简介:为实现多光谱TDICCD的高速高信噪比成像,利用可空间应用的多光谱TDICCD传感器研制出了高性能成像电路系统。该系统以现场可编程门阵列(FPGA)为核心逻辑单元,带有RS422外围通信控制接口,并采用CAMERALINK接口输出图像数据。系统具有动态推扫成像的能力,可同时输出全色和彩色两种模式的图像数据。利用灰度条纹的靶标对传感器的3个多光谱(R、G、B)感光区标定白平衡,利用彩色条纹的靶标对系统进行成像测试,在驱动频率为15MHz的情况下,系统单片CCD输出的图像数据率达到1.2Gbps。试验结果表明,获取全色图像的信噪比达到了53.56dB,各多光谱图像的信噪比较高的也在40dB以上,满足空间对地高分辨多光谱遥感成像的技术指标要求,对高速空间多光谱遥感相机的研制具有借鉴意义。
简介:由于红外吸收光谱法具有许多突出的优点,因此它在许多领域有广泛的应用。在薄膜、合成纤维、橡胶、塑料等高聚物的研究方面,用于单体、聚合物、添加剂的定性、定量和结构分析。一般高聚物的红外光谱中谱带的数目很多,而且不同种类的物质其光谱很不相同,特征性很强。此外红外光谱法的制样和实验技术相对比较简单,它适用于各种物理状态的样品。本实验研究以高聚物薄膜材料做样品,对样品高聚物进行红外光谱分析,分析表明,本实验所用样品高聚物成分为聚乙烯材料,这个实验结果也表明,用红外光谱法鉴定高聚物的组成非常有效。红外光谱法用于定量组分分析,与其它测量方法相比,具有制样简单方便、重复性好和测量精度高的特点。
简介:介绍了层析成像技术的图像重建算法,并从正向问题数学模型的简化和反向问题数学模型的映射结构的角度比较了各种算法的特点和优劣。研究表明:用本质是线性算法的各种变换方法重建图像存在严重失真,而卷积滤波的引入可以使变换方法的重建效果有所改善;基于导数搜索的迭代算法对初始值依赖性强、收敛速度慢并且容易陷入局部最优解;基于Fourier变换的方法具有本质的局限性;小波变换则可以同时刻画图像时域和频域的细节特征;有限元法通过重建对象像素的智能划分可以简化正问题的复杂性;而具有物理背景的蒙特卡罗法、模拟退火法、遗传算法、粒子滤波法及神经网络法更适合于复杂且非线性的图像重建;智能化、仿生化、并行化以及各种算法的融合是层析成像图像重建算法的发展趋势。
简介:为了保证从PLIF(planarlaserinducedfluorescence)测量的荧光图像中提取温度和浓度信息的真实性和可靠性,开展了荧光图像降噪方法及评价研究.分析荧光图像中包含的各种噪声来源,比较了荧光信号与噪声特征的差异性;分析了几种常用滤波方法的特点,比较了不同滤波方法对荧光图像中含有米散射噪声的去除效果;分析了图像降噪处理效果的评价方法,选用了差值图像比较的方法,通过检查荧光图像与处理图像的差值图像中含有荧光图像结构信息的程度,检验降噪方法对荧光图像信息的损伤情况.结果表明,形态学图像重构对荧光图像中米散射噪声去除较好,而且对图像中原有荧光信息的数值和分布有较好的保护.
简介:针对MSATR图像分割问题,给出了一种基于高阶灰度矩的处理算法.首先深入分析了MSTAR图像的统计分布特性,并对目标、阴影,以及背景区域分别建立了相应的描述模型,在此基础上,构造了高阶灰度矩特征.通过将原始图像变换到高阶灰度矩形式,显著增强了目标区域与阴影、背景区域的差异性,进而依据不同的阈值化策略,实现了MSTAR图像中目标、阴影和背景区域的分割.对MSTAR图像的实验结果表明,与恒虚警率(CFAR)、最大类间方差(OTSU)、模糊C均值(FCM)和马尔可夫随机场(MRF)等常用分割算法相比,本文算法不需进行噪声抑制处理,且在分割效果和鲁棒性等方面性能更好.同时,对多尺度、多目标MSTAR图像的分割也显示出良好的适应性.
简介:针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.