四波段共光轴成像实验平台及其图像融合

2022-01-20刘志豪金伟其李力沙漠洲郭勤

光学精密工程 2022年1期

刘志豪，金伟其*，李力，沙漠洲，郭勤

四波段共光轴成像实验平台及其图像融合

刘志豪1，金伟其1*，李力1，沙漠洲2，郭勤2

（1.北京理工大学光电学院光电成像技术与系统教育部重点实验室，北京 100081；2.北京机电工程研究所，北京 100074）

为获取以及充分利用场景的多波段信息，同时为多波段图像算法研究奠定基础，基于非制冷红外焦平面阵列，研制了共光轴分束的可见光+近红外、短波红外、中波红外和长波红外四波段光电成像实验平台。给出了基于四波段光电成像实验平台的图像处理案例，使用现场可编程门阵列完成各路图像的预处理与多波段图像融合。预处理过程主要包括可见光机芯盲元校正以及基于梯度域滤波的中、长波红外机芯的低频非均匀性校正，从而优化各波段的图像质量。双波段和四波段图像融合采用色彩传递的方式对YUV颜色空间中线性组合融合的图像进行色彩增强，得到更佳的自然感彩色融合图像的同时保证了算法的运行效率。使用中、长波红外进行双波段红外测温，室内黑体实验表明，在20～80 ℃内双波段测温的准确度明显高于单波段测温，双波段测温误差小于3.5%，单点温度波动幅度小于0.7%。外场实验结果表明，信息融合图像能有效增强人眼对场景信息的理解。四波段光电成像实验平台能够获得场景的四波段信息，经过图像融合与双波段测温加强了对场景信息的理解。

光电成像；多波段成像；非制冷红外焦平面阵列；图像融合；双波段红外测温

1 引　言

随着多波段成像探测器技术的发展，多波段融合成像技术展现出广泛的应用前景。可见光+近红外、短波红外、中波红外和长波红外是目前最常用的光电成像波段。可见光+近红外波段具有与人眼视觉习惯一致的场景细节纹理信息；在常温情况下短波红外主要属于反射信息成像，且其传输特性优于可见光，目标场景的信息差异与可见光波段也有较为明显的差异；中波红外和长波红外主要反映目标场景的热辐射信息，与反射特性存在明显的差异，且中波红外和长波红外的辐射特性也有各自的特点，以往常用于测温、装甲目标识别等。因此，4个波段均包含目标场景特性的不同方面，即增加了目标场景的波谱信息，这些信息的有效利用或融合已成为提升光电成像系统侦察能力的有效手段［1-2］。

目前，一方面以硅基CCD/CMOS的可见光+近红外成像探测器性能不断提升，另一方面，短波、中波和长波红外焦平面探测技术也得到迅速发展，且双色甚至多色红外焦平面探测技术已走向实用，即多波段成像传感技术已逐渐成熟［3-5］，但对于多波段图像处理方法的研究仍然不足。双波段图像融合方法的研究已取得一些进展［6-12］，除一些简单的加权叠加算法外，基于色彩传递的自然感彩色融合算法具有计算量小，便于实时处理，已应用于可见光与红外的彩色夜视装备［9-10］；近年来，深度学习也在图像融合方面展现出良好的发展势头［12］。不过，多波段成像探测器整体上系统复杂，价格较高，且需要配套多通道配准、图像预处理等环节，限制了多波段图像处理算法的发展。

本文研制了一种基于CMOS的可见光+近红外、InGaAs短波红外焦平面机芯、非制冷红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array， IRFPA）的中波、长波红外成像机芯组成的四波段共光路光电成像实验平台，该平台能够同时获取目标场景中的四波段信息，并给出了双波段或四波段彩色融合、双波段融合、双波段红外测温等多种典型的多波段处理图像的效果，为后续其他处理算法的研究提供实验基础。

2 四波段共光轴光电成像实验平台

2.1　光学系统设计

如图1所示，实验平台从窗口进入光学系统的有效光谱辐射波长为0.4～12 μm，入射辐射经共光轴窗口后，被分成可见光+近红外波段、短波红外波段、中波以及长波红外波段。中波和长波红外物镜的焦距均取40 mm，可见光和短波红外采用变焦镜头，通过调节得到四路相同视场的聚焦成像。

