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2020年 第3期

系统与设计
基于扩展正交迭代的快速加权的相机位姿估计基于扩展正交迭代的快速加权的相机位姿估计
王世安, 王向军, 阴雷
2020, 42(3): 205-212.
摘要:
相机位姿估计算法多基于参考点而较少利用图像中的直线信息,本文对于相机位姿估计算法的抗干扰性和实时性,在扩展正交迭代的基础上,提出了一种基于点和直线段结合的快速加权的相机位姿估计算法,该算法以加权共线性误差和加权共面性误差之和为误差函数,根据计算初值的深度信息和重投影误差确定权重系数,并对整体进行加速优化,将每次迭代计算的时间复杂度从O(n)降到了O(1).仿真实验结果表明算法可以抑制异常点的干扰,减少计算时间,旋转矩阵计算误差比传统正交迭代算法减少48.31%,平移向量计算误差减少48.79%,加速优化后的计算时间为加速前的47.11%.实物实验表明该算法可以充分利用检测到的参考点和参考直线信息,提高计算精度,有较高的实际应用价值.
温度与微结构高度误差对衍射光学元件衍射效率的影响研究
杨亮亮, 赵勇兵, 唐健, 郭仁甲
2020, 42(3): 213-217.
摘要:
基于衍射光学元件的衍射效率与微结构高度误差的关系,提出了环境温度、微结构高度误差与衍射效率和带宽积分平均衍射效率的数学分析模型.研究了环境温度变化对带宽积分平均衍射效率的影响,分析了工作在一定温度范围内时带宽积分平均衍射效率与相对微结构高度误差的关系.对于工作在8~12μm长波红外波段的衍射光学元件,偏离设计波长越远,其衍射效率受温度的影响越大.温度的变化会引起100%衍射效率对应的峰值相对微结构高度误差发生改变.当衍射光学元件的相对微结构高度误差在±15%范围内时,衍射效率在-40℃~80℃的整个温度范围内高于91.89%,带宽积分平均衍射效率在整个温度范围内高于88.58%.
基于智能PID的直流电机控制算法仿真分析
罗娜, 朱江, 李燕
2020, 42(3): 218-222.
摘要:
近些年来由于连续变焦等新型伺服控制技术在红外成像中的应用,对于直线位置伺服控制系统的要求日益增高,提高其控制速度与控制精度已经成为当前一个热门课题.在直流电机伺服控制系统中,由于被控对象的非线性以及不确定性,传统PID(Proportion Integral Differential)控制在应对不同的工况变化时,其参数调整不及时,自适应能力差.针对这种情况,本文提出一种智能PID控制策略,将前馈与模糊PID结合起来形成复合智能控制,通过仿真实验进行验证,证明了此控制策略具有响应速度快、超调量小、自适应能力强的特点.为直流电机伺服控制系统的设计提供一定的参考.
图像处理与仿真
基于Tetrolet变换的近红外与彩色可见光图像融合算法研究
苑玉彬, 彭静, 沈瑜, 陈小朋
2020, 42(3): 223-230.
摘要:
针对近红外与彩色可见光图像融合后出现的对比度降低、细节丢失、颜色失真等问题,提出一种基于Tetrolet变换和自适应脉冲耦合神经网络PCNN(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的近红外与彩色可见光图像融合的新算法.首先将彩色可见光源图像转换到各个分量相对独立的HSI空间(HSI-Hue Saturation Intensity),将其亮度分量与近红外图像进行Tetrolet分解,对分解后得到的低频系数,提出一种从给定不完备数据集中寻找潜在分布最大似然估计的期望最大算法融合规则;对分解后得到的高频系数,采用一种Sobel算子自动调节阈值的自适应PCNN模型作为融合规则;处理后的高低频图像经Tetrolet逆变换作为融合后的亮度图像,提出一种饱和度分量自适应拉伸方法来解决图像饱和度下降的问题.处理后的各个分量反向映射到RGB空间,完成融合.将本文算法与多种高效融合算法进行对比分析,实验表明,本方法取得的图像,细节清晰,色彩对比度得到提升,在图像饱和度、颜色恢复性能、结构相似性和对比度等客观评价指标上均具有明显的优势.
