紅外熱像儀技術(shù)分析報告-資料下載頁
2025-02-28 00:03本頁面
【導(dǎo)讀】經(jīng)過數(shù)據(jù)采集、非均勻性校正、死點替換處理后送出14位數(shù)字信號；關(guān)于14位數(shù)字口、8位數(shù)字口、模擬視頻三路信號時序關(guān)系，位接口送出相對積分時間下降沿共延遲約；將數(shù)據(jù)送給DSP，經(jīng)DSP處理后再按要求時序送出，共延遲約40mS；出給ADV7123芯片，共延遲約56mS。第2步，否則一直檢測；2)為保證每一幀數(shù)據(jù)的完整性，當(dāng)檢測到外同步信號時，需判斷當(dāng)前幀是否發(fā)送完畢，如果是，則跳到第3步，否則等待直到結(jié)束后，再跳到第3步；象，否則保持同步狀態(tài)。位鎖定，否則兩者相位飄移。這對后續(xù)的處理極為不利，因此抑制噪聲、提高圖像信噪。傳統(tǒng)的圖像增強(qiáng)的方法可分為時域、空域和頻域處理三大。變換、小波變換等。的空域處理算法與我們所采用的算法進(jìn)行比較。強(qiáng)的重要手段之一。灰度線性變換的原理如下所示：
【正文】 19 探 測 器 圖 像 質(zhì) 量 分析通 過 算 法 判 斷輸 出 響 應(yīng) 均 勻是 否 變 差調(diào) 用 熱 窗 算 法讀 取 校 正 系 數(shù)輸 出 正 常 圖 像不 需 要 要 調(diào) 用 熱 窗算 法 ， 探 測 器 保 持原 來 的 工 作 模 式 并輸 出 正 常 圖 像是否 圖 15 熱窗算法原理圖 抗熱窗算法實驗結(jié)果 經(jīng)過多次實驗對比驗證，證 明了抗熱窗算法的有效性，在這里取兩組對比圖進(jìn)行說明，圖 16 中左邊對應(yīng)的是沒調(diào)用抗熱窗算法時探測器的輸出圖像，右邊對應(yīng)于調(diào)用熱窗算法的輸出圖像，從對比圖中可以看出，溫度過高且未調(diào)用抗熱窗算法時圖像顯示不正常，通過調(diào)用自適應(yīng)算法后，探測器自動切換到抗熱窗模式，圖像顯示正常，探測器正常工作。 20 對比組 未調(diào)用抗熱窗算法效果圖 調(diào)用熱窗算法效果圖 組 1，溫度為 180度時的輸出圖像 組 2，溫度為 130度時的輸出圖像 圖 16 熱窗效果對比組圖 4 14 位圖像在不調(diào)光情況下是否滿足導(dǎo) 引頭使用要求 背景 14 位圖像數(shù)據(jù)為探測器器的原始數(shù)據(jù)，其包涵了大量的目標(biāo)與背景信息，因此可以利用 14 位數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)光算以及目標(biāo)識別跟蹤等。在我們的調(diào)光算法中，僅接收 14 位圖像數(shù)據(jù)，然后調(diào)用調(diào)光算法將改善后數(shù)據(jù)輸出到顯示屏上，而并不將處理完的數(shù)據(jù)送回給原始數(shù)據(jù)，因此調(diào)光算法并不影響到 14 位圖像數(shù)據(jù)，也不會對后續(xù)的跟蹤識別造成影響。 紅外成像制導(dǎo)技術(shù)是由武器所攜帶的紅外導(dǎo)引頭利用目標(biāo)輻射的紅外信息，實現(xiàn)對目標(biāo)的捕獲、跟蹤引導(dǎo)導(dǎo)彈或彈藥命中目標(biāo)的一種制導(dǎo)技術(shù)。這是一種被動制導(dǎo)方式，具有智能化的優(yōu)勢。 21 在 紅外制導(dǎo)技術(shù)中，實現(xiàn)紅外目標(biāo)跟蹤首要是檢測出目標(biāo)在視場中的位置及特征，常用的檢測目標(biāo)的方法有：目標(biāo)圖像邊緣檢測法、目標(biāo)圖像矩心檢測法、目標(biāo)圖像的相關(guān)檢測度等，用這些定位方法構(gòu)成的跟蹤器分別為邊緣跟蹤器、矩心跟蹤器和相關(guān)跟蹤器。 