基于非局部平均滤波理论的红外超分辨率成像研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60902080
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    赖睿
  • 依托单位：
    西安电子科技大学
  • 学科分类：
    F0114.探测与成像
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

本项目提出了一种能适应低信噪比环境和复杂运动模式的超分辨率红外成像方法。该方法在分析研究红外成像系统退化模型的基础上，通过评估置信概率测度的方式从低分辨率图像序列中提取关联的近似像素对，而后利用所提取的一系列关联像素对融合重建出高分辨率图像，从而有效避免了显式运动估计误差对超分辨率重建精度的不利影响。本项目的研究成果将有助于提高现有红外成像系统的空间分辨率，促进国产红外探测器的实用化进程，并为我国新型图像探测器的设计与实现提供理论指导。

结项摘要

红外成像系统对目标空间细节的分辨能力在很大程度上取决于所获取图像的温度分辨率和空间分辨率。然而，受到材料、制造工艺和工作环境等因素的影响，红外探测器的非均匀响应和低象元密度会直接影响到成像的温度和空间分辨率。通过改善成像器件物理特性以获取高分辨率图像的方式难以在短期内实现，因此，借助于现代信号处理技术对输出图像进行超分辨率复原不失为一种低费效比的实现策略。. 目前，现存超分辨率成像方法大多建立在显式运动估计的基础上。就显式运动估计方法而言，仅有全局运动估计方法的精度能满足超分辨率重建的需求。然而实际的低分辨率图像场景中往往包含大量的局部运动，当噪声和混叠失真等干扰因素同时存在时，现有局部运动估计方法将会在图像发生局部运动的区域产生较大的误差，进而影响超分辨率重建的效果。可见，基于显式运动估计的超分辨率重建方法难以解决复杂运动模式和低信噪比条件下的鲁棒性问题。然而，红外成像所固有的“高背景低反差”特点决定了其观测数据极易受到噪声干扰，因此，若继续沿用上述方法将很难精确地获取观测帧间的相对运动信息，从而难以重建出期望的高分辨率图像。. 鉴于此，本项目提出了能适应低信噪比环境和复杂运动模式的红外超分辨率成像方法。不同于传统的超分辨率方法，该方法在分析研究红外成像系统退化模型的基础上，通过评估置信概率测度的方式（而非显示运动估计）从低分辨率图像序列中提取关联的近似像素对，而后利用所提取的一系列关联像素对融合重建出高分辨率图像，从而有效避免了显式运动估计误差对超分辨率重建精度的不利影响。此外，本项目还重点研究非局部平均滤波参数集的优化选取策略，以提升算法的实时性和精度。本项目的研究成果将有助于提高现有红外成像系统的空间分辨率，促进国产红外探测器的实用化进程，并可推广到其它波谱段（如：毫米波、多光谱等）的高空间分辨率成像应用中。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（9）
专利数量（3）
Nonuniformity correction algorithm based on adaptive filter for infrared focal plane arrays
基于自适应滤波器的红外焦平面阵列非均匀性校正算法
  • DOI：
    10.1016/j.infrared.2010.04.004
  • 发表时间：
    2010-07
  • 期刊：
    Infrared Physics and Technology
  • 影响因子：
    3.3
  • 作者：
    Zhou, Hui-xin;Qin, Han-lin;Lai, Rui;Wang, Bing-jian;Bai, Li-ping
  • 通讯作者：
    Bai, Li-ping
基于多尺度截断的弱小目标复杂背景抑制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    光学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周慧鑫;秦翰林;赖睿;刘上乾;Zhou Huixin1 Qin Hanlin1 Lai Rui2 Liu Shangqian1(1
  • 通讯作者：
    Zhou Huixin1 Qin Hanlin1 Lai Rui2 Liu Shangqian1(1
基于Shape Context和尺度不变特征变换的多模图像自动配准方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    强激光与粒子束
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王炳健;卢刚;黄洋;李庆;秦翰林;Wang Bingjian1,Lu Gang1,Huang Yang1,Li Qing2,Qin H;2.Institute of Microelectronics,Chinese Academy of
  • 通讯作者：
    2.Institute of Microelectronics,Chinese Academy of
基于多尺度分解的超光谱图像异常检测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    强激光与粒子束
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    秦翰林;姚柯柯;程茂林;周慧鑫;张翔;赖睿;Qin Hanlin1,Yao Keke1,Cheng Maolin1,Zhou Huixin1,Z;2.No.203 Research Institute of China Ordnance Indu;3.School of Microelectronics,Xidian University,Xi’
  • 通讯作者：
    3.School of Microelectronics,Xidian University,Xi’
Accelerating non-local means algorithm with random projection
利用随机投影加速非局部均值算法
  • DOI：
    10.1049/el.2010.2618
  • 发表时间：
    2011-02
  • 期刊：
    Electronics Letters
  • 影响因子：
    1.1
  • 作者：
    Lai, R.;Yang, Y. T.
  • 通讯作者：
    Yang, Y. T.

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其他文献

级联残差学习的红外图像非均匀性校正方法
  • DOI：
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  • 作者：
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    蔡艳
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  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
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  • 通讯作者：
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  • 作者：
    赖睿;周慧鑫;刘上乾;申建
  • 通讯作者：
    申建

其他文献

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基于TSV的大阵列灵巧红外焦平面三维异构集成关键技术研究
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相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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