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基于meth小波变换的激光测距算法

红外与激光工程 2011年第10期40卷 1928-1934页

作者：隋修宝陈钱顾国华徐彤南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室江苏南京210094

针对目前常用的脉冲激光测距技术存在的测距速度和测距精度不高、仅适用于测距仪和被测目标之间相对静止或低速运动的场合的问题,提出了采用mexh小波变换方法的脉冲激光测距技术。该技术能够准确地测量出发射脉冲与回波脉冲之间的时间差... 详细信息

针对目前常用的脉冲激光测距技术存在的测距速度和测距精度不高、仅适用于测距仪和被测目标之间相对静止或低速运动的场合的问题,提出了采用mexh小波变换方法的脉冲激光测距技术。该技术能够准确地测量出发射脉冲与回波脉冲之间的时间差,并有效降低噪声干扰。实验数据表明:该技术在高速运动中对几米到十几米的目标定距精度优于(-0.3 m,0.3 m),定距时间不大于62μs,可以最大限度地发挥炸弹的爆炸威力。

关键词：激光近炸引信高速近程小波变换

640×512制冷探测器积分时间与SNR分析

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红外与激光工程 2012年第1期41卷 43-48页

作者：刘宁陈钱顾国华隋修宝南京理工大学光电工程国防重点实验室江苏南京210094

对国产640×512中波凝视型制冷焦平面探测器的积分时间与信噪比(SNR)之间的关系进行了研究,以积分时间与探测器输出信号和噪声关系的原理为基础,分别对探测器正常工作时的输出信号情况以及输出噪声情况做了仔细的分析。文中分析了随着... 详细信息

对国产640×512中波凝视型制冷焦平面探测器的积分时间与信噪比(SNR)之间的关系进行了研究,以积分时间与探测器输出信号和噪声关系的原理为基础,分别对探测器正常工作时的输出信号情况以及输出噪声情况做了仔细的分析。文中分析了随着积分时间的增加,实际探测器输出信号和噪声信号各自的增长关系,并通过大量的数据和图表印证了这种关系的正确性,并最终得出了积分时间对探测器信噪比的影响程度,给出了最佳工作积分时间。

关键词：制冷探测器积分时间信噪比

A Small Target Detection Method for Sea Surface Based on guided Filtering and Local Mean Gray Difference

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Journal of Computer and Communications 2023年第12期11卷 49-63页

作者： Dongming Lu Mengke Wang Xinxin Yang Longyin Teng Jiangyun Tan Zechen Tian Liping Wang guohua gu School of Electronic and Optical Engineering Nanjing University of Science and Technology Nanjing China

The traditional small target detection algorithm often results in a high false alarm rate on the sea surface background. To address this issue, a small target detection method based on guided filtering and local average gray level difference was proposed in this paper for the sea surface. Firstly, the method enhanced the details of the small targets by employing guided filtering to suppress the background clutter and noise in the sea surface image. Subsequently, the local average gray level difference of each point in the image was calculated to further distinguish the targets from other interference points. Finally, the threshold segmentation method was utilized to obtain the actual small targets on the sea surface. After conducting experiments on various sea surface scenes, the LSCRG, BSF, and ROC curve were computed for the proposed method and five other algorithms. Comparative analysis with BS, Top-hat, TDLMS, Max-median, and LCM demonstrates the superiority of the proposed method for infrared small target detection on the sea surface.

关键词： Sea Surface Infrared Small Targets guided Filtering Detail Enhancement

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高速高清CCD自适应相关双采样技术

红外与激光工程 2014年第1期43卷 155-159页

作者：王士绅隋修宝陈钱顾国华南京理工大学电光学院江苏南京210094

相关双采样技术被广泛地应用于CCD视频采集,能够有效地消除复位噪声,白噪声等CCD输出噪声。但是当CCD工作在高帧频状态下,需要高速的输出数据,由于像素时钟较快会出现采样位置不稳的情况。文中采用自适应相关双采样技术,可以自适应地调... 详细信息

相关双采样技术被广泛地应用于CCD视频采集,能够有效地消除复位噪声,白噪声等CCD输出噪声。但是当CCD工作在高帧频状态下,需要高速的输出数据,由于像素时钟较快会出现采样位置不稳的情况。文中采用自适应相关双采样技术,可以自适应地调整采样脉冲的相位,使相关双采样的两个采样脉位于合理的采样位置,能够正确地采集像素信息。采用自适应调整CCD相关双采样位置的技术,能使高清高速CCD在像素频率很高的情况下,也能稳定地工作,输出高质量的图像。

关键词：自适应相关双采样高速高清噪声 CCD

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一种具有噪声抑制功能的红外图像锐化算法

光学学报 2009年第7期29卷 1807-1811页

作者：钱惟贤陈钱顾国华管志强南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点实验室

锐化是图像增强巾一项关键性的技术,但如果图像中包含噪声,噪声也会囚为锐化而放大,最终导致信噪比的降低。探索了一种算法既可以对图像进行锐化滤波,又不降低图像的信噪比。采用模式识别的相关理论,基于隶属度和概率松弛技术对红外图... 详细信息

锐化是图像增强巾一项关键性的技术,但如果图像中包含噪声,噪声也会囚为锐化而放大,最终导致信噪比的降低。探索了一种算法既可以对图像进行锐化滤波,又不降低图像的信噪比。采用模式识别的相关理论,基于隶属度和概率松弛技术对红外图像中由真实边缘和由各种噪声引起的亮度数值变化进行区分,对不同区域采用不同的锐化处理。该算法不同于传统图像锐化算法只基于局部对比度的缺点,在图像锐化过程中考虑图像边缘和噪声的空间分布的差异,改善了传统边缘增强算法对噪声放大的缺点。实验数据表明,该锐化方法未引起信噪比的降低,具有良好的前景和实用价值。

