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红外图像目标环境生成技术研究

引言红外自动目标识别与成像跟踪系统的研制方面临多项技术难题 ,其中之一就是红外图像的数据源问题常常困扰和制约其有效发展 .或是使用不完善的实际图像 ,或是采用不切实际的仿真图像 ,受其影响便无法检验系统的性能发现存在的问题 ,从而给系统研制工作带来种种隐患 .在成像过程中 ,由于目标和背景的红外辐射特性与视场的选取、太阳入射角、天气、季节、昼夜、云层、环境等诸多因素有关 ,且各种目标的距离位置、运动状态等都是不可控的 ,随机因素甚大 .因此少量的实验图像不具有完整的代表性且复杂程度不够 ,而虚拟的仿真图像更难以实现如此丰富和逼真的视景效果 .为此 ,采用实际研制的红外成像系统在拍摄大量真实的红外图像数据基础上 ,进一步分析红外目标、背景的模式特征与时空参数 ,建立相应的红外图像表征模型 ,充分运用图像处理和多媒体技术进行各种复杂环境下的景像重建是完全必要和切实可行的 .1 目标特征信息提取红外目标特征信息的提取过程实质上就是典型...  (本文共4页) 阅读全文>>

《红外与毫米波学报》2003年06期
红外与毫米波学报

基于遗传算法和模糊熵的前视红外图像分割

引言图像分割是计算机视觉和图像理解中的一项重要低层处理内容 ,也是自动目标识别技术 (ATR)中的一项关键技术 ,是目标特征提取、识别与跟踪的基础 .同时 ,图像分割也是ATR技术乃至整个图像处理领域中的瓶颈技术之一 .模糊集理论现已成功应用于图像分割 ,Pal[1] 等人提出模糊阈值法 ,引入灰度图像的模糊数学描述 ,通过计算图像的模糊熵来选取图像分割阈值 ,并定性的讨论了隶属函数窗宽对阈值选取的影响 .Murthy[2 ] 指出阈值不仅与隶属函数窗宽有关 ,还与隶属函数的分布特性有关 .Cheng[3] 提出一种基于模糊划分的最大熵方法 .CHeng假定图像中分类数已知 ,其各类构成对灰度空间的模糊划分 ,并给定各类的的隶属函数为升半梯形函数、降半梯形函数及梯形函数 ,通过在解空间上搜索使模糊划分熵最大时的参数值来确定隶属函数中各参数 ,进而确定图像分割门限 .本文基于概率划分的角度提出了一种新的模糊熵准则 ,并据最大熵准则...  (本文共4页) 阅读全文>>

《红外》2003年10期
红外

红外图像中的小目标的处理方法

1墓于图像对称差分运算的运动小 目标检测法 从于图像对称差分运算的运动小目标检测方法,以连续三帧序列图像为一组处理对象,进行绝对差运算,再做均值滤波,保证了算法能在信噪比低的情况下很好地检测出复杂背景中的运动小目标。完成单帧二值图像处理以及丛于运动轨迹连续性的目标检测后再进行进一步的处理,可以在保证系统检测概率的前提下减少目标检测的虚警概率。该方法的性能优于图像差分法,与积累图像差分法相差无几,而且硬件实现容易。图像差分法依靠判断相邻两帧图像之间的显著差异检测运动目标。这种方法对噪声敏感,不能检测有噪图像中的低信噪比目标,目标检测虚警概率高,且不能检测运动速度很慢的目标。积累图像差分法一首先计算一阶差图像和二阶差图像,然后依靠差图像性质检测运动目标。这种算法充分利用了时间序列图像的历史积累信息,能适应低对比度的有噪时间序列图像,可以判断复杂情况下目标运动的多种状态,可以检测缓慢运动的目标和运动着的小目标。但是这一算法判断行为多,...  (本文共5页) 阅读全文>>

权威出处: 《红外》2003年10期
《激光杂志》2019年08期
激光杂志

一种多分辨多尺度的红外图像增强算法

1引言随着红外探测技术的发展,采用红外成像技术进行远程弱小目标识别,提高对远程目标的智能探测和检测识别能力,在对红外图像的探测过程中,受到目标的边缘轮廓特征干扰的影响,导致红外图像的输出质量不好,降低了弱小目标单帧红外图像的识别和检测能力,需要对弱小目标单帧红外图像进行图像增强处理,提高弱小目标单帧红外图像的信息饱和度,从而提高弱小目标单帧红外图像的成像质量[1]。研究弱小目标单帧红外图像的图像增强技术,结合图像处理技术、光学遥感技术等实现对远程微小目标的红外探测识别,从而提高对弱小目标的识别和检测能力,相关的图像处理技术研究受到人们的极大重视。在对弱小目标单帧红外成像的增强设计中,受到场景的动态特性像移因素的影响,导致弱小目标单帧红外成像的质量性能不好,输出图像的噪点较多,进行增强处理中,采用纹理信息融合和边缘轮廓检测方法,实现红外探测和信息增强,当前,对弱小目标单帧红外图像的增强算法主要有小波分析方法、偏振成像方法、Harr...  (本文共4页) 阅读全文>>

《红外技术》2017年12期
红外技术

基于密度相似因子的电力红外图像分割方法

0引言近年来,我国电网规模不断扩大,为保障大电网的安全稳定运行,高效、准确的电力设备故障诊断方法需求愈加迫切。电力设备故障大多都与发热有着紧密的关系,而红外图像是基于热辐射原理生成的,所以基于红外图像的电力设备诊断技术得以发展。相比与传统的基于电参数测量的故障诊断法,基于红外图像的电力设备诊断方法因具有非接触、不影响电力设备在线工作等优点而广泛应用[1]。然而在实际使用时,基于红外图像的电力设备诊断方法仍依赖于人工进行判断,即检测人员根据获得的电力设备红外图像凭经验对故障进行判断,这样不仅耗费大量时间,而且其主观性较强,误判率较高,不符合现代智能电网发展的要求。目前,针对电力设备红外图像的自动故障诊断方法的研究成为热点,其中电力设备红外图像的分割处理是后续图像特征信息有效提取,以及故障自动诊断的基础。可以说,分割的好坏关乎到电力设备故障自动诊断是否准确。然而非检测目标的热辐射会干扰所获得红外图像的质量,使其具有噪声大、对比度不高...  (本文共5页) 阅读全文>>

《电子器件》2018年04期
电子器件

基于融合技术的单幅红外图像增强方法

红外成像技术已被广泛地应用于目标识别[1]、目标跟踪[2]、遥感成像[3]、安全监控[4]和智能交通[5]等军用和民用领域中。然而,受背景热辐射、传感设备噪声以及热辐射传输衰减等因素的影响,所获取的红外图像往往会显著降质,具体表现为图像信噪比降低、对比度衰减、结构及纹理细节信息丢失、动态范围压缩等,而这极大的制约了后期处理系统的有效性。因此,对红外图像进行增强处理,从而消除红外图像中的负面效应并恢复出清晰图像具有极为重要的现实意义,并已经成为计算机视觉领域的热点研究问题。针对红外图像增强问题,国内外学者均进行了广泛研究并取得了一定进展。其中,被广泛应用的一类技术是利用现有的图像处理方法对单幅红外图像直接进行增强。如直方图均衡方法[6-8],该方法通过直接扩展图像直方图的动态范围来增强图像的全局对比度。但该方法的调节过程具有显著的盲目性,因此往往会导致场景细节丢失、局部过增强等负面效应。为克服此缺陷,相关改进算法被相继提出,如平台...  (本文共10页) 阅读全文>>