红外激光对可见光成像系统的硬损伤

采用波长为1315nm的连续波化学氧碘激光对某型摄像机进行了辐照实验,研究了可见光CCD成像系统在响应波段外红外激光辐照下的硬损伤效应。开展了光学系统变光圈尺寸下的激光辐照实验,发现当辐照水平一定的情况下,光圈尺寸越小,光学系统越难发生硬损伤,并解释了该现象的成因;测量到光圈尺寸最大、最小两种状态下的光学系统硬损伤功率阈值分别为几十W、几百W;得到CCD的激光损伤阈值为5.5×104W/cm2;结合相机输出的视频图像与显微镜拍到的被损感光器件实物照片分析了硬损伤机理。

可见光成像系统MRC测试技术的研究

通过分析国外现行的实现最小可分辨对比度(MRC)测量的方法,提出了一种采用两个重叠积分球对测试图案正反两面均匀照明,获取可调对比度的实现MRC测量的新方法,研制了相应的测量MRC仪器。采用新的方法测试图案的目标亮度和背景亮度可以单独调节,而且还能得到精确的控制。测试结果表明,该仪器测量亮度的误差在±0.3 cd/m2的范围内,MRC的扩展不确定度不超过3%,适合各种试验现场对可见光成像系统成像质量的在线评价。

可见光成像系统MRED客观评测方法研究

最小可辨色差(MRED)是评价可见光成像系统的重要技术指标,传统的测量方法都是由测量人员的主观判读得到的,精确度和重复性不高。文章提出了一种基于图像处理技术的最小可分辨色差的客观评测方法,并通过实验进行验证。利用数字图像处理技术对最小可分辨色差进行识别、判断来代替人眼的主观判断。客观方法测得的MRED为0.6764个色差单位。实验结果表明:测量结果准确,具有很好的重复性,与相同测量环境条件下由人眼主观测量的MRED结果相吻合。

可见光成像系统成像性能检测研究

通过分析可见光成像系统成像性能评价体系,引入最小可分辨对比度(MRC)评价指标,并与调制传递函数(MTF)共同评价可见光成像系统的成像性能。在MRC和MTF的测量原理基础上,设计研制出既可测量MRC又可测量MTF的装置。提出了采用两个重叠积分球分别对靶标的正反两面照明,通过改变这两个积分球的亮度就可以实现可变对比度的新方法。设计了可旋转的圆形靶标轮,将测量MRC和MTF所需的靶标置于其上,以利于实现不同参量的测量。同时,开展了一系列的实验研究。研究结果表明,测量的亮度误差均在±0.3cd·m-2范围内,目标亮度和背景亮度稳定、重复性好,满足了设计要求;成像性能高的系统其MRC越小,而MTF曲线与空间频率轴所围的面积越大。MRC和MTF的测量可更加全面、定量和有效地评价成像系统的成像性能。

可见光成像系统作用距离试验方案设计及评估

从分辨率、对比度、照度三个因素出发，根据指标要求，详细制定了可见光成像系统作用距离测试方案。在试验中，为了满足目标作用距离20km的要求，将考核目标等效为4．5km远的等效目标大小；在实际的11km大气能见度条件下，将考核照度和对比度转换为试验目标目标值。在目标照度不小于300lux的环境下，可见光成像系统能够识别对比度大于0．253的考核目标；在考核目标对比度为0．2～0．253，300lux低照度时，目标是不能确认的。通过对试验结果进一步图像处理发现，目标靶标是可分辨的。试验结果表明，系统设计满足指标要求。

非相干强光干扰可见光成像研究

激光是干扰可见光侦察与告警、跟踪与制导系统的常用技术手段,但存在着频段短、波束窄、瞄准难等问题。非相干强光干扰技术能有效弥补激光干扰技术的不足,针对非相干强光干扰可见光成像系统的理论分析与实验测试问题,分析了非相干强光干扰可见光成像系统的技术机理,研究了基于图像结构相似性的干扰效果分析模型,构建了检测干扰过程并获取测试数据的实验平台,实验测试并定量分析了光源照度、入射方向、等效距离、背景照度和视场大小等参数条件的变化对可见光成像质量、干扰实施前后图像的相似程度、非相干强光干扰效果的影响。结果表明:当入射到探测器表面的非相干强光定向光束照度值满足一定条件后,实施干扰前后的图像结构相似性参数平均结构相似度值减小,干扰后的图像质量下降、失真严重,模糊了图像中的有效信息,呈现出难以识别目标与背景的干扰效果。该研究成果可为非相干强光定向光束干扰可见光侦察系统和电视制导武器提供技术支撑和方法参考。

基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法

针对当前红外与可见光图像融合方法存在融合效果差、效率低等问题,为了获得更优的红外与可见光图像融合结果,提出了基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合方法。首先收集待融合红外与可见光图像,采用Retinex算法对图像进行增强操作,提升图像亮度和细节信息,然后采用卷积神经网络提取图像融合特征,并设计红外与可见光图像融合规则,根据规则得到图像融合结果,最后应用多个数据集进行红外与可见光图像融合性能测试实验,结果表明,卷积神经网络的图像融合后整体视觉效果好,重要细节信息丰富,熵和平均梯度的值超过了6,融合时间低于1 s,整体性能优于其它红外与可见光图像对比融合方法。

地铁车辆障碍物检测技术应用研究

障碍物检测是确保地铁车辆运行安全的一个重要措施,但是目前地铁运行障碍物检测存在场站环境下单一传感器检测速度慢、准确性差、范围小的问题,为实现对其的有效弥补,在可见光与近红外结合的双目视觉技术迅速发展的支持下,基于红外成像系统与可见光成像系统,设计地铁障碍物检测系统;基于对系统功能需求与运行平台的分析,明确系统功能模块及其硬件构成;由于红外与可见光图像传感器的成像机理不同,拍摄的图像也存在差异,利用BEEMD算法对图像进行融合之后,执行YOLO障碍物类别检测任务;最后分析系统应用,结果表明可以实现列车运行中前方列车80~500 m安全限界范围内的障碍物识别。