在火場中清晰地辨識受災目標具有十分重要的意義,這同時也是在軍事以及國土安全領域十分棘手的難題。本論文是紅外熱成像和數(shù)字全息成像的交叉研究,是近年來興起的新興成像研究熱點領域。本論文擬開展在火焰、濃煙等干擾條件下對受災目標進行實時三維紅外數(shù)字全息成像重建,突破強高溫干擾對傳統(tǒng)紅外熱成像的致盲效應限制,從而清楚的觀察受災目標。通常情況下的目標觀察方式大多集中在可見光和紅外光波段內,分別利用相應波段的成像器件對目標和場景進行觀察。但是在發(fā)生火災的區(qū)域中,僅僅使用傳統(tǒng)的成像觀察方式并不能滿足要求。一方面,由于大火和濃煙的遮蔽作用,可見光波段的短波長散射效應明顯,不適合這種渾濁介質,因此利用可見光觀察的方式幾乎無法看到火場中的目標情況,給搜救帶來了極大的困難。另一方面,僅僅使用紅外熱成像的方式也具有一定的掣肘。雖然長波紅外光可以在一定程度上透過粉塵,霧霾,但究其根本紅外熱成像是一種溫差成像,被觀測場景中如果出現(xiàn)過高的目標溫度時,會導致焦平面上象元響應的飽和,使其無法正常觀測目標。因此,本論文的研究目的在于能夠通過將紅外熱成像理論和數(shù)字全息理論進行結合,開展紅外數(shù)字全息成像的具體理論研究,利用二氧... 

【文章來源】：南京郵電大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

實驗光路全息重建時的均值漂移

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文 第二章 紅外數(shù)字全息的自適應聚焦算法總誤差將根據(jù)采集的全息圖的尺寸進行統(tǒng)計，然后通過尺寸或均值進行平均。在本章節(jié)的研究中，發(fā)現(xiàn)這些標準在處理高質量全息圖時非常有效。這是因為這些全息圖是“純粹的”和“干凈的”。但是，當嚴重降低全息圖的質量時，這些方法的效果也隨之降低。當使用低質量設備成像時，全息圖不僅采集目標信息而且還加入了干擾信息。干涉通常表現(xiàn)為圓形雜波或條紋。所有干擾都將誤導均值計算。因此，均值變得波動和不穩(wěn)定。如果發(fā)生這種情況，STD或 RMSE 指數(shù)將受到嚴重影響，因為誤差統(tǒng)計變得不可控制。以下是高質量全息圖和低質量全息圖的一些比較，如圖 2.2 所示。

南京郵電大學專業(yè)學位碩士研究生學位論文 第二章 紅外數(shù)字全息的自適應聚焦算法所示的嚴重干擾，平均值曲線在圖 2.3(b)和(e)的重建過程中保持下降。雖然“tamura 系數(shù)”和“VAR 指數(shù)”的方法在正確的距離處具有峰值，但這仍然不足以使計算機自動確定最佳的重建距離。峰值既不是標準曲線中的最大值也不是最小值。當發(fā)生這種情況時，“tamura 系數(shù)”和“VAR 指數(shù)”的方法變得無效并導致自動聚焦失敗。

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2974914