正交线偏振光成像制导镜头的设计与仿真

根据成像制导系统提高恶劣环境成像能力和识别真假目标能力的发展需求,研究设计正交线偏振光成像制导超透镜镜头。通过分析超透镜的偏振和相位调控原理,基于传输相位和矩形结构通过最小标准差匹配法设计了基于硅和氟化钡材料的中红外正交线偏振光成像超透镜,工作波长为3 μm。利用时域有限差分法对正交线偏振光超透镜进行了仿真,验证偏振成像效果和计算偏振对比度。仿真结果表明,当超透镜数值孔径为0.21时,正交线偏振光聚焦效率分别为80.5%和80.8%,最大偏振对比度为13dB。     

改进YOLOv5s的弱光水下生物目标检测算法

针对水下光学图像目标检测过程中由于水中光线衰弱严重、图像环境复杂和拍摄设备移动等造成的生物识别精度低的问题,提出了基于改进YOLOv5s的弱光水下生物目标实时检测算法YOLOv5s-underwater。针对弱光水下光线衰弱的问题,引入了限制对比度自适应直方图均衡(CLAHE)算法对输入图像进行预处理,解决了颜色失真和图像毛糙的问题。针对复杂的弱光水下图像环境,提出了快速空间金字塔池化(SPPF)模块,解决了水下物体区分度低和特征损失严重的问题。针对拍摄设备移动带来的场景和形态变化问题,提出了一种基于旋转窗口的SwinTransformer模块,提高了模型的泛化能力。针对水下小目标,修改了网络模型结构,提高了小目标的检测能力。仿真和实验结果表明：所提算法相较于YOLOv5s检测精度提高30.7%,证明了算法的有效性。     

红外偏振成像进展

作为一种新型光电探测技术,红外偏振成像探测在军事和民用领域展现出的广阔应用前景,受到国内外众多学者和有关部门的高度关注。本文对近几年红外偏振探测理论、红外偏振成像系统、探测系统的应用等方面进行了总结,通过模拟不同材料的红外偏振辐射特性和实际图像分析,对红外偏振成像探测技术的发展动向、存在的问题和解决这些问题的思路给出了系统的综述。分析了当前红外偏振成像技术存在的优缺点,结合生物多波段偏振视觉的研究进展,提出了仿生偏振视觉的概念。通过分析目标辐射偏振特性,给出了影响偏振成像质量的因素,并用实际拍摄图像分析了红外偏振成像的适用领域。     

基于非线性直方图变换的对比度畸变图像校正

在实际成像过程中,因受多种因素影响而导致图像对比度畸变,使其质量下降。为了改善图像质量并增强视觉效果,提出了一种基于非线性直方图变换与参数优化的降质图像对比度畸变校正方法。首先,针对常规直方图均衡方法的局限性,通过人眼视觉感知特性分析,引入图像直方图的先验约束条件,建立了非线性直方图变换模型;进而,从校正效果的最优化角度考虑,运用遗传算法的进化寻优进行校正参数的优化,从而形成了一种高性能的对比度畸变校正算法。一系列在不同场景实拍的对比度严重畸变图像的校正实验结果表明,本文方法校正结果的客观质量评价测算指标和实际视觉效果都有显著提升,和常规校正方法相比具有明显优势。      

基于小波域的图像椒盐噪声密度估计

提出一种基于小波域的椒盐噪声密度估计方法.利用图像信号在小波域的系数具有稳定近似的分布,以及噪声对小波系数影响的特点,定量地分析了含噪图像的系数幅值直方图与原始图像的系数幅值直方图之间的偏离程度随噪声密度的变化规律,揭示这种变化关系对图像具有强的鲁棒性,从而利用这种关系对噪声进行估计.仿真结果表明,相对于目前方法,提出算法性能更佳,能够获得更准确的估计值和更小的估计偏差.     

基于多核融合的目标大面积遮挡处理方法

提出了一种基于多核融合的目标遮挡处理方法,用于提高大面积遮挡情况下视觉目标跟踪算法的鲁棒性和准确性.与现有基于单个对称核加权直方图的mean shift跟踪算法不同,该方法以目标区域内的多个非中心位置为核函数中心,构建多个非对称核加权直方图.由于这些直方图对目标的不同区域赋予了不同的权重,使得在遮挡发生时总存在一些直方图受影响较小.依据各个直方图分别进行mean shift迭代获得一组目标位置估计后,利用D-S证据理论融合判定最终的目标位置.实验结果表明,该方法在目标被大面积遮挡时仍能够获得准确的跟踪.     

基于FPGA的激光成像质心提取算法的硬件实现

针对一款激光成像测距系统设计激光成像自适应质心提取算法模块,该模块包含自适应积分时间调整、多波峰毛刺平滑处理及基于灰度加权的质心提取3个子模块,该模块已在FPGA上实现,处理延迟小,占用资源少,可稳定提取目标在线阵探测器上成像的质心位置,提高三维激光测距的精度.     