圖 17 為目標(biāo)檢測示意圖，圖中的觀察視角為 BA? ，視場中心為O，目標(biāo)在視場中的位置如圖所示，邊緣跟蹤器與矩心跟蹤器要設(shè)置一個波門 ,波門尺寸要略大于目標(biāo)圖像 ,波門緊緊套住目標(biāo)并檢出波門以內(nèi)信號 ,摒除波門以外的其 它信號 ,也可以對視場中出現(xiàn)的若干個目標(biāo)設(shè)置幾個波門。這種方法是屬于選通技術(shù) ,可以非常有效地排除背景干擾。 圖 17. 目標(biāo)檢測示意圖 相關(guān)跟蹤器是檢測同一景物的兩個不同圖像間的相對位移 ,其中一個圖象為基準(zhǔn)圖像 ,并且可以代表上一次的檢測值 ,另一個圖像稱作接收圖像 ,即為實時圖像?？梢杂孟嚓P(guān)函數(shù)去描述兩幅圖像之間的 22 相關(guān)程度 ,如圖 18 所示為相關(guān)跟蹤器匹配模板示意圖，可以通過模板的移動找到對應(yīng)的匹配點。 圖 18. 相關(guān)跟蹤器匹配模板示意圖 若基準(zhǔn)圖像特征和實時圖像特征分別為 ),( uus 、 ),( vur ，則相關(guān)函數(shù)為： d u d vyvxurvusyxc ),(),(),( ????? 式中 x、 y 為兩幅圖像之間的相對偏移量，相關(guān)矩陣 ),( yxc 的主峰是兩幅圖像完全重合的位置，圖 19 為相關(guān)函數(shù)曲線圖，從圖可以看出當(dāng)搜索到主峰時，所搜的圖像坐標(biāo)點即為圖像目標(biāo)的配準(zhǔn)點。 圖 19 待配準(zhǔn)圖像（左）、配準(zhǔn)圖像（中）及 相關(guān)函數(shù)曲線圖（右） 23 實驗驗證 14 位圖像數(shù)據(jù)為探測器器的原始數(shù)據(jù)，其包涵了大量的目標(biāo)與背景信息，每個目標(biāo)又具有其特定的特征（如：目標(biāo)的邊緣輪廓特征、矩心特征、相關(guān)度特征等），利用目標(biāo)的這些特征可以很好地分離出目標(biāo)，另一方面，圖像調(diào)光算法采用的是模擬信號，調(diào)光算法不會對 14 位圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行更改，也就是說，調(diào)光算法的好壞對 14 位圖像數(shù)據(jù)不會造成影響，因此， 14 位圖像在不調(diào)光的情況下也能滿足導(dǎo)引頭的使用要求。 經(jīng)過實驗驗證表明， 14 位圖像在不調(diào)光的情況下滿足 導(dǎo)引頭的使用要求，以下是其中的幾組實驗結(jié)果。 實驗組 顯示器上顯示的圖像 邊緣輪廓特征 目標(biāo)邊緣放大 實驗組1 實驗組二 24 實驗組三 實驗組四 圖 20 14 位圖像在不同能量下的目標(biāo)特征提取 從實驗組一、實驗組二中可以看出，由于受到外界各種因素的影響，使得接收到目標(biāo)（船只）的能量比較弱。但是目標(biāo)各自的特征（如：目標(biāo)的邊緣輪廓特征、矩心特征、相關(guān)度特征等）可以很好地分離出目標(biāo)；從實驗組三、四中可以看出，目標(biāo)與背景能量比較大時， 其邊緣特性也能正常提取出來，從而說明 14 位圖像在不調(diào)光的情況下也能提取出目標(biāo)特性，因此 14 位圖像在不調(diào)光的情況下滿足導(dǎo)引頭的使用要求。
環(huán)評公示相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1