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公开(公告)号：CN110455418A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910766732.4
申请日：2019-08-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01J5/08
摘要： 本发明公开一种用于红外探测器非均匀性校正的超构透镜阵列及方法。所述超构透镜阵列蚀刻在衬底的下表层，其中红外探测器阵列中的每个探测器与超构透镜阵列中的每个超构透镜尺寸相同。所述方法包括步骤：(1)对探测器阵列进行辐射测量；(2)扫描数模图像；(3)获取每个采样点对应的超构透镜焦距；(4)设计超构透镜；(5)生成超构透镜阵列。本发明能够减少红外成像系统的体积，具备轻型化、一体化的优点，能够在红外成像过程中，及时有效地进行非均匀性校正，提高红外成像质量，具有适用范围广、实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN109389609B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201811243988.9
申请日：2018-10-24
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于FART神经网络的交互自反馈红外目标检测方法，主要解决现有检测算法在红外图像背景灰度分布存在较大起伏时，目标检测效率低的问题。其实现方案是：1、利用红外热像仪拍摄红外背景下的单帧图像；2、对单帧图像进行背景抑制；3、对背景抑制后的图像进行阈值分割，得到二值分割图像；4、对二值分割图像进行窗口扫描，得到灰度值为1的点密集区域；5、将点密集区域内灰度值为1的点作为训练样本，并用FART神经网络训练；6、将训练结果反馈回红外单帧图像，并与二值分割图像进行交互匹配，检测出红外目标。本发明具有良好的反馈机制与硬件可移植性，可用于搭载无人机或民用安防的多种红外目标检测。
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公开(公告)号：CN110455418B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910766732.4
申请日：2019-08-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G01J5/08
摘要： 本发明公开一种用于红外探测器非均匀性校正的超构透镜阵列及方法。所述超构透镜阵列蚀刻在衬底的下表层，其中红外探测器阵列中的每个探测器与超构透镜阵列中的每个超构透镜尺寸相同。所述方法包括步骤：(1)对探测器阵列进行辐射测量；(2)扫描数模图像；(3)获取每个采样点对应的超构透镜焦距；(4)设计超构透镜；(5)生成超构透镜阵列。本发明能够减少红外成像系统的体积，具备轻型化、一体化的优点，能够在红外成像过程中，及时有效地进行非均匀性校正，提高红外成像质量，具有适用范围广、实时性强的特点。
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公开(公告)号：CN109783862A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811526742.2
申请日：2018-12-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种大气程辐射传输计算与实时渲染方法，该方法包括：建立大气程辐射传输计算物理模型；确定大气程辐射传输数据与纹理坐标之间的映射关系；根据所述大气程辐射传输计算物理模型得到预计算大气程辐射传输数据；根据所述大气程辐射传输数据与纹理坐标之间的映射关系对所述预计算大气程辐射传输数据进行渲染。本发明实施例提供了一种考虑大气米氏散射、瑞利散射、大气分子吸收作用的大气程辐射传输计算模型，计算大气红外辐射并对红外波段下大气程辐射进行渲染，克服了现有模型均不满足红外波段下的大气程辐射传输计算和渲染的缺陷。
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公开(公告)号：CN109472837A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811246302.1
申请日：2018-10-24
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T11/00
摘要： 本发明提供了一种基于条件生成对抗网络的光电图像转换方法，主要解决现有技术生成红外图像纹理特征不自然和转换场景受限的问题，其方案是：从数据库中获取已匹配好的可见光-红外光电图像数据集；使用生成网络对可见光图像进行编-解码操作，生成红外图像并得到对应的可见光-红外图像转换结构；使用判别网络对转换结构进行判断，并构造条件生成对抗网络的损失函数；对条件生成对抗网络的损失函数进行优化，得到训练后的条件生成对抗网络；使用训练后的条件生成对抗网络对获取的可见光图像进行转换，生成对应的红外图像。本发明生成的红外图像具有自然的图像纹理特征，符合红外辐射特性，可适应于多种转换场景下对可见光图像的转换。
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公开(公告)号：CN109389609A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811243988.9
申请日：2018-10-24
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明提出了一种基于FART神经网络的交互自反馈红外目标检测方法，主要解决现有检测算法在红外图像背景灰度分布存在较大起伏时，目标检测效率低的问题。其实现方案是：1、利用红外热像仪拍摄红外背景下的单帧图像；2、对单帧图像进行背景抑制；3、对背景抑制后的图像进行阈值分割，得到二值分割图像；4、对二值分割图像进行窗口扫描，得到灰度值为1的点密集区域；5、将点密集区域内灰度值为1的点作为训练样本，并用FART神经网络训练；6、将训练结果反馈回红外单帧图像，并与二值分割图像进行交互匹配，检测出红外目标。本发明具有良好的反馈机制与硬件可移植性，可用于搭载无人机或民用安防的多种红外目标检测。
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公开(公告)号：CN109783862B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811526742.2
申请日：2018-12-13
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明涉及一种大气程辐射传输计算与实时渲染方法，该方法包括：建立大气程辐射传输计算物理模型；确定大气程辐射传输数据与纹理坐标之间的映射关系；根据所述大气程辐射传输计算物理模型得到预计算大气程辐射传输数据；根据所述大气程辐射传输数据与纹理坐标之间的映射关系对所述预计算大气程辐射传输数据进行渲染。本发明实施例提供了一种考虑大气米氏散射、瑞利散射、大气分子吸收作用的大气程辐射传输计算模型，计算大气红外辐射并对红外波段下大气程辐射进行渲染，克服了现有模型均不满足红外波段下的大气程辐射传输计算和渲染的缺陷。
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