动态红外图像生成技术综述

利用半实物仿真系统能在实验室内对红外成像仪、导弹寻的器及各种红外探测系统的动态性能进行测试和评估,其核心技术是动态红外图像生成.介绍了动态红外图像生成的各种方法,包括电阻阵列、二极管阵列、基于激光束扫描的图像生成技术、薄膜转换器、基于光纤阵列的红外图像转换技术、红外 CRT、可变形反射镜阵列、液晶光阀、基于 MEMS 技术的空间光调制器和基于 LCOS 的红外空间光调制器等.对这些技术进行了详细的描述,包括基本原理、关键技术及发展概况,并讨论了其相对的优缺点.最后,对各种方法的性能参数进行比较和对照.

动态红外图像生成技术研究

提出了一种被动式红外动态图像生成技术及相关装置.理论上分析了该装置的时间常数、空间分辨率和辐射对比度等参数,并进行了实验研究.实验测得转换器的空间分辨率为6lp/m m ,对比度大于100:1,时间常数～6m s.所得到的红外图像可用于对各种红外成像仪器和设备进行性能检测和标定。

8～12μm红外图像生成装置

介绍了一种将可见光图像转换为红外图像的装置.装置的核心器件是利用MEMS工艺制作的可见光/红外图像转换芯片.红外图像生成装置包括可见光图像生成系统、可见光/红外图像转换系统以及红外图像投影光学系统三部分.红外图像生成装置产生的红外图像辐射波段覆盖8~12μm,分辨率达到了20 lp/mm,可模拟温度范围为20~150℃,图像非均匀性小于5%,几何畸变小于3%.

基于改进循环生成对抗网络实现红外图像生成

针对目前已有的可见光图像生成红外图像的算法不能感知图像的弱纹理区域而导致生成的图像细节信息不突出、图像质量低的问题,本文提出了一种适用于图像生成任务的改进循环生成对抗网络(CycleGAN)结构。首先,利用特征提取能力更强的残差网络构建CycleGAN的生成器网络结构,使图像特征可以充分被提取,解决图像因特征提取不充分导致图像质量低下的问题;其次,在生成器的网络结构中引入了通道注意力机制和空间注意力机制,利用注意力机制对图像感知能力较差的区域进行权重处理,解决图像纹理细节丢失的问题。在OSU数据集上,本文所提出的方法相较于CycleGAN方法在峰值信噪比(PSNR)以及结构相似性(SSIM)指标上分别提高了7.1%和10.9%,在Flir数据集上的PSNR和SSIM分别提高了4.0%和6.7%。经过多个数据集上的实验结果证明,本文改进的方法能够突出图像生成任务中的细节特征信息,并且能有效地提升图像生成的质量。

基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法

针对实地采集红外数据成本高、难度大,且实效性较低的问题,提出一种基于条件生成对抗网络的红外图像生成算法。在条件生成对抗网络架构的基础上,利用D-LinkNet构建生成网络,从而较好地学习图像的纹理和图像间的依赖关系;通过PatchGAN构建判别网络,进而有效地处理图像的高频分量,并降低计算量。同时,结合批归一化处理技术优化训练过程,缓解生成对抗网络模式坍塌现象。最后在制作的红外/可见光数据集上进行实验验证,实验结果证明,本文算法能够生成高质量可靠的红外基准图。

红外图像生成技术综述

红外图像生成技术是研制红外成像目标模拟器的核心技术。首先对电阻阵列、光纤阵列、红外射线阴极管、数字微镜阵列和液晶光阀等常用的红外图像生成技术进行了详细介绍,然后对上述五种红外图像生成技术的基本原理和发展概况进行了阐述。通过对这些技术的帧频、分辨率、温度范围、动态范围和光谱波段等性能参数进行比较和分析,得出了电阻阵列是目前国内实用性最强的红外图像生成技术的结论。最后对国产电阻阵列的发展趋势进行了分析。

基于无监督学习的单样本红外图像生成方法

针对当前可见光-红外图像数据集匮乏导致的模型特征学习能力不够以及生成图像质量低下等问题,提出了单样本的无监督学习方法来训练红外图像生成模型。首先,在数据集难以获取、匮乏的情况下,仅采用一对可见光-红外图像作为模型训练的数据,降低了数据获取的难度,解决了数据匮乏的问题。其次,为了在训练模型时充分提取图像特征,改进了网络结构。实验数据表明,本文方法能够在单样本图像生成中取得较好的效果。在艾睿光电数据集中,本文方法的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio, PSNR)与结构相似性(Structural Similarity, SSIM)指标分别达到了26.5588 dB和0.8846;在俄亥俄州立大学(Ohio State University, OSU)数据集上的PSNR和SSIM分别达到了30.3528 dB和0.9182。与基于风格的生成对抗网络(Style-based Generative Adversarial Network, StyleGAN)方法相比,本文方法在艾睿光电数据集上的PSNR和SSIM指标分别提高了16.07%和23.78%;在OSU数据集上的PSNR和SSIM指标分别提高了31.8%和40.4%。结果表明,本文方法在当前图像质量评价指标方面有较为明显的提高,生成的红外图像纹理细节丰富且接近于真实红外图像。该研究对于今后的红外图像生成技术优化具有一定的参考意义。