图1　四波段共光轴成像光学系统

用于分离入射辐射的各分束镜反射及透射参数如表1所示。第一分束镜的基片材料采用进口多光谱ZnS，镀膜材料选用Ge、ZnS和YbF3，反射可见光和短波红外波段，透射中波红外和长波红外波段；第二分束镜的基片材料采用进口多光谱ZnS，镀膜材料选用Ge和ZnS，反射中波红外波段，透射长波红外波段；第三分束镜的基片材料采用石英玻璃，镀膜材料选用Ta2O5和SiO2，反射可见光和近红外波段，透射短波红外波段。

四通道共光轴分光成像系统具有如下优点：

（1）视场内景物均能准确配准，配准完成后对不同物距的景物不存在视差。共光轴的分光光学系统与要求严格配准的多通道成像系统十分契合。

表1分束镜的膜系设计

Tab.1　Film design of semi-reflective mirror

（2）共光轴的分光光学系统能通过光学和机械方式完成配准，不需进行电子配准，从而不会损失各个通道的视场和图像分辨率。

2.2　结构设计

如图2所示，四波段共光路成像实验平台包含多谱段窗口、四波段共光轴光学系统、四个波段物镜与成像机芯、数字视频处理板、内部数据接口以及外部数据/电源接口。可见光探测器采用昆山锐芯微公司低照度CMOS机芯，可在5×103lx弱光条件下清晰成像；中波和长波红外探测器分别使用烟台艾睿公司非制冷型宽波段机芯和常规长波红外机芯，在保证成像质量的前提下成本更低、稳定性更高。探测器参数如表2。

图2　四波段共光路成像实验平台

表2四波段共光路成像实验平台各探测器参数

Tab.2　Detector parameters of four-band coaxial imaging experimental platform

为保证四波段共光路成像实验平台具备光学配准的能力，在3个分束镜底部设计使用了俯仰旋转角和轴旋转角的微位移结构，4个相机可进行，，3个方向的位移和轴旋转角的调整，且均能锁死，同时保证了配准精度和机械结构强度。

配准是实现四通道成像后续图像融合与双波段测温的基础。根据系统的结构特点，使用如下步骤完成配准：（1）粗调。根据图2将4个相机和3个分束镜大致调到规定的位置；（2）微调长波红外相机，确定长波红外相机光轴后固定，以此为基准调整其他光学器件，完成其他部件的配准工作；（3）以长波红外相机为基准，调整第一分束镜，配准短波红外与长波红外图像；（4）以长波红外相机为基准，调整第二分束镜，配准中波红外图像与长波红外图像；（5）以长波红外相机为基准，调整第三分束镜，配准可见光与长波红外图像；（6）确定4个波段的图像是否完全配准。

配准完成后的4个通道图像同时传输到视频处理板中，使用FPGA（型号为XC7K325T）完成四路视频的预处理、图像融合、双波段测温等工作，实时输出四通道的原始图像、融合图像以及温度图像。

3 多波段图像信息融合

经过共光轴分光以及可见光+近红外、短波红外、中波红外以及长波红外机芯的成像与图像采集，得到经过配准且在时序上同步的4个波段视频信号。4个波段的实时图像信息输入到FPGA中，完成后续图像处理工作，包括各路图像的预处理、双波段或四波段彩色融合、双波段融合和双波段红外测温等。

3.1　单通道图像预处理

采集到的可见光+近红外波段、短波红外波段、中波红外波段以及长波红外波段的原始图像如图3所示。其中，短波红外、中波红外以及长波红外的原始图像为14位。值得注意的是，使用非制冷型探测器采集的中波红外图像质量较好，尽管图像四周有明显的四角热，但可通过两点校正以及其他非均匀性校正算法优化。

图3　同时采集的四波段原始图像

为优化图像质量，方便后续图像融合与双波段测温，需对各通道图像进行预处理，去除短波红外图像的盲元、中波红外与长波红外图像的低频辐射噪声与网格噪声。针对短波红外图像的盲元，通过标定确定盲元位置，再利用3×3模板内有效像元的均值作为盲元处的灰度，完成整幅图像的盲元校正。针对中波红外与长波红外图像的低频辐射噪声和网格噪声，先对两个探测器分别进行两点校正，再使用一种基于梯度域滤波的低频噪声校正方法优化中波红外图像［13］。

