基于变行频采样的红外图像重建技术研究

为了使一些单元或线列探测器获得的扫描数据含有相应的空间信息,进而提高获得红外热像的分辨率,提出了圆锥扫描机制下基于变行频采样机理的红外图像完整重建策略。结合圆锥扫描机制下变行频采样的运动特性、优点和采样机理,通过补场搜索重建了导弹架上捕获模式下的完整红外图像。利用空间基准参量,通过计算机仿真给出了变行频采样示意图和重建图像。仿真过程表明这种技术能够有效避免因导弹自旋造成的单场边缘行采样稀疏的缺点,而获得较高分辨率的红外图像。这种技术在投入相对较低的情况下,为目标检测和跟踪研究提供可靠的数据源,具有很好的应用前景。

等行频采样方式下的红外图像帧重建仿真研究

为了有效提高红外图像的分辨率,充分利用红外器件获得的扫描数据和相应的空间信息,文中重点研究了基于圆锥扫描的等行频采样方式下红外图像帧重建仿真.在介绍圆锥扫描机制下基于等行频采样机理的红外图像完整重建技术的基础上,进行了大量的重建图像仿真.仿真研究结果表明,这种技术能够获得较高分辨率的红外图像.

圆锥扫描机制下的红外图像帧重建仿真研究

重点研究了圆锥扫描机制下，红外图像帧重建的仿真实现。在简要介绍圆锥扫描机制下基于变行频采样机理和红外图像完整重建技术的基础上，进行了大量的重建图像仿真研究。作为示例，文中列出第1、3、5、7、9场的扫描数据图像及其相应的场重建图像。从图像仿真结果可以看出这种技术能够完成红外图像的重建，重建的红外图像具有较高的分辨率，能够充分利用红外器件获得的扫描数据和相应的空间信息。

变电设备红外图像致热型缺陷超分辨率识别方法

变电设备的致热型缺陷是影响变电设备安全、稳定运行的主要因素,会影响整个的温度控制工作。致热型缺陷识别过程中,受感光元件精度的影响,导致采集的红外图像存在空间分辨率低、清晰度差等问题。为解决这一问题,提出变电设备红外图像致热型缺陷超分辨率识别方法。构建图像降质模型,采用近似稀疏函数正则化方法,重建红外图像的超分辨率,提高其整体质量。通过中值直方图非均匀算法,消除红外图像中存在的“鬼影”,完成图像校正处理。并将处理后的图像输入到改进的残差网络中,获取变电设备过热区域的温度,以此实现变电设备致热型缺陷的识别。实验结果表明,所提方法的图像采集质量高、缺陷识别率在95%以上、缺陷误报率保持在20%以内。

红外图像超分辨率重建技术研究

利用图像超分辨率重建技术可以在不改进硬件的情况下提升现有成像系统的图像分辨率。为提升红外图像质量,提出了一种基于NSCT变换与自适应正则化重建相结合的图像超分辨率重建算法。算法充分考虑了实际红外图像中噪声特点,利用NSCT变换特点在尽可能减少图像信息损失的条件下,对加性噪声与乘性噪声采用不同策略进行了抑制,并对预处理后的红外图像序列进行自适应正则化重建。实验结果表明本算法处理后的红外图像在主观视觉效果与客观指标上较传统图像处理方法均有改善。

基于结构稀疏化的红外图像超分辨率重建算法

本文在稀疏编码的基础上,对红外图像特性进行分析,提出了一种基于结构稀疏化的红外图像超分辨率重建算法。该算法将稀疏作为先验知识,通过对稀疏进行结构化编组,学习字典中高能量的区域,通过纹理代价函数和结构代价函数来实现图像的超分辨率重建。实验结果表明,本文算法较传统的稀疏编码方法在PSNR方面提高4-5dB,重建后的图像更加清晰,背景层次感更强。