基于生成对抗网络的船舶可见光图像到红外图像的转换

为了解决红外制导研究中舰船图像样本数量不足的问题,提出一种面向舰船图像的改进的生成对抗网络(generative adversarial network,GAN),能够生成高质量的红外图像。首先转换可见光图像颜色空间以更好地捕捉夜间低亮度下图像的轮廓信息,然后引入残差块生成网络降低低像素的可见光图像对生成的红外图像的影响并加深网络层数以更好地学习深层映射关系,最后引入更平滑的损失函数加快收敛速度,提高生成红外图像目标边缘清晰程度。在制作的无人机拍摄的红外可见光配对的数据集进行测试,改进后的方法平均生成图像峰值信噪比(peak signal to noiseratio,PSNR)提升20.3%,结构相似性度量(structural similarity,SSIM)提升30.4%。结果表明改进的网络可以生成质量更高的红外仿真图像,用于目标检测等任务有更好的效果。

基于CIG的动态红外图像实时生成系统

动态红外图像实时生成是红外成像半实物仿真系统的关键技术。介绍了国内外在该领域的研究现状和发展趋势,研究了空中目标的红外辐射模型和基于计算机图像生成技术进行红外图像生成的过程,分析了Vega生成红外图像的原理,并提出了采用商用图形工作站组建图像生成系统的方案。采用HP图形工作站组建硬件平台,在VC环境下采用Vega红外模块编写图像生成软件,在三种不同工作方式下对实时性进行了定量的测试。结果表明:PC架构商用图形工作站的计算能力能够满足红外成像半实物仿真对成像实时性的要求,配以像素数据协处理板卡,该方案还可以满足未来更大图像规模的应用需求。

红外成像目标模拟器图像生成系统的实时性措施

动态红外图像实时生成是红外成像制导半实物仿真系统目标模拟器的关键技术之一。图像生成的质量与实时性是设计和研制红外图像实时生成系统需重点考虑的问题。介绍了某红外图像实时生成系统的设计方案,详细阐述了系统的实时性措施。从系统的硬件选型、硬件设计和软件设计共7个方面(即选用基于反射内存的实时通信网络、基于PC架构的图形工作站、关闭垂直同步、驱动控制单元实时性设计、WindowsXP系统实时性改造、图像渲染控制与帧时间测试、非均匀性校正算法的在线查表)出发,来保证图像生成的实时性。红外图像实时生成系统的测试表明:图像生成的帧时间可控制在5ms内,满足全系统200Hz帧频的要求,所采取的实时性措施是有效的。

红外动态图像生成技术

利用热传导方程,从理论上探讨了基于光纤面阵红外图像生成的机制,分析了光纤端面吸收膜表面处红外辐射的时间常数随吸收膜材料的发射率、光纤材料热传导系数、光纤材料比定压热容、光纤材料密度,以及激发光的功率和脉宽的变化规律。提出了一种被动式红外动态图像生成技术,其空间分辨率只受可见光图像的分辨率和光纤面阵总的像束数影响。为实验装置的设计提供了理论依据。应用该原理制作的图像转换装置所得到的红外图像可用于对红外成像仪器和设备进行动态性能检测和标定,以及红外成像仿真实验。

基于生成对抗网络的红外图像数据增强

深度学习在视觉任务中的良好表现很大程度上依赖于海量的数据和计算力的提升,但是在很多实际项目中通常难以提供足够的数据来完成任务。针对某些情况下红外图像少且难以获得的问题,提出一种基于彩色图像生成红外图像的方法来获取更多的红外图像数据。首先,用现有的彩色图像和红外图像数据构建成对的数据集;然后,基于卷积神经网络、转置卷积神经网络构建生成对抗网络(GAN)模型的生成器和鉴别器;接着,基于成对的数据集来训练GAN模型,直到生成器和鉴别器之间达到纳什平衡状态;最后,用训练好的生成器将彩色图像从彩色域变换到红外域。基于定量评估标准对实验结果进行了评估,结果表明,所提方法可以生成高质量的红外图像,并且相较于在损失函数中不加正则化项,在损失函数中加入L1和L2正则化约束后,该方法的FID分数值平均分别降低了23.95和20.89。作为一种无监督的数据增强方法,该方法也可以被应用于其他缺少数据的目标识别、目标检测、数据不平衡等视觉任务中。

