本文關鍵詞：亞像元遙感成像非均勻性校正技術研究

  更多相關文章： 紅外熱成像 時-空過采樣 非均勻性條帶校正 Savitzky-Golay濾波 盲元補償 Euler彈性模型

【摘要】：紅外熱成像技術因具有方便的測溫方式和強大的夜視性能等優(yōu)點，在軍事偵察、航空遙感、工業(yè)檢測、安防監(jiān)控、生物醫(yī)學等方面具有廣泛的應用前景。在復雜場景環(huán)境下，受到環(huán)境的復雜性、探測器非均勻性、隨機噪聲等影響，生成紅外圖像具有對比度低、邊緣模糊、信噪比低等缺點，對目標識別、探測及跟蹤有很大影響。 本文對地面復雜場景下的亞像元成像、非均勻性校正、盲元檢測和補償?shù)汝P鍵技術進行了重點研究，論文的主要工作和取得的主要成果如下： 1.采用時-空過采樣成像系統(tǒng)，利用兩列有亞像素級錯位的線陣CCD完成對場景空域和時域方向的過采樣，通過重建算法生成亞像元圖像。提高了圖像的分辨率，保留了目標的能量分布特性，，經(jīng)過采樣后過圖像中目標能量較單采樣系統(tǒng)而言相對集中且亮度與原始目標更為接近，不容易在復雜背景中淹沒。 2.研究了紅外成像系統(tǒng)中非均勻性的產(chǎn)生機理，對典型的非均勻性校正算法進行了仿真實驗和對比分析。 3.提出基于的Savitzky-Golay加權擬合的非均勻性條帶校正方法。針對一種特殊的固定圖案噪聲非均勻性條帶，根據(jù)非均勻性列參數(shù)一致性的規(guī)律，利用Savitzky-Golay濾波器對加權后的圖像列均值和方差進行擬合，通過可調(diào)參數(shù)的迭代完成校正。更好地保留了原圖像的細節(jié)特征，峰值信噪比、通用質(zhì)量評價指數(shù)等評價參數(shù)均有10%以上的提升，對于高非均勻性條帶圖像，其優(yōu)越性能更加突出。 4.提出將Euler彈性模型應用于盲元補償方法。在利用重復搜索的自適應閾值盲元檢測算法確定盲元位置的基礎上，采用光滑的等照度線平滑圖像中由盲元造成圖像信息缺失的區(qū)域，實驗結果表明，算法能夠保持圖像邊緣特征，克服了傳統(tǒng)鄰域替代、平均算法中因盲元分布集中而造成的圖像細節(jié)失真的情況。 最后，給出了總結和展望。
【關鍵詞】：紅外熱成像 時-空過采樣 非均勻性條帶校正 Savitzky-Golay濾波 盲元補償 Euler彈性模型
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP751
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-18
• 1.1 本論文的研究背景和意義10-12
• 1.2 遙感圖像亞像元成像技術研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 非均勻性校正技術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3.1 基于參考輻射源定標的非均勻性校正13-14
• 1.3.2 基于場景的非均勻性校正技術14-16
• 1.4 本文主要研究內(nèi)容及論文章節(jié)安排16-18
• 第2章 時-空過采樣系統(tǒng)中亞像元成像技術18-33
• 2.1 常規(guī)提高衛(wèi)星 CCD 相機分辨率方法18-19
• 2.2 時空過采樣成像系統(tǒng)19-23
• 2.2.1 時-空過采樣成像系統(tǒng)結構及其工作原理19-20
• 2.2.2 采樣數(shù)學模型建立20-21
• 2.2.3 時-空過采樣系統(tǒng)生成亞像元圖像原理21-23
• 2.3 仿真結果與分析23-32
• 2.4 本章小結32-33
• 第3章 非均勻性校正算法研究33-47
• 3.1 非均勻性的定義33
• 3.2 非均勻性產(chǎn)生原因33-36
• 3.2.1 系統(tǒng)自身的非均勻性34-35
• 3.2.2 外界引入的非均勻性35-36
• 3.3 非均勻性響應數(shù)學模型36-37
• 3.4 非均勻性校正的算法研究37-45
• 3.4.1 基于參考輻射源定標的 NUC 算法概述(RB-NUC)37-38
• 3.4.2 典型的基于場景的非均勻性校正算法(SB-NUC)38-45
• 3.5 常用非均勻性校正算法比較45-46
• 3.6 本章小結46-47
• 第4章 紅外圖像非均勻性條帶校正方法47-60
• 4.1 非均勻性條帶產(chǎn)生原因47-48
• 4.2 非均勻性條帶校正算法研究48-50
• 4.2.1 基于非均勻性條帶產(chǎn)生機理的校正方法48-49
• 4.2.2 基于圖像非均勻性條帶特征的條帶校正方法49-50
• 4.3 基于 Savitzky-Golay 加權擬合的非均勻性條帶校正方法50-54
• 4.3.1 直方圖加權50-52
• 4.3.2 Savitzky-Golay 濾波器擬合52-53
• 4.3.3 迭代法重建圖像53-54
• 4.4 實驗結果分析54-59
• 4.4.1 模擬圖像校正結果54-57
• 4.4.2 圖像質(zhì)量客觀評價指標57-58
• 4.4.3 紅外圖像校正結果58-59
• 4.5 本章小結59-60
• 第5章 盲元校正研究60-68
• 5.1 盲元的定義及基本概念60-61
• 5.2 紅外圖像產(chǎn)生盲元的原因61
• 5.3 基于重復搜索的自適應閾值盲元檢測算法61-62
• 5.4 單幀圖像的盲元補償算法62-65
• 5.4.1 基于鄰域補償?shù)拿ぴa償算法62-63
• 5.4.2 基于 Euler 彈性模型的盲元補償算法63-65
• 5.5 實驗結果及分析65-67
• 5.6 本章小結67-68
• 總結與展望68-70
• 參考文獻70-74
• 攻讀學位期間發(fā)表論文與研究成果清單74-75
• 致謝75

【參考文獻】

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本文編號：928602