假设一种二元多项式C，（）校正模型探测器变化缓慢的非均匀性噪声，C，（）的表达式为：

其中：是矩阵T的与方向的梯度，是低频部分方向和方向分量的向量。

由于（T）1T矩阵只与图像尺寸有关，可提前计算存储于查找表中，便于硬件实时处理。

经过预处理后的四通道图像如图4所示，对比图3可见，图像质量得到一定的改善，可见光图像的盲元和中波红外图像的非均匀性噪声已基本去除。

图4　预处理后的四波段图像

3.2　双波段自然感彩色图像融合

针对可见光+近红外波段和长波红外波段的图像融合，采用基于YUV色彩传递的自然感彩色融合算法［8］，算法框图如图5。

图5　双波段自然感彩色融合流程

线性组合结构是一种简单有效的彩色融合处理算法。该算法通过将原始的双通道图像在YUV空间进行线性组合得到初始彩色化图像，即：

再将参考图像的颜色传递给初始彩色化图像，得到：

其中：，，和，，分别为彩色参考图像和初始彩色图像YUV各通道的标准差；，，和，，分别为彩色参考图像和初始彩色图像YUV各通道的均值。

基于色彩传递的自然感彩色融合图像如图6所示。本课题组前期通过主观实验［14］和客观评价方法［15-16］证明只要彩色参考图像的选择合适，基于色彩传递的彩色化方法可获得较其他传统方法更适宜的自然感彩色融合图像，在细节和色彩再现等方面均有很好的表现，目前已在DSP［9］和FPGA［10］硬件平台实现实时处理，且原理简单、计算量小，可实时处理。

图6　双波段自然感彩色融合图像

3.3　四波段自然感彩色图像融合

四波段红外图像融合采用基于色彩传递的自然感彩色融合算法，算法框图如图7所示，同时还可进行可见光+近红外、短波红外、中波红外以及长波红外中任意2个通道的融合。

图7　四波段自然感彩色融合流程

四波段图像的融合流程与双波段图像的融合相同，先将四波段图像在YUV空间线性组合，即有：

再通过式（5）的色彩传递过程获得最终的彩色融合图像。YUV彩色空间中，对于融合后的彩色图像在保证，固定（均为128）的前提下，只保留亮度通道即实现了基于颜色空间的灰度融合。图8展示了使用图6（c）的彩色参考图像进行四波段彩色融合得到的图像，其中彩色融合图像8（e）中，树叶部分通过色彩传递后被渲染成黄绿色，色彩表现接近人眼视觉特性。

将4个波段图像融合于一张图像，保留了每个波段信息的同时，保证了原始信息的可辨识度，能对场景中的目标进行更加快速地探测与识别。使用YUV空间进行色彩传递，减少了大量的对数与指数运算，是最有利于硬件实时视频处理的颜色空间。

目前的融合算法多使用可见光与长波红外进行融合，使用可见光、短波红外、中波红外以及长波红外这4个波段进行融合的方法及成像系统少见。本系统使用4个波段的信息进行融合，实现多光谱信息的协同体现，在保证算法处理速度的前提下，具备高的可靠性和鲁棒性。

3.4　基于双波段红外的温度场图像重构

辐射测温法源于黑体辐射的普朗克定律，实际应用中测温准确度还受到探测器、大气的光谱透过率以及光学系统参数等因素的影响。根据探测器的响应原理，在两测温波段［min，max］，探测器输出的信号电平为：

其中：R（）为探测器光谱响应率；为探测器单元面积；（）物体光谱发射率；为光学系统的通光口径；为光学系统焦距；a（）为大气光谱透过率；0（）为光学系统透过率；普朗克定律eb（）为黑体辐射出射度。

在双波段比色测温的应用中，一般会使用探测器获得的不同红外波段信号量的比值来确定所测物体的温度，其比值结果为［17-18］：

使用中、长波红外的双波段比色测温可以大幅减小测温目标的光谱发射率和传输过程中光谱透过率对测温准确度的影响，近似认为两个不同波段信号的比值是一个与温度相关的函数，从而反演出温度场图像。

在标定实验中，采用IRTS-300型黑体系统，它由面源黑体和平行光管组成。在5～21 ℃每隔2 ℃采集100幅图像；在25～90 ℃每隔5 ℃采集100幅图像，使用最小二乘法拟合中波与长波图像像元灰度值的比值与温度之间的关系曲线如图9所示，对应的拟合方程为：