基于红外阵列传感器的人体行为识别系统研究
王召军, 许志猛, 陈良琴
2020, 42(3): 231-237.
摘要:
随着人口老龄化的到来,为了避免发生意外事故,对老人日常活动行为进行识别和监测的安全监护系统的需求不断增长.传统的基于摄像头拍摄或者穿戴式传感器的活动状态监测系统存在着隐私保护和使用不方便等不足.为此,本文设计一种基于红外阵列传感器的人体行为识别系统.该系统通过检测环境中的温度分布和变化情况识别人体行为,不需要在老人身上佩戴任何设备,尺寸小易于安装,在黑暗环境中可正常工作,且由于采集到的是低分辨率信息,不会造成隐私泄露,对比传统方案具有明显优势.从采集到的温度分布信息中提取特征并采用K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法实现了"走"、"坐"和"跌倒"3种状态的识别.实验结果表明平均准确率可达到95%,其中跌倒准确率为97.5%,行走准确率高达100%,坐下准确率为92.5%.
改进的CNN用于单帧红外图像行人检测的方法
崔少华, 李素文, 黄金乐, 单巍
2020, 42(3): 238-244.
摘要:
针对全卷积神经网络对单帧红外图像行人检测计算量大、检测率较低等问题,提出了一种改进的LeNet-7系统对红外图像行人检测的方法.该系统包含3个卷积层、3个池化层,通过错误率最小的试选法确定每层参数,以波士顿大学建立的BU-TIV数据库训练系统.首先,以俄亥俄州立大学建立的OTCBVS和Terravic Motion IR Database红外数据库作为测试图像;然后,采用自适应阈值的垂直和水平投影法得到感兴趣区域(regions of interest,ROI);最后,将得到的ROI输入训练好的系统进行测试.3个测试集检测实验表明,本文方法具有良好的识别能力,与不同实验方法相比,本文方法能有效提高检测率.
基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法
汪方斌, 孙凡, 王峰, 赵汝海, 雷经发, 王雪
2020, 42(3): 245-256.
摘要:
传统红外热像存在对比度低、边缘模糊等不足而使目标区域分割困难,红外偏振热像能够凸显边缘和轮廓特征,因此在环境监测、军事侦察、工业无损检测等领域得到广泛的应用,但如何进行红外偏振热像分割目前研究较少.为此,本文提出了一种基于Tsallis熵的红外偏振热像分割算法.首先通过Tsallis阈值对偏振方位角热像进行初分割,然后以最小化初分割热像交集与并集误差率优化Tsallis指数,再利用指数优化后的Tsallis阈值对偏振方位角热像进行优化分割并通过连通域检测去除误分割得到二次分割图,最后以二次分割图交集区域为种子区域、并集区域为边界,通过区域生长法得到最终分割热像.实验结果显示,本文算法相对最小Tsallis交叉熵法、Otsu法和模糊聚类法错分区域小,在主观视觉效果和区域间对比度、形状测度评价指标上有较大的改善,能够更准确地分割出目标.
基于自适应分数阶微分的红外目标增强算法
代少升, 李东阳, 聂合文, 姚俐
2020, 42(3): 257-263.
摘要:
针对红外图像存在灰度范围窄、图像细节不清晰、目标边缘模糊的问题,提出了一种基于自适应分数阶微分的红外目标增强方法.该方法首先利用图像的梯度、信息熵进行有效融合,并且自适应调整分数阶微分以增强图像中的目标边缘;然后采用图像像素灰度的标准差和均值进行融合去确定目标的分割阈值,以区分出图像中的背景和目标部分;通过对图像中的目标区域进行线性增强,以进一步突显目标.经过实验验证:本文提出的方法能够有效地区分红外图像中的目标和背景,局部目标背景比(Target-to-Background Ratio,TBR)平均提高了0.5,视觉效果比较理想.
