微光图像特征分析及图像融合技术研究

从微光图像的成像过程、灰度分布和像素空间与时间相关性等几个方面对微光图像特征作较系统的分析 .用信息容量这一示性参数来表征高相关图像灰度层次的丰富程度 ,这与视觉效果达到了很好的一致 .通过分析这些特性 。

微光电视自适应实时帧积分处理图像增强

本文研究了基于灰度变换的自适应实时图像帧积分技术及其在微光电视系统中的应用。帧积分处理可以有效地改善微光图像的质量 ,然而当其灰度分布集中在亮区时 ,传统的帧积分处理会导致图像饱和而失真。根据微光图像的对比度低这一特征 ,本文提出基于灰度变换的自适应图像积分技术 ,实验表明其处理效果优于传统的帧积分处理。

微光图像与激光助视图像的对比度调制融合

图像融合可以对同一景物不同频谱或其他不同物理效应产生的图像进行处理,改善图像质量。把微光图像作为重要的夜视图像具有对比度小、视觉效果模糊的特点。在双谱图像融合理论的基础上,针对光阴极的光谱响应曲线特点,运用瞬态激光助视的方法,获得了景物在近红外波段的图像。因为近红外激光助视图像与微光图像响应的光谱波段不同,所以两类图像有各自的信息特征。将两种图像用基于小波变换的对比度调制的算法进行融合处理,得到了效果较好的融合图像。该技术对提高微光电视系统的视距与目标识别能力具有重要意义。

伪随机瞬态激光助视图像与常态微光图像融合技术研究

给出了拉普拉斯金字塔算法及微光双谱图像空间域融合的准则,并用金字塔技术对随机瞬态激光助视图像与常态微光图像进行了融合处理,改善了微光夜视图像质量,增强了夜视系统所获取的战场信息量.

数字化2D-TDI及其在微光电视系统中的应用

提出一种二维时间延迟帧积分技术并给出其数字实现方法，实际用于微光图像处理结果表明，它不仅可以有效地增强微光图像信息，提高信噪比，而且能够实现视频图像的实时显示，完全克服了帧积分技术中所存在的视觉闪烁现象弊端，具有重要的实际应用价值。

多传感器目标识别的图像数据融合技术研究

军事和空间技术的要求促进了微光电视技术的发展。微光图像实时处理技术是夜视技术今后发展的重要方向。本文针对微光图像与脉冲激光测距仪的数据信息实时融合与显示的方法及其实现进行了研究。给出了系统框图及工作原理，为实现目标探测识别、跟踪的实时性、智能化和微型化，从而为研制新一代战术侦察与火控系统提供了具体有效的技术基础。

不同位置强光源作用微光电视系统成像特征建模及分析

以强光源作用微光电视成像机理为基础,借助端到端成像建模思想,综合考虑强光源作用目标表面辐射特性及系统自动亮度控制特性,建立了不同位置强光作用后系统成像特征量化模型.以模型为基础,利用三维场景仿真平台实时计算强光源作用后地物成像灰度,实现了不同位置微光系统成像数字仿真.结合外场实验数据,通过对比实验结果与仿真结果中目标和背景灰度及目标成像对比度,对仿真模型进行了验证,结果表明:该模型与外场实验数据有较好的一致性,模型可靠性较高.最后探讨了强光作用后不同干扰因素对系统成像质量的影响,当强光源位于系统视场外时,其对目标表面辐射特性的作用是影响系统输出图像质量的主要因素;当强光源位于系统视场内时,其对系统增益的作用则成为主要因素.

基于图像累加的SLR目标识别技术的研究

针对卫星激光测距(SLR)观测系统中目标卫星识别困难的问题,提出一套利用图像累加、线性运算等方法对样本图像进行降噪处理的方案,并用MATALB语言编程实现图像降噪的算法,最终得到被识别出的目标在微光电视CCD中的质心坐标值。结果表明:这套方案能有效识别SLR系统获取图像中的目标卫星。

微光CCD电视系统分辨特性测试

介绍了微光ＣＣＤ电视系统分辨特性的测试原理和测试方法，给出用此方法测试微光ＣＣＤ电视系统的测试结果。

微光图像固定图案噪声实时处理技术

固定图案噪声是微光成像系统的主要噪声之一，它直接导致了微光 图像质量的下降，因此必须予以处理以提高图像的视觉效果。文中通过对微光图像 固定图案噪声的特征及其产生机理进行深入的研究，从数字图像处理的角度阐述 了固定图案噪声的处理方法，提出一种因子加权校正结构并给出其硬件实现。实验 结果表明，通过该方法的处理可以有效地消除微光图像固定图案噪声，提高图像的 质量，增强人眼的视觉效果。

微光电视数字图像累加及其硬件实现

本文分析了图像累积方法，且用于改善微光电视图像质量，并给出其硬件实现方案。

军用微光夜视系统的现状与研究

叙述三代像增强器及其相关的夜视仪和微光电视的发展现状，评定像增强器探测和识别目标的能力，探讨提高微光夜视系统作用距离的途径。

微光图像随机瞬态激光增强技术研究

以改善微光电视图像质量和增加夜视系统所获取的战场信息量为目标，提出了微光图像随机瞬态激光增强技术。并设计了伪随机瞬态激光发射及近红外激光助视图像同步捕捉控制电路。该技术能在现有条件下显著提高被动微光成像系统输出图像对比度。