采集到的中、长波红外图像经过预处理后，计算出各像素点的信号强度比值，再通过标定实验拟合出的曲线得出温度场图像。整个图像的处理过程在FPGA中完成，流程如图10所示。使用图7的中长波红外图像得到的温度图像如图11所示。

图10　双波段测温软件流程

图11　中波和长波红外图像生成的温度图像

为验证双波段测温的精度，采用RTS-300型黑体在20～80 ℃内每隔5 ℃进行一次温度测量实验，结果如表3所示。在20～80 °C内，双波段测温的准确度明显高于单波段测温，且双波段测温误差小于3.5%，表明双波段测温方法是有效可行的。

表3双波段与单波段测温结果

Tab.3　Results of dual-band and single-band temperature measurement

为分析单点稳定性，将面源黑体稳定在40 ℃，每隔一段时间读取一组经标定的多波段成像系统的测温值，结果如图12所示。可以看出，测量温度在40 ℃周围波动，波动幅度在0.7%左右。

图12　测温单点稳定性结果

本实验平台中波和长波红外双波段测温的特点为：（1）采用非制冷中、长波红外焦平面探测器，工作稳定、成本低，能同时获得场景中波和长波红外信息及温度信息，不需专用的测温探测器；（2）双波段比色测温能够有效降低因物体发射率不同、红外辐射传播过程中衰减造成的测温误差；（3）双波段比色测温能对场景进行大范围、远距离的温度测量，也便于方便地甄别图像中温度不同的环境目标。

3.5　外场实验

为验证本四波段共光路成像实验平台的成像效果，分别在海面与陆地进行实验，预期利用目标在各个波段下辐射量的差异将场景中不同目标进行区分。

海面实验结果如图13所示，在烟幕遮挡的情况下，可见光与短波红外图像中的船只目标已基本被遮挡，但中波红外与长波红外图像中能大致看到船体。从彩色融合图像可知，四波段图像已进行了较好的配准，且保留了四波段的信息。船只颜色在融合图像中呈红色，烟幕在融合图像中呈青色，通过颜色即可区分出船与烟幕。

图14　陆地实验结果

陆地实验结果如图14所示。场景中包含天空、建筑楼、车辆和树等，信息丰富。因雾天昏暗，中波红外图像质量明显降低。彩色融合图像能还原出天空的蓝色、树的绿色，车辆等在中、长红外图像中灰度值较大的目标偏红色，与树、天空等冷色调可明显地区分开。

通过海面与陆地的实验可知，四波段共光路成像实验平台获取了各个波段目标场景的独有信息，通过彩色图像融合，这些独有信息呈现出不同的颜色并集成在一幅图像以不同的颜色信息进行展示，方便快速进行目标探测与识别。同时，能利用中波和长波红外图像快速生成目标场景的等效温度图像，增加了新的目标场景信息。

4 结　论

本文设计并研制了一个包含可见光+近红外、短波红外、中波红外以及长波红外的四波段光电成像实验平台，通过分束镜实现共光轴4个波段的分离，使用FPGA完成图像预处理、双波段/四波段图像的融合，可实时采集已配准的四波段图像序列与各波段融合图像序列，为多波段图像处理算法的研究提供了平台；通过将双波段的自然感彩色图像融合算法扩展至四波段，给出了一个多波段图像处理方案。

通过盲元校正、两点非均匀性校正以及低频辐射非均匀性校正环节优化各通道的成像质量，采用自然感彩色融合方法对双/多个波段图像进行融合，先在YUV空间中对4个波段图像进行线性叠加获得初始彩色化图像，再将彩色参考图像的色彩传递给初始彩色化图像，得到符合人眼视觉特性的自然感彩色图像。使用中、长波红外图像实时生成场景温度图像。并通过IRTS-300型黑体对测温误差进行了分析，在20～80 ℃内，双波段红外测温的准确度明显高于单波段红外测温，双波段测温误差小于3.5%，单点温度波动幅度小于0.7%。外场实验表明，四波段共光轴成像实验平台能将目标在不同波段的信息转换为颜色信息集成在一幅融合图像中，方便后续的目标探测与识别。

非制冷型中波红外机芯虽然已达到可用的要求，但与长波红外机芯相比成像质量还有差距，信噪比需要进一步提升。在成像质量受器件工艺限制提升缓慢的情况下，可通过图像去噪、图像增强等算法优化图像质量。高性能成像可使用制冷型红外成像机芯。

