验鉴定要求，可实现热像仪的可靠性增长和批量产品可靠性不降低的目标。
红外热像仪 可靠性增长 平均无故障时间 infrared thermal imager, reliability growth, mean
1 昆明物理研究所，云南昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室，陕西西安 710065
3 中国兵器工业集团第 298厂，云南昆明 650114
红外成像已经广泛应用到**和民用当中；但由于受到制造工艺的限制，从红外焦平面得到的图像数据往往需要做非均匀校正。而不同的校正算法往往具有不同的特征和优缺点，为了能让红外成像技术研究者快速找到一种合适的非均匀校正算法，本文调研了国内外最新的基于场景的非均匀校正算法，并以基于高通滤波、基于统计和基于配准几大类的典型研究，分析了各类算法的优缺点，为相关的研究者提供参考。
红外焦平面 非均匀校正 高通滤波 统计估计 配准 infrared focal plane nonuniformity correction high-pass filtering statistical methods registration-based methods
1 昆明物理研究所, 昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室, 西安 710065
3 中国兵器工业集团第298厂, 昆明 650114
红外成像系统设计中, 一般采用宽动态的采集电路以获得丰富的细节信息, 当前大部分的显示设备都只有8位, 所以将宽动态图像压缩成低动态图像同时保持尽可能多的信息成为重点。研究了当前主流的宽动态红外图像处理算法, 分析了映射、图像分层和梯度域3类算法的优缺点, 实现了3类算法中的经典算法,并用同一张红外图片进行对比分析, 提出了各类算法的改进意见。图像分层算法要在抑制光晕和梯度反转的情况下降低时间复杂度; 梯度域算法需在进一步提高细节信息的情况下抑制背景噪声。
图像处理 红外图像增强 宽动态算法 映射 图像分层 梯度域 image processing infrared image enhancement high dynamic range algorithm mapping image stratification gradient domain
1 昆明物理研究所,云南昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室,陕西西安 710065
3 陆军重庆军代局驻昆明地区军代室,云南昆明 650223
在基于图像处理的自动聚焦评价函数研究中发现,失效的评价函数曲线往往具有相似的形状,且与图像的均值曲线呈现相同的变化趋势。本文从评价函数数学原理角度分析了问题的原因,讨论了离焦模糊下图像能量波动对评价函数性能的影响及其处理方法。
自动聚焦 清晰度评价函数 背景干扰 auto focus sharpness evaluation function background influence
1 昆明物理研究所，云南 昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室，陕西 西安 710065
3 中国人民解放军63963 部队，北京 100072
基于梯度计算的评价函数在自动聚焦系统中应用广泛，函数形式变化多样，本文基于图像梯度计算的数学原理，通过MATLAB 仿真分析，对比了常见梯度类评价函数的性能，总结了梯度类评价函数应用中结合系统成像质量控制算法性能的方法。
梯度算子 评价函数 数学原理 自动聚焦 gradient operator evaluation function mathematical principles auto focus MATLAB MATLAB
1 昆明物理研究所, 云南 昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室, 陕西 西安 710065
基于图像处理的自动聚焦方法, 图像清晰度评价函数的选择很重要。图像熵函数作为清晰度评价函数在不同文献中有一些形式上的变化, 且关于聚焦图像评价值对应函数极大值还是极小值的论断不统一。本文详细整理了自动聚焦系统中图像信息熵的不同形式, 比较分析它们的物理意义、数学原理, 采用灰度图像, 重点考虑离焦造成的图像模糊失真, 在 Matlab平台下仿真分析, 得出的结论对具体自动聚焦系统设计时熵函数数学公式的选用和修正提供参考。
自动聚焦 熵函数 auto focus entropy function Matlab Matlab
1 昆明物理研究所, 云南昆明 650223
2 微光夜视技术重点实验室, 陕西西安 710068
由于红外与微光图像成像原理的不同, 成像特征的巨大差异, 研究提出了一种基于点特征与 Freeman链码的红外与微光图像配准算法。目的是解决红外与微光图像配准中特征点提取较复杂、特征匹配难的问题; 采用优化的 Harris角点检测算法进行特征点提取, 结合环形灰度区域、RSTC不变矩和 Freeman链码对红外与微光图像进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出有效的匹配点, 能够有效地解决红外与微光图像配准中遇到的视场不统一、旋转、平移问题。
红外/微光图像 Harris角点检测 RSTC不变矩 特征多边形 Freeman链码 infrared and low light level image Harris corner detection RSTC invariant moments polygon of feature points freeman chain code
在研究红外图像成像原理与特征、传统红外图像配准方法的基础上, 提出了一种改进的联合点特征与灰度特征的红外图像配准算法。首先采用经典的 Harris角点检测算法提取一次角点, 在一次角点的基础上对其进行下降排序, 对排序结果进行不同份数的等分并提取每一部分的中间值, 最后根据图像配准需求有效利用中值选择不同的特征点; 该算法充分利用环形区域的旋转不变性和特征点区域灰度差异性很小的原则进行特征点匹配。实验结果表明该算法能够提取出更加精确的匹配点, 能够有效的完成红外图像配准。
红外图像 Harris角点检测 灰度区域 图像配准 infrared image Harris corner detection gray region image registration
研究的图像融合技术是以微光图像作为背景, 红外图像作为目标, 两光路图像经过合光棱镜进行光学投影融合的实时融合技术。为了具备良好的融合效果, 红外图像经过预处理后, 用改进的 Otsu算法进行图像分割来实现目标提取, 提取后的红外目标经过改进的伪彩色变换方法进行处理后在 OLED上显示。融合后的系统实时性好, 既可以得到微光细节丰富、较接近可见光视觉感受的背景, 也可得到对比度明显的红外伪彩色目标, 对于战场上的士兵观察环境和快速寻找目标有很大的帮助。
红外图像 微光图像 伪彩色处理 图像融合 目标提取 Otsu算法 infrared image low-level-light image pseudo-color process image fusion object extraction Otsu arithmetic