关键词：图像处理红外图像锐化隶属度概率松弛技术

汶川大地震前后GPS观测的精密单历元解得到的震区地壳运动

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地震学报 2011年第3期33卷 319-326页

作者：顾国华孟国杰方颖中国地震局地震预测研究所中国北京100036

利用BERNESE软件的单历元观测值双差定位功能,获取了接近2008年5月12日汶川MS8.0大地震震中5个GPS观测站(PIXI,CHDU,JYAN,NEIJ和LUZH站)震前的短临位移过程及震后短时间的位移.通过拟合和对比分析,讨论了单历元解的精度.计算结果表明,以... 详细信息

利用BERNESE软件的单历元观测值双差定位功能,获取了接近2008年5月12日汶川MS8.0大地震震中5个GPS观测站(PIXI,CHDU,JYAN,NEIJ和LUZH站)震前的短临位移过程及震后短时间的位移.通过拟合和对比分析,讨论了单历元解的精度.计算结果表明,以YANC站为固定站,LUZH站震前5月9日N(南北向)、E(东西向)和U(垂直向)3个分量日变化明显异常;而近震中的PIXI,JYAN和NEIJ站震前1小时内垂直位移非常显著,特别是离震中36km的PIXI站在震前不到1小时的时间内垂直位移变化达300mm以上.震后,PIXI站的水平位移更为突出,2个分量均超过400mm,十分接近高精度的周解结果.这些变化均显著大于单历元解的误差水平.尽管目前的GPS数据处理尚不能实时获取单历元解,但所得到的结果为观测研究大地震近震中临震前的地壳运动提供了依据.

关键词： GPS 地壳运动单历元解汶川大地震垂直位移

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EMCCD图像自适应模糊中值滤波算法研究

红外与激光工程 2013年第11期42卷 3150-3155页

作者：齐蕾张闻文陈钱顾国华南京理工大学电光学院江苏南京210094

针对电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素... 详细信息

针对电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声密度随着增益的变化而变化,提出了一种基于噪声点检测的自适应模糊中值滤波算法。该算法由模糊滤波模块和自适应模块两部分组成。首先,该算法对滤波窗口内的中心点进行噪声检测;然后对检测为噪声的像素点引入双阈值,并根据引入的阈值和滤波窗口内的中值建立噪声点的模糊隶属函数,根据模糊隶属函数对噪声点进行滤波处理后输出;最后采用自适应模块调整待处理图像的像素。仿真及实验结果表明,新算法不仅能够有效地将图像中的噪声去除,而且很好地保护了图像中的细节和边缘,PSNR比传统的自适应中值滤波算法平均提高了15 dB以上;该算法在低噪声密度情况下性能明显好于其他中值滤波器,在高噪声密度情况下性能也比较稳定。

关键词：中值滤波模糊推理隶属函数自适应 EMCCD图像处理

Fringe pattern analysis using deep learning

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Advanced Photonics 2019年第2期1卷 34-40页

作者： Shijie Feng Qian Chen guohua gu Tianyang Tao Liang Zhang Yan Hu Wei Yin Chao Zuo Nanjing University of Science and Technology School of Electronic and Optical EngineeringNanjingChina Jiangsu Key Laboratory of Spectral Imaging and Intelligent Sense NanjingChina Nanjing University of Science and Technology Smart Computational Imaging Laboratory(SCILab)NanjingChina

In many optical metrology techniques,fringe pattern analysis is the central algorithm for recovering the underlying phase distribution from the recorded fringe *** extensive research efforts for decades,how to extract the desired phase information,with the highest possible accuracy,from the minimum number of fringe patterns remains one of the most challenging open *** by recent successes of deep learning techniques for computer vision and other applications,we demonstrate for the first time,to our knowledge,that the deep neural networks can be trained to perform fringe analysis,which substantially enhances the accuracy of phase demodulation from a single fringe *** effectiveness of the proposed method is experimentally verified using carrier fringe patterns under the scenario of fringe projection *** results demonstrate its superior performance,in terms of high accuracy and edge-preserving,over two representative single-frame techniques:Fourier transform profilometry and windowed Fourier transform profilometry.

关键词： fringe analysis phase measurement deep learning

基于MeanShift算法的光子多普勒测速信号提取方法研究

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中国激光 2014年第11期41卷 211-219页

作者：王玮顾国华何伟基陈钱南京理工大学江苏省光谱成像与智能感知重点实验室江苏南京210094

针对目前光子多普勒测速(PDV)信号处理方法抗噪性能不足的现状,提出了一种对激光多普勒信号的短时傅里叶变换(STFT)频谱图进行轨迹搜索找出有效目标信号的方法,该方法利用对搜索方向进行加权的MeanShift迭代过程来得到密度函数极大值点... 详细信息

针对目前光子多普勒测速(PDV)信号处理方法抗噪性能不足的现状,提出了一种对激光多普勒信号的短时傅里叶变换(STFT)频谱图进行轨迹搜索找出有效目标信号的方法,该方法利用对搜索方向进行加权的MeanShift迭代过程来得到密度函数极大值点,然后将该点作为有效信号的轨迹点。实验表明,在给出合适的初始迭代点的情况下,该算法能准确地从含有大量噪声及干扰的短时傅里叶变换频谱图中提取出有效信号,对于强噪声条件下这种PDV信号提取算法具有较强的稳健性。

关键词：信号处理 PDV信号提取短时傅里叶变换 MeanShift