曹军峰
- 作品数：4 被引量：30H指数：2
- 供职机构：中国科学院沈阳自动化研究所更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学机械工程更多>>
- 基于空间非一致模糊核标定的红外图像超分辨率重建方法被引量：1
- 2024年
- 近年来,红外成像系统在工业、安防、遥感等领域获得了广泛的应用,但由于制造工艺及成本制约,红外系统的分辨率仍然较低。基于深度神经网络的单帧图像超分辨率重建技术是提高红外图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上取得了显著进展,但应用于实际场景图像时容易出现伪影或图像模糊等现象。造成这种性能差异的主要原因是目前方法大多假定造成图像退化的模糊核是空间一致的,然而实际红外光学系统不可避免地存在像差、热离焦等,由此造成的图像模糊的模糊核并非空间一致的。针对这一问题,提出了一种非盲模糊核估计方法,通过采集特定的靶标图像,并设计模糊核估计网络,求解空间非一致模糊核;设计基于图像分块的超分辨率重建方法,将图像块和对应区域的模糊核一起输入非盲超分辨率重建网络进行子块图像重建,再通过子块合并和重叠区域图像融合,得到最终的高分辨率图像。实验结果表明,光学系统自身引起了模糊核随空间位置缓慢变化,在实验室条件下标定模糊核并基于图像分块进行超分辨率重建的方法可显著提高红外图像超分辨率重建的效果。
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- 关键词：超分辨率重建红外图像
- 采用聚类分割和直方图均衡的图像增强算法被引量：16
- 2012年
- 针对现有直方图均衡化算法难以兼顾图像细节增强和噪声抑制问题,提出了一种基于聚类分割和直方图均衡的图像增强算法。引入模糊C均值聚类(FCM)算法将低通滤波后的图像分成若干类,并利用原图的边缘信息和形态学操作修正聚类结果;根据各类的均值和标准差确定映射后的动态范围,对其进行直方图均衡化处理;采用平滑滤波方法消除类间的边界效应。实验结果表明:经过该算法处理后的图像,对比度得到明显增强,噪声得到有效抑制。该方法不但可用于图像增强,还可用于图像动态范围压缩,具有广泛的应用前景。
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- 关键词：图像增强图像分割直方图均衡模糊C均值聚类
- 基于偏振成像的工业视觉及其关键技术被引量：13
- 2022年
- 偏振成像是一种新的光电探测体制,可以获得比传统成像多一维的信息,在对透明、高反光/高辐射、无纹理目标的探测中具有独特的优势。虽然偏振成像在天文、遥感及水下成像等领域已得到广泛应用,但在工业领域还处于探索阶段。为了促进偏振成像在工业领域的推广应用,总结了偏振成像技术的发展历程和现状、基于偏振成像的工业检测技术以及基于偏振成像的三维测量技术;在此基础上,对面向工业视觉的偏振成像关键技术进行了分析,对相关技术的未来发展方向进行了展望。
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- 基于深度学习的红外成像退化模型辨识及超分辨率成像方法
- 2024年
- 红外成像系统由于制造工艺和成本制约,分辨率仍然较低。图像超分辨率重建技术是提高图像分辨率的有效方法,获得了广泛研究,并在仿真图像上获得了很好的效果,但应用于实际图像时效果不甚理想,主要原因是实际成像退化更加复杂,包括红外光学系统像差和装配误差引起的空间非一致模糊,以及受工作温度影响导致的模糊核变化。针对上述问题,提出一种基于深度学习的红外成像退化模型辨识方法和基于退化模型约束的超分辨率重建方法,通过在不同工作温度下采集标定靶标图像,标定不同工作温度、不同空间位置的模糊核;采用卷积神经网络建立成像退化模型,并利用定标数据进行模型参数求解,为超分辨率重建提供更多先验信息;设计迭代超分辨率重建网络,交替进行退化参数估计和超分辨率重建,经过多次迭代逐步提高重建效果。实验结果表明,采用卷积神经网络求解的成像退化模型可准确描述模糊核变化规律,基于退化模型约束和退化参数在线学习的超分辨率重建方法可显著提高红外超分辨率成像的效果,具有较高的工程应用价值。
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- 关键词：超分辨率迭代优化红外图像