高速机动目标多普勒解模糊高分辨成像方法

针对目标高速机动导致ISAR成像结果产生距离徙动（MTRC）和多普勒模糊的问题，提出一种新的高速机动目标ISAR成像方法，用于解算距离徙动下的多普勒模糊难题。首先，将原始信号变换至图像域，提取最强散射点，估计该点对应的信号调频率，并基于图像最大对比度准则估计多普勒模糊数。然后，重构回波信号的同时矫正距离徙动，并利用CLEAN技术降低运算量和减小噪声对成像结果的影响，获得高速机动目标无模糊的高分辨ISAR图像。仿真实验结果证明了所提方法的有效性和低信噪比下的强鲁棒性。      

含无效云区域遥感图像在轨压缩方法

遥感图像中含有大面积的无效云区域,剔除云区域后的遥感图像形状呈现非规则特性。针对这类非规则遥感图像的压缩问题,在原始CCSDS IDC算法基础上提出了形状自适应CCSDS IDC压缩方法。方法以原始图像及其云掩膜为输入,对图像中的有效区域进行形状自适应小波变换,利用掩膜图像的Lazy小波变换结果指导小波系数编码,重新设计转义字及扫描字编码码表,最终构建形状自适应的比特平面扫描及编码方法。试验结果表明,压缩比一定的情况下,该方法可提高遥感图像解压缩后质量;图像质量一定的情况下,可以进一步降低数传带宽,增加在轨成像时间,进而提升遥感卫星在轨应用效能。     

面向目标检测的双驱自适应遥感图像超分重建方法

有光学遥感图像超分重建方法主要是生成视觉上令人满意的图像,并未考虑后续目标检测任务的特殊性,不能有效地应用到目标检测中。基于此,提出了面向目标检测的双驱动自适应多尺度光学遥感图像超分重建方法,将超分重建网络和目标检测网络结合起来,进行联合优化。针对光学遥感图像的特点设计了自适应多尺度遥感图像超分重建网络,集成选择性内核网络和自适应特征门控单元来特征提取和融合,重建出初步遥感图像。通过提出的双驱动模块,将特征先验驱动损失和任务驱动损失传到超分重建网络中,提高目标检测的性能。在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上进行实验,并与5种主流方法进行比较,所提方法的峰值信噪比和平均准确率相较于FDSR方法分别提高了1.86 dB和3.73%。实验结果表明,所提方法和光学遥感图像目标检测结合可以取得更好的效果,综合性能更佳。      

基于改进型Retinex算法的雾天图像增强技术

为增强雾天图像的对比度及颜色和亮度恒常性,提出了一种改进型Retinex算法雾天图像增强算法。使用改进的双边滤波器作为滤波函数,在保持边缘信息的同时去除噪声的干扰;并使用S型函数曲线对Retinex算法中对数域相减去除入射光分量的图像进行颜色恢复处理,增强整幅图像的对比度和感知特性,还原图像的色彩信息。实验结果表明,所提的改进算法能有效提高雾天图像的清晰度和对比度,相较原雾天图像清晰度提升约200%,标准差提升约110%,信息熵提升约10%。同时,可保持更加真实鲜艳的图像颜色,计算复杂度较低,满足实时性要求。      

基于弹载遥测图像加密域的可逆信息隐藏算法

针对弹载红外遥测数据下传带宽受限，图像接收端内容受损的问题，基于对称加密系统与差值直方图平移算法提出了加密域可逆信息隐藏算法与红外遥测图像相结合的方案，一方面可以将弹载遥测数据嵌入到红外遥测图像中，另一方面可以对红外遥测图像进行图像加密，保证传输过程中图像内容的安全性。在图像接收端，通过与图像发送端相同的加密密钥与嵌入方案进行图像的无损恢复与嵌入信息的可逆提取。实验结果表明：对于位深度为16，尺寸为128×128的红外遥测图像，利用图像冗余空间可嵌入15000比特左右的二进制数据，且保证了遥测图像与遥测数据的可逆恢复。     

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

海天混杂闪烁背景下运动点目标检测新方法

针对海天混杂闪烁背景及单像素运动点目标的特征,设计了海天相连区域快速定位及基于模式分类的环域全向差分扩展中-均值滤波的预处理算法,二次进行全向差分均值滤波后,利用基于直方图的自适应阈值分割得到初步侯选目标点.形态学滤波保留有效的单像素侯选点,最后进行帧间侯选目标点之间的相关性分析和目标短时丢失的直接再搜索.仿真实验采用两个实拍场景中加入单像素仿真目标生成的220帧图像,结果为:信噪比≥0.5时单帧检测率为91%,3帧以上的连续检测中检测率达到95%;对照组22帧不含仿真点目标,3帧以上的连续检测虚警数为0.      

基于混合网络的异源遥感图像变化检测

为了更加准确地进行异源遥感图像的变化检测任务，提出了一种基于混合网络的异源遥感图像变化检测算法。利用伪孪生网络提取异源遥感图像块间空间维度的变化特征，利用早期融合网络提取异源遥感图像块间光谱维度的变化特征，将2支网络提取的特征进行融合，并将融合后的变化特征输入到sigmoid层进行二分类检测。同时，在伪孪生网络中加入对比损失函数，通过优化对比损失函数，使得在特征空间中，未变化图像对的空间特征差异更小，变化图像对的空间特征差异更大，以提升网络的区分能力和收敛速度。      

基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法——基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.