红外目标图像动态生成技术

红外图像序列是红外制导与目标识别研究的基础,但通常真实的红外图像序列较难获得。本文提出了一种以Visual C++为开发平台,基于可视化仿真软件Creator和Vega快速设计开发红外图像序列生成系统的方法,重点讨论了在Vega环境下开发红外图像生成软件的设计流程,TMM工具和MAT工具的应用,以及温度控制模块、干扰弹模拟、控制模块与高精度帧频控制的实现。生成的图像序列可用于导弹的制导系统、抗干扰算法研究等,具有一定的工程应用价值。

基于MEMS的红外动态图像生成技术

提出了一种基于MEMS技术的红外动态图像生成技术。利用热传导方程，建立了可见光，红外图像转换膜的理论模型；介绍了可见光／红外图像转换膜制作的工艺流程，制作了一张像元数为512×512、像元尺寸为35μm的可见光／红外图像转换膜。并利用转换膜构造了红外动态图像生成装置，通过实验对红外动态图像生成装置的性能进行了研究。利用MEMS技术制作的可见光／红外图像转换膜可以工作在红外3～5μm和8—12μm两个波段。根据实验测得红外图像生成装置的空间分辨率为14lp／mm，在3—5μm波段，所生成红外图像的温度范围为250—440K，在8～12μm波段，所生成红外图像的温度范围为250—400K。

红外动态图像生成技术概念研究

红外动态图像生成技术的基本概念包括基本术语及其定义。为了描述红外动态图像生成技术的特性,通常采用如光源类型、光谱波段、阵列规模、空间分辨率、填充因子、时间常数、帧频、闪烁、温度范围、串扰、均匀性、发射率、辐射对比度、动态范围、温度分辨率、调制传递函数、几何畸变及最大温度和最大辐射强度等概念。介绍了描述红外动态图像生成系统性能的基本概念的定义。转换器的指标定义对于转换器的设计和性能指标的测试都有重要的意义。

地物背景战场环境红外图像实时生成技术

基于逼真战场环境开展半实物仿真试验是对红外成像制导系统进行测试和评估的有效途径,其中地物背景战场环境红外图像实时生成技术是模拟真实战场环境红外特性的关键技术之一。首先介绍了基于电阻阵列的战场环境红外仿真系统的组成;然后从工程实用性出发,以卫星地图为数据源,采用Terra Vista对目标区域进行地形建模,利用SensorVision红外模块对目标区域进行红外辐射特性建模以生成目标地区红外图像,并提出了加快图像渲染速度和增强图像真实性的优化方案;最后基于VC环境编写了地物背景战场环境红外图像实时生成与测试软件。仿真测试结果表明,该方法能够满足战场环境仿真系统红外图像实时生成的要求,效果良好且易于工程实现。

一种基于实测数据温差扰动的红外图像实时生成方法

红外制导武器在研制中,需要大量的红外场景数据做测试保障。本文由红外图像的成像机理出发,提出了一种基于实测数据温差扰动的二维红外图像实时生成方法。该方法将图像区域平均灰度与环境温度直接关联,用整体分块的方法代替逐像素的繁琐计算,在提高运算速度的同时,生成不同时段的红外图像。实验表明,本文方法生成的红外图像,不仅能保证运算实时性,而且目标与背景具有与实测图像相同的温度变化趋势和较好的逼真度,是一种行之有效的方法。

可见光/红外动态图像转换薄膜性质的研究

研究一种可见光/红外图像转换薄膜.从理论上分析转换薄膜工作的物理机制,并给出热传导方程的解及影响薄膜时间特性和空间分辨力的因素.提出周期结构薄膜方案,以提高转换器的空间分辨力.对薄膜型转换器进行了实验研究,实验测得的薄膜型转换器空间分辨力为6lp/mm,时间常数6ms,辐射波段8～12μm.应用该原理制作的图像转换装置得到的红外图像,可用于对红外成像仪器和设备进行性能检测和标定及红外成像仿真实验.

车辆红外图像的计算机仿真

真实的车辆红外图像的生成是红外场景生成和实现其虚拟漫游的关键技术,它也同时在遥感测量、交通管理、车辆设计、国防和军事等众多领域有着广泛地应用。分析了影响地面车辆红外特征的各种环境及内部因素,建立了车身表面热平衡方程,并以此提出车辆三维红外成像模型。还模拟了大气传输过程对红外成像的影响,并运用计算机图形学理论设计适合红外图像的绘制方法,最后给出了地面车辆红外图像的模拟结果。从实验结果看,该方法模拟效果真实,算法可靠。

运动目标的红外成像模型及其绘制

运动目标红外图像的真实感生成一向是红外场景生成中的难点。首先提出了一个运动目标的红外成像模型,它不仅结合了各种环境影响、目标表面几何形状、结构、热特性等因素,还考虑到内部热状态、以及目标在高速运动状态下的气动加热效果。另外,还设计了适用于红外图像的绘制方法,以提高红外图像的真实感效果并简化程序。在考虑到大气传输和传感器噪声对红外成像的影响后,给出了不同视点的运动目标的红外图像。从实验结果看,该模型及方法模拟效果真实,算法可靠。