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题名距离选通超分辨率三维成像及其应用
被引量:8
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作者
王新伟
刘晓泉
游瑞蓉
范松涛
何军
周燕
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机构
中国科学院半导体研究所光电系统实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期115-122,共8页
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基金
国家自然科学基金(61205019
61475150)
中国科学院科研装备研制项目
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文摘
距离选通超分辨率三维成像是一种新型非扫描三维成像技术,在水下成像、远距离侦察、自动导航等应用中具有重要意义。综述了距离选通超分辨率三维成像技术国内外研究进展,对于梯形距离选通超分辨率三维成像和三角形距离选通超分辨率三维成像从距离能量包络能量态、三维成像步长、信噪比、环境噪声敏感性、距离分辨率以及测距精度等角度进行了对比分析,介绍了距离选通超分辨率三维成像技术的最新研究进展,包括编码超分辨率三维成像、实时距离选通超分辨率三维成像、多脉冲延时积分超分辨率三维成像,并分析了在低对比度目标探测、识别、水下三维成像方面的应用情况,以及笔者实验室在距离选通超分辨率三维成像技术方面开展的研究工作。距离选通三维成像技术的发展趋势为获取更高的三维成像景深分辨率比,实现快速高分辨率三维成像。
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关键词
距离选通三维成像
超分辨率
梯形距离能量相关
三角形距离能量相关
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Keywords
three dimensional range-gated imaging
super-resolution
trapezoidal range-intensity correlation
triangular range-intensity correlation
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名约翰逊准则的视频监控目标检测性能评估方法
被引量:10
- 2
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作者
游瑞蓉
王新伟
任鹏道
何军
周燕
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机构
中国科学院大学
中国科学院半导体研究所光电系统实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第12期269-274,共6页
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基金
国家自然科学基金青年项目(61205019)
国家自然科学基金(61475150)
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文摘
针对目前视频监控领域里目标发现、识别和辨认没有统一的国际标准和行业标准问题,对比分析了传统视频监控目标检测标准和红外热成像约翰逊准则,提出了基于约翰逊准则的视频监控目标检测性能评估方法,以等效条纹线对数代替传统模拟视频监控DRI标准中的目标-屏幕比,建立了CCTV Johnson-DRI标准。通过线对数绝对量化的评价标准更利于数字视频监控应用中目标发现、识别和辨认的性能评估。最后将提出的CCTV Johnson-DRI标准应用到激光夜视系统,进行了目标发现、识别和辨认实验,实验结果表明:所提出方法的有效性以及与传统视频监控DRI标准的等效性。该方法可用于白天彩色视频监控,LED/激光夜视等安防视频监控领域目标发现、识别和辨认相关性能的评估及系统指标设计。
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关键词
视频监控
约翰逊准则
视频监控目标检测标准
目标发现
目标识别
目标辨认
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Keywords
video surveillance
Johnson criteria
video-surveillance DRI standardization
target detection
target recognition
target identification
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分类号
TP753
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名水下距离选通成像多分辨率爬山自动聚焦法
被引量:1
- 3
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作者
游瑞蓉
王新伟
周燕
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机构
中国科学院大学
中国科学院半导体研究所光电系统实验室
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2016年第7期255-260,共6页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61205019)
国家自然科学基金面上项目(61475150)
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文摘
针对水下距离选通激光成像图像模糊导致自动聚焦难的问题,提出了多分辨率爬山自动聚焦法,解决了系统实时聚焦问题,获得了高清晰度高质量图片。该方法利用图像的多分辨率原理,通过空间采样处理形成不同分辨率采样层,减少数据量,降低图像处理时间,系统完成聚焦处理时间降低到约为传统方法的一半。进而利用帧间相关性对当前帧和相邻前两帧分别以0.5,0.3和0.2的加权系数进行加权计算,获得当前帧的边缘检测清晰度值,近乎以100%正确率解决爬山法由于局部峰值干扰错误判断可能收敛到局部最大值而导致聚焦失败的问题,最后利用爬山法实现自动聚焦。针对此方法进行多次选通系统实验验证,结果证明:该方法能够保证自动聚焦的速度和精度,提高系统聚焦判定的实时性、准确性和鲁棒性。
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关键词
多分辨率爬山法
自动聚焦
距离选通成像
实验验证
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Keywords
multi-resolution MCS
auto focus
range-gated imaging
experimental verification
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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