小型机载偏振成像系统研制及应用研究.pptx

小型机载偏振成像系统研制及应用研究汇报人：2024-01-09

目录项目背景与意义系统总体设计与实现偏振成像传感器设计与优化数据处理与图像质量提升策略实验验证与性能评估应用场景拓展与未来发展规划CONTENTS

01项目背景与意义CHAPTER

偏振成像技术原理利用光线中偏振信息的差异，通过特定的偏振器件和光学系统获取目标场景的偏振图像。该技术能够揭示场景中物体的表面特性、材质、形状等隐藏信息。偏振成像技术优势相比于传统成像技术，偏振成像技术具有更高的目标识别能力、更低的背景干扰以及更强的场景适应性。它能够在复杂环境中提取出更多有用信息，为后续的图像处理和理解提供有力支持。偏振成像技术原理及优势

随着无人机等小型飞行器的普及，对搭载于其上的成像系统提出了小型化、轻量化的要求。小型偏振成像系统能够满足这一需求，为无人机等小型飞行器提供高质量的成像能力。小型化需求无人机市场持续增长，为小型机载成像系统提供了广阔的应用前景。同时，随着安防、环保、农业等领域的不断发展，对小型机载偏振成像系统的需求也在不断增加。市场分析小型机载系统需求与市场分析

研制一种小型化、轻量化、高性能的机载偏振成像系统，实现实时获取和处理偏振图像的能力，为无人机等小型飞行器提供先进的成像解决方案。项目目标完成小型机载偏振成像系统的原理样机研制和性能测试，验证系统的可行性和实用性；发表学术论文或申请相关专利，推动偏振成像技术的发展和应用；与相关企业或研究机构建立合作关系，推动项目的产业化和应用推广。预期成果项目目标与预期成果

02系统总体设计与实现CHAPTER

采用高性能、低噪声的偏振成像传感器，实现偏振信息的精确获取。偏振成像传感器设计合理的光学系统，包括镜头、滤光片等，确保成像质量和偏振信息的准确性。光学系统负责控制传感器进行数据采集，并对原始数据进行预处理和存储。数据采集与处理模块为整个系统提供稳定可靠的电源，并实现系统的启动、停止、参数设置等功能。电源与控制系统硬件组成及功能描述

软件架构与算法流程软件架构采用模块化设计思想，将系统软件划分为数据采集、预处理、偏振信息提取、图像重建等模块，实现各模块间的独立开发和协同工作。算法流程首先进行数据采集和预处理，然后利用偏振信息提取算法从原始数据中提取出偏振信息，最后通过图像重建算法将偏振信息转化为可视化的偏振图像。

实时图像处理采用高性能计算平台和并行处理技术，实现偏振图像的实时处理和分析。系统小型化与集成化通过选用小型化元器件和紧凑的结构设计，实现系统的小型化和集成化，满足机载应用的需求。偏振信息精确获取通过优化光学系统和传感器设计，提高偏振信息的获取精度和稳定性。关键技术难题及解决方案

03偏振成像传感器设计与优化CHAPTER

选择适合小型机载的偏振成像传感器，如分振幅型、分孔径型或分时型等。传感器类型具有高灵敏度、低噪声、宽动态范围、高帧率和良好的偏振测量精度等。性能要求传感器类型选择及性能要求

设计合理的光学系统结构，包括入射光路、偏振态调制光路和探测光路等。采用光学仿真软件进行光学系统优化，如Zemax、CodeV等，以实现高成像质量和偏振测量精度。光学系统设计及优化方法优化方法光学系统结构

探测器类型选择适合偏振成像的探测器，如CCD、CMOS或InGaAs等。性能评估评估探测器的量子效率、噪声性能、暗电流、响应非均匀性和动态范围等关键性能参数，以确保满足偏振成像需求。探测器选型及性能评估

04数据处理与图像质量提升策略CHAPTER

去除噪声、无效数据和异常值，保证数据的一致性和有效性。数据清洗数据标准化数据增强将数据按照一定比例进行缩放，消除量纲对后续处理的影响。通过旋转、平移、缩放等操作扩充数据集，提高模型的泛化能力。030201数据预处理流程和方法

利用像素间的空间关系进行图像增强，如直方图均衡化、中值滤波等。空域增强在频率域对图像进行滤波处理，如低通、高通、带通滤波等。频域增强利用神经网络模型学习图像的特征表示，实现自适应的图像增强。深度学习增强图像增强算法研究与应用

传统目标检测方法基于滑动窗口或区域提议的方法，结合手工设计的特征进行分类和回归。深度学习目标检测方法利用卷积神经网络提取图像特征，结合锚框、ROIPooling等技术实现目标的检测和识别。目标跟踪技术在连续帧中对目标进行跟踪，可以采用滤波、光流、深度学习等方法。目标检测与识别技术探讨030201

05实验验证与性能评估CHAPTER

03偏振光源使用稳定且可调的偏振光源，以模拟太阳光和天空光的不同偏振状态。01实验室环境温度、湿度、光照等环境参数均经过严格控制，以模拟实际飞行环境。02测试样本采用多种不同反射特性的目标样本，包括金属、非金属、涂层等材质。实验环境和条件设置

系统性能测试结果展示偏振度测量精度