红外数字全息图像增强关键技术研究

发布时间：2021-01-13 13:02

　　在火场中清晰地辨识受灾目标具有十分重要的意义,这同时也是在军事以及国土安全领域十分棘手的难题。本论文是红外热成像和数字全息成像的交叉研究,是近年来兴起的新兴成像研究热点领域。本论文拟开展在火焰、浓烟等干扰条件下对受灾目标进行实时三维红外数字全息成像重建,突破强高温干扰对传统红外热成像的致盲效应限制,从而清楚的观察受灾目标。通常情况下的目标观察方式大多集中在可见光和红外光波段内,分别利用相应波段的成像器件对目标和场景进行观察。但是在发生火灾的区域中,仅仅使用传统的成像观察方式并不能满足要求。一方面,由于大火和浓烟的遮蔽作用,可见光波段的短波长散射效应明显,不适合这种浑浊介质,因此利用可见光观察的方式几乎无法看到火场中的目标情况,给搜救带来了极大的困难。另一方面,仅仅使用红外热成像的方式也具有一定的掣肘。虽然长波红外光可以在一定程度上透过粉尘,雾霾,但究其根本红外热成像是一种温差成像,被观测场景中如果出现过高的目标温度时,会导致焦平面上象元响应的饱和,使其无法正常观测目标。因此,本论文的研究目的在于能够通过将红外热成像理论和数字全息理论进行结合,开展红外数字全息成像的具体理论研究,利用二氧... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

实验光路全息重建时的均值漂移

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第二章 红外数字全息的自适应聚焦算法总误差将根据采集的全息图的尺寸进行统计，然后通过尺寸或均值进行平均。在本章节的研究中，发现这些标准在处理高质量全息图时非常有效。这是因为这些全息图是“纯粹的”和“干净的”。但是，当严重降低全息图的质量时，这些方法的效果也随之降低。当使用低质量设备成像时，全息图不仅采集目标信息而且还加入了干扰信息。干涉通常表现为圆形杂波或条纹。所有干扰都将误导均值计算。因此，均值变得波动和不稳定。如果发生这种情况，STD或 RMSE 指数将受到严重影响，因为误差统计变得不可控制。以下是高质量全息图和低质量全息图的一些比较，如图 2.2 所示。

南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文 第二章 红外数字全息的自适应聚焦算法所示的严重干扰，平均值曲线在图 2.3(b)和(e)的重建过程中保持下降。虽然“tamura 系数”和“VAR 指数”的方法在正确的距离处具有峰值，但这仍然不足以使计算机自动确定最佳的重建距离。峰值既不是标准曲线中的最大值也不是最小值。当发生这种情况时，“tamura 系数”和“VAR 指数”的方法变得无效并导致自动聚焦失败。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2974914