双波段测温尽管可减小辐射发射率的影响，其结果仍受物体反射率等因素的影响。由于实际成像场景各异，很难用一个合适的常系数修正中波/长波辐射关系。为了提高双波段红外测温的精度，可利用多波段场景信息，通过场景先验知识或分类深度学习算法获取目标信息实现基于场景的辐射修正；再通过添加距离校正因子优化校正模型，减小不同景深大气对测温的影响。

［1］许洪，王向军. 多光谱、超光谱成像技术在军事上的应用［J］. 红外与激光工程， 2007， 36（1）： 13-17.

XU H， WANG X J. Applications of multispectral/hyperspectral imaging technologies in military［J］.， 2007， 36（1）： 13-17.（in Chinese）

［2］戴立群，唐绍凡，徐丽娜，等. 从可见光到热红外全谱段探测的星载多光谱成像仪器技术发展概述［J］. 红外技术， 2019， 41（2）： 107-117.

DAI L Q， TANG SH F， XU L N，. Development overview of space-borne multi-spectral imager with band range from visible to thermal infrared［J］.， 2019， 41（2）： 107-117.（in Chinese）

［3］李静，宋广，董珊，等. 非制冷红外焦平面探测器研究进展与趋势［J］. 红外， 2020， 41（10）： 1-14， 24.

LI J， SONG G， DONG SH，. Research progress and trend of uncooled infrared focal plane detectors［J］.， 2020， 41（10）： 1-14， 24.（in Chinese）

［4］汪良衡，李云涛，雷华伟，等. InAs/GaSb超晶格长波红外探测器［J］. 红外技术， 2018， 40（5）： 473-476.

WANG L H， LI Y T， LEI H W，. Long-wavelength super lattice infrared detectors based on InAs/GaSb［J］.， 2018， 40（5）： 473-476.（in Chinese）

［5］李雪，邵秀梅，李淘，等. 短波红外InGaAs焦平面探测器研究进展［J］. 红外与激光工程， 2020， 49（1）： 64-71.

LI X， SHAO X M， LI T，. Developments of short-wave infrared InGaAs focal plane detectors［J］.， 2020， 49（1）： 64-71.（in Chinese）

［6］骆媛，王岭雪，金伟其，等. 微光（可见光）/红外彩色夜视技术处理算法及系统进展［J］. 红外技术， 2010， 32（6）： 337-344.

LUO Y， WANG L X， JIN W Q，. Developments of image processing algorithms and systems for LLL（vis.）/IR color night vision［J］.， 2010， 32（6）： 337-344.（in Chinese）

［7］张洪伟，丁亚林，马迎军，等. 红外双波段双视场成像告警系统设计［J］. 光学精密工程， 2020， 28（6）： 1283-1294.

ZHANG H W， DING Y L， MA Y J，. Design of infrared dual-band/dual-FOV imaging early warning system［J］.， 2020， 28（6）： 1283-1294.（in Chinese）

［8］史世明，王岭雪，金伟其，等. 基于YUV空间色彩传递的可见光/热成像双通道彩色成像系统［J］. 兵工学报， 2009， 30（1）： 30-35.

SHI SH M， WANG L X， JIN W Q，. A dual-band color imaging system for visible and thermal IR images based on color transfer in YUV color space［J］.， 2009， 30（1）： 30-35.（in Chinese）

［9］骆媛，金伟其，刘效东. 基于颜色查找空间的自然感彩色融合算法及DSP实时实现［J］. 红外与激光工程， 2012， 41（8）： 2241-2246.

LUO Y， JIN W Q， LIU X D. Color look-up space based natural color fusion algorithm and DSP real-time implementation［J］.， 2012， 41（8）： 2241-2246.（in Chinese）

［10］范永杰，金伟其，李力，等. 基于FPGA的可见光/红外双通道实时视频融合系统［J］. 红外技术， 2011， 33（5）： 257-261.

FAN Y J， JIN W Q， LI L，. Real time fusion system for visible and IR video based on FPGA［J］.， 2011， 33（5）： 257-261.（in Chinese）

［11］杨桄，童涛，陆松岩，等. 基于多特征的红外与可见光图像融合［J］. 光学精密工程， 2014， 22（2）： 489-496.