基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类
王浩, 张晶晶, 李园园, 王峰, 寻丽娜
2020, 42(3): 264-271.
摘要:
由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难.为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法.首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分利用了像素之间的邻域相关性.接着,将像素对放入3D卷积联合注意力机制网络框架中进行分类,它能够对高光谱图像中的特征进行选择性的学习.最后,通过投票策略获得像素标签.实验是在两个真实的高光谱图像数据集上进行.结果表明,所提出的方法充分挖掘了高光谱图像的光谱空间特征,能有效地提高分类精度.
可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法研究
姜晓林, 王志社
2020, 42(3): 272-278.
摘要:
传统的可见光与红外稀疏表示融合方法,采用图像块构造解析字典或者学习字典,利用字典的原子表征图像的显著特征.这类方法存在两个问题,一是没有考虑图像块与块之间的联系,二是字典的适应能力不够并且复杂度高.针对这两个问题,本文提出可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法.该方法首先利用图像的非局部相似性,将图像块构建成图像相似结构组,然后对图像相似结构组进行字典训练,采用双稀疏分解模型,有效结合解析字典和学习字典的优势,降低了字典训练的复杂度,得到的结构字典更加灵活,适应性提高.该方法能够有效提高红外与可见光融合图像的视觉效果,经对比实验分析,在主观和客观评价上都优于传统的稀疏表示融合方法.
一种结合PE的高动态范围红外图像压缩及细节增强算法
葛朋, 杨波, 洪闻青, 王晓东, 刘传明, 苏兰, 苏俊波
2020, 42(3): 279-285.
摘要:
针对在提升高动态范围红外图像中潜在或弱小目标细节的同时,还需兼顾噪声抑制、对比度增强的问题,提出了一种基于引导滤波图像分层的动态范围及细节增强算法.对背景层采用平台直方图均衡算法进行压缩,对细节层先采用中值滤波进行去噪,再采用非线性映射对细节中潜在的弱小目标细节进行增强,最后按照一定权重合并得到细节增强后的图像.综合主、客观实验结果,相对于映射类、直方图均衡、双边滤波分层增强等算法,该算法能够在动态范围压缩的过程中提高红外图像目标场景的对比度,突显其纹理特征,取得良好的细节增强效果.
无损检测
基于红外图像处理技术的钢构件损伤识别
邹兰林, 许瀚文, 周兴林
2020, 42(3): 286-293.
摘要:
针对现有红外图像处理算法在处理桥梁钢制构件损伤图像时信噪比差,对比度低,分辨率低,图像细节丢失,边缘模糊,损伤识别精准度差等问题,本文提出空域滤波与时域滤波结合的红外图像增强算法,以弥补现有算法不足,从多方位抑制图像背景噪声,增强图像细节信息,强化损伤边缘轮廓,实现钢构件损伤部位精准识别与提取,并结合清晰度,对比度,峰值信噪比,均方误差四大指标对处理结果进行定量评价,评价结果表明基于高频强调滤波与非线性灰度转换结合的红外图像增强算法切实可行,且针对红外图像检测下的钢构件损伤识别效果显著.
微光技术
微光ICCD相机的动态调制传递函数理论模型研究
韩坤, 姚泽, 乔凯, 杨书宁, 贺英萍
2020, 42(3): 294-299.
摘要:
在微光像增强型电荷耦合器件(Intensified Charge-coupled Device,ICCD)积分时间内,空间振动影响微光ICCD相机的成像,导致成像质量下降.对于振动环境下微光ICCD相机成像,采用动态调制传递函数(modulation transfer function,MTF)评价空间振动对成像质量影响.结合微光ICCD相机特有结构,提出微光ICCD相机的动态MTF理论模型,分析低频正弦振动及高频正弦振动中,振动幅度、振动周期、积分时间等不同因素对成像质量的影响.