一种时敏目标图谱结合的测谱方法

    公开(公告)号:CN105628201A

    公开(公告)日:2016-06-01

    申请号:CN201511019826.3

    申请日:2015-12-30

    CPC classification number: G01J3/2823 G01J2003/066 G06T7/00 G06T2207/10048

    Abstract: 本发明公开了一种时敏目标图谱结合的测谱方法,包括下述步骤:(1)获取疑似目标的红外图像;(2)根据红外图像获得所述疑似目标的前一帧位置和速度信息,并根据前一帧位置和速度信息对当前帧目标位置进行预测,获得当前帧位置;(3)根据所述疑似目标的当前位置,将疑似目标的当前位置调整为所述红外图像的中心位置;并获得所述疑似目标的光谱。对于面目标确定疑似目标要害点位置,通过预测算法、PID算法控制伺服系统对准要害点位置。当偏差为零后根据目标大小作相应的扫描窗口以克服目标光谱测不到、测不准的情况。对于点目标,通过对目标区域作固定大小的扫描窗口获得目标光谱特征。

    一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法

    公开(公告)号:CN108200436B

    公开(公告)日:2019-06-18

    申请号:CN201711477821.4

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法,包括如下步骤:使用傅立叶分解提取出图像每列的直流分量并取整,得到图像列直流分量数组DC;将每列中的每个像素都减去直流分量数组DC中相应列的值,得到去除了像元在列向非均匀性的图像;对去列向非均匀性图像做分块动态范围自适应判别的预测压缩编码;对列直流分量向量DC进行无损一维预测压缩编码;分别对上述两种压缩码流进行传输。本发明使用傅里叶分解方法提取图像中像元在列向上的非均匀性,降低了图像的非均匀性残差,对非均匀成分和去除非均匀性的图像做无损压缩,并将压缩码流分别传输,有效提升了压缩比率,缓解了带宽受限的问题。

    一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法

    公开(公告)号:CN108387547B

    公开(公告)日:2019-09-27

    申请号:CN201711487310.0

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法,包括(1)获取ti时刻红外图谱关联遥感设备的内部工作温度数据Ti,获得红外图谱关联遥感设备的工作温度变化规律;(2)采集ti时刻下多组红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据,获得该温度下的光谱数据平均值;(3)根据工作温度变化规律和各个温度下的实测光谱数据平均值建立红外图谱关联遥感设备内部谱的获取模型;(4)利用约束条件对模型进行求解,获得多个随温度Ti变化的内部谱;(5)根据实际外场测量时采集的红外图谱关联遥感设备的内部工作温度以及多个随温度Ti变化的内部谱获得该次测量中与该温度对应的内部谱;根据实测的光谱数据和该温度对应的内部谱获得补偿后的外部谱。

    一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法

    公开(公告)号:CN108387547A

    公开(公告)日:2018-08-10

    申请号:CN201711487310.0

    申请日:2017-12-29

    Abstract: 本发明公开了一种红外图谱关联遥感设备的测谱补偿方法,包括(1)获取ti时刻红外图谱关联遥感设备的内部工作温度数据Ti,获得红外图谱关联遥感设备的工作温度变化规律;(2)采集ti时刻下多组红外图谱关联遥感设备的内部谱和外部谱叠加的光谱数据,获得该温度下的光谱数据平均值;(3)根据工作温度变化规律和各个温度下的实测光谱数据平均值建立红外图谱关联遥感设备内部谱的获取模型;(4)利用约束条件对模型进行求解,获得多个随温度Ti变化的内部谱;(5)根据实际外场测量时采集的红外图谱关联遥感设备的内部工作温度以及多个随温度Ti变化的内部谱获得该次测量中与该温度对应的内部谱;根据实测的光谱数据和该温度对应的内部谱获得补偿后的外部谱。

    一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法

    公开(公告)号:CN108200436A

    公开(公告)日:2018-06-22

    申请号:CN201711477821.4

    申请日:2017-12-29

    CPC classification number: H04N19/61 H04N19/52 H04N19/70

    Abstract: 本发明公开了一种面向线列扫描红外成像非均匀性残差的无损压缩方法,包括如下步骤:使用傅立叶分解提取出图像每列的直流分量并取整,得到图像列直流分量数组DC;将每列中的每个像素都减去直流分量数组DC中相应列的值,得到去除了像元在列向非均匀性的图像;对去列向非均匀性图像做分块动态范围自适应判别的预测压缩编码;对列直流分量向量DC进行无损一维预测压缩编码;分别对上述两种压缩码流进行传输。本发明使用傅里叶分解方法提取图像中像元在列向上的非均匀性,降低了图像的非均匀性残差,对非均匀成分和去除非均匀性的图像做无损压缩,并将压缩码流分别传输,有效提升了压缩比率,缓解了带宽受限的问题。

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