YANG G， TONG T， LU S Y，. Fusion of infrared and visible images based on multi-features［J］.， 2014， 22（2）： 489-496.（in Chinese）

［12］ SUN C Q， ZHANG C， XIONG N X. Infrared and visible image fusion techniques based on deep learning： a review［J］.， 2020， 9（12）： 2162.

［13］ CAO Y P， TISSE C L. Single-image-based solution for optics temperature-dependent nonuniformity correction in an uncooled long-wave infrared camera［J］.， 2014， 39（3）： 646-648.

［14］金伟其，贾晓婷，高绍姝，等. 彩色融合图像的质量主观评价［J］. 光学精密工程， 2015， 23（12）： 3465-3471.

JIN W Q， JIA X T， GAO SH SH，. Subjective evaluation of quality for color fusion images［J］.， 2015， 23（12）： 3465-3471.（in Chinese）

［15］高绍姝，金伟其，王岭雪，等. 基于场景理解的双波段彩色融合图像质量评价［J］. 红外与激光工程， 2014， 43（1）： 300-305.

GAO SH SH， JIN W Q， WANG L X，. Quality evaluation for dual-band color fusion images based on scene understanding［J］.， 2014， 43（1）： 300-305.（in Chinese）

［16］张勇，金伟其. 夜视融合图像质量客观评价方法［J］. 红外与激光工程， 2013， 42（5）： 1360-1365.

ZHANG Y， JIN W Q. Objective assessment method of night vision fusion image quality［J］.， 2013， 42（5）： 1360-1365.（in Chinese）

［17］张林，张志杰，李岩峰. 双波段比色测温技术的应用［J］. 现代电子技术， 2019， 42（8）： 1-5.

ZHANG L， ZHANG ZH J， LI Y F. Application of dual-waveband colorimetric temperature measurement technology［J］.， 2019， 42（8）： 1-5.（in Chinese）

［18］邢冀川，刘广荣，金伟其，等. 双波段比色测温方法及其分析［J］. 红外技术， 2002， 24（6）： 73-76.

XING J CH， LIU G R， JIN W Q，. Dual waveband chromatic thermometry and its analysis［J］.， 2002， 24（6）： 73-76.（in Chinese）

Four-band coaxial imaging experimental platform and its image fusion methods

LIU Zhihao1，JIN Weiqi1*，LI Li1，SHA Mozhou2，GUO Qin2

（1，，，100081，；2，100074，），：

To obtain and make full use of the multi-spectrum information of the scene， and to lay the foundation for the research of multi-band image algorithms， a four-band coaxial imaging experimental platform of visible light + near infrared， short wave infrared， mid-wave infrared and long-wave infrared was developed based on uncooled infrared focal plane array （IRFPA）. Image processing cases based on the four-band imaging experimental platform were presented. FPGA was used in the preprocessing of each channel of image and the fusion of multi-band image. The image quality of each band was optimized by the preprocessing procedure， that included the blind point correction of the visible sensor and nonuniformity correction of the mid-wave and long-wave infrared sensors based on grad-filtering. Dual-band and four-band image fusion enhanced the color of the fusion image obtained by linear combination in the YUV color space by color transfer， thus resulting in a natural color fusion image as well as ensuring the operating efficiency of the algorithm. Dual-band infrared temperature measurement was performed using medium and long-wave infrared. The blackbody experiment shows that in the temperature range of 20-80 ℃， the accuracy of dual-band temperature measurement is significantly higher than that of single-band temperature measurement， the error of dual-band temperature measurement is less than 3.5%， and the single-point temperature fluctuation range is less than 0.7%. The outfield experiment results show that information fusion images can effectively enhance the human eye’s understanding of scene information. The four-band imaging experimental platform can easily obtain the four-band information of the scene， and image fusion and dual-band temperature measurement can strengthen the understanding of scene information.

photoelectric imaging； multi-band infrared imaging； un-cooled infrared focal plane array（IRFPA）； image fusion； dual-band temperature measurement

TN216

10.37188/OPE.20223001.0001

1004-924X（2022）01-0001-11

2021-08-27；

2021-10-15.

精导十三五重点预研项目（No.41415020102）；国家自然科学基金资助（No.61871034）

刘志豪（1996），男，湖北潜江人，博士研究生，2017年于北京理工大学获得学士学位，主要从事多波段红外成像技术及相关算法的研究。E-mail：840064852@qq.com