红外图像序列生成
傅立叶红外光谱的基本原理
傅立叶红外光谱的基本原理傅立叶红外光谱是一种常用的分析技术，可用于物质的结构、成分、功能等方面研究。
本文将介绍傅立叶红外光谱的基本原理。
傅立叶变换原理：在物理学中，傅立叶变换是一个重要的数学工具，可将一个信号分解为其频率组成的成分。
傅立叶变换有一个重要的定理：一个连续的函数f(x)可以分解为一个无限序列的正弦和余弦波，它们的频率相等但幅度和相位不同。
这个定理被称为傅立叶累积定理。
光谱：光谱是许多不同波长的光以一定顺序排列的结果，通常用于分析物质的结构和成分。
光谱可以分为许多类型，如紫外-可见光谱、震荡光谱、拉曼光谱和红外光谱。
傅立叶红外光谱：红外光谱是一种光谱，在红外区域（4000-400 cm-1）内测量光的吸收或反射，被用于识别有机和无机材料、确定它们的化学结构和组成。
傅立叶红外光谱（Fourier Transform Infrared, FTIR）是一种常见的红外光谱技术，它使用傅立叶变换技术将原始的时域信号转换为频域信号。
1. 仪器部件FTIR光谱仪主要由光源、样品室、光学获取系统、干涉仪和探测器组成。
光源通常使用红外辐射源，样品室是用于放置样品的密闭舱室。
光学获取系统通常使用凸透镜或反射镜收集被样品吸收、散射、反射后的光束，转换成光学信号并送入干涉仪。
干涉仪主要包括一组分束器和一组反射镜，用于将样品光与基准光一起通过一个干涉仪的方式来获取光学信号。
探测器则用于检测干涉仪的光学信号并转换成电学信号。
2. 工作流程对于所需分析的样品，在样品室中放置一小量。
光源发出红外辐射，通过样品室中的样品，样品吸收部分红外辐射并反射部分红外辐射。
通过光学获取系统收集反射的、吸收的、散射的光，并将其送入干涉仪。
干涉仪通过干涉的方式获取光学信号，并将其转换成电学信号。
探测器接收电学信号并记录在光谱图中。
3. 数据处理数据处理之前需要进行配准，即干涉仪产生的干涉图像作为参考点。
然后需要经过傅立叶变换将时域信号转换成频域信号，并进行谱峰分析，即对谱图中各个峰进行处理分析。
红外光谱图分析
红外光谱图分析简介红外光谱图分析是一种常见的分析方法，广泛应用于化学、生物、材料等领域。
通过测量样品在红外光谱范围内的光吸收，可以获得关于样品中分子结构和化学键的信息。
本文将简要介绍红外光谱图的基本原理、数据处理和常见应用。
基本原理红外光谱图是由红外光谱仪测量得到的，其原理基于分子吸收特性。
在红外光谱范围内，分子会吸收特定波长的红外光，这些波长对应于分子振动和转动。
通常，红外光谱图的横坐标为波数（cm^-1），纵坐标为吸光度或透射率。
数据处理对于红外光谱图的数据处理，通常需要进行以下几个步骤：1.基线校正：红外光谱中可能存在噪声或基线漂移，需要通过基线校正来消除这些干扰。
一种常见的方法是使用多项式函数拟合基线。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 生成示例数据x = np.linspace(4000, 400, 1000)y = np.random.normal(0, 0.1, size=1000) + np.exp (-0.01 * x)# 多项式拟合coefficients = np.polyfit(x, y, 3)baseline = np.polyval(coefficients, x)# 绘制结果plt.plot(x, y, label='Original Spectrum')plt.plot(x, baseline, label='Baseline')plt.legend()plt.xlabel('Wavenumber (cm$^{-1}$)')plt.ylabel('Absorbance')plt.title('Baseline Correction')plt.show()2.峰提取：在光谱图中，各个峰代表了样品中不同的化学键和功能团。
通过峰提取可以定量分析样品中的各个成分。
红外图像的原理
红外图像的原理
红外图像的原理是基于物体发射和传播红外辐射的特性。
物体在温度高于绝对零度时，会发出红外辐射，波长范围一般为0.75至1000微米。
红外辐射可以穿透大气和某些透明材料，因此红外图像可以通过探测器接收到这些辐射。
红外图像的成像过程主要包括以下几个步骤：
1. 辐射接收：红外探测器通过感应器件接收到物体发射的红外辐射。
2. 光电转换：红外辐射进入探测器后，会与探测器材料中的特定元素相互作用。
这些元素会吸收红外辐射能量，使得阴极和阳极之间的电势产生变化。
3. 信号放大：探测器输出的微弱电信号经过放大电路的处理，以增强信号强度。
4. 信号处理：放大后的信号经过滤波和去噪等处理，以去除干扰和提高图像质量。
5. 图像显示：经过信号处理后的红外图像会传输到显示器上，并以可视化的方式展示物体的红外辐射分布情况。
红外图像的原理基于物体发射红外辐射的特性，通过探测器将红外辐射转化为电信号，并经过信号处理后显示出来。
红外图像可以用于许多领域，如军事侦查、夜视设备、医学诊断等。
红外光谱图与构建方法
（μ为折合质量）
红外光谱图和构建
EV
(V1)h
2
hLEV Vh
当V1时
EV h2h
k
hc hc~2h
k
~ 1 k 2c
当k以N / cm为单位，以摩尔原子质量为时单位
~ 1302 k
实际上计算结果比实测值大（x：非谐振常数）
~ ~2 ~ x
红外光谱图和构建
例 某芳香族有机化合物的C－H键的伸缩振动出现在红外 光谱的3030cm－1处，求该C－H键的力常数
5.03 105 g s2 5.03 N cm 1 或
~ 1302
k
μ~ 2 12.01 008 3030 2
μ
k
13022
12.01 1.008
13022
5.03 N cm 1
红外光谱图和构建
（二）振动形式
• 伸缩振动
化学键两端的原于沿键轴方向作来回周期运动 对称伸缩振动s、非对称伸缩振动as 键长有变化，键角无变化。
A. C-H B. N-H C. P-H D. O-H
红外光谱图和构建
（四）特征区和指纹区
• 特征区
4000~1300cm-1是官能团伸缩振动出现的区域，对鉴定 官能团很有价值
• 指纹区
1300~400cm-1是单键振动和因弯曲振动产生的复杂光 谱区，当分子结构稍有不同时，该区的吸收就有细微 的差异，对于区别结构类似的化合物很有帮助。 1300~900cm-1单键和某些双键的伸缩振动 900~400cm-1 弯曲振动
νC=O
-1 (cm )
RCOOR 1735
RCOR 1715
红外光谱图和构建
RCOSR 1690
红外光谱(IR)的原理及其谱图的分析
2、电子效应
a. 诱导效应
b. 诱导效应使基团电荷分布发生变化，从而改变
了键的力常数，使振动频率发生变化.
O 例： R C X
X= R/
H
1715 1730
OR/ 1740
Cl
F
1800 1850
精选课件
O
RCX
X= R/
H
1715 1730
OR/ 1740
Cl
F
1800 1850
• 推电子基，C=O电荷中心向O移动，C=O极性增强， 双键性降低，低频移动； • 吸电子基， C=O电荷中心向几何中心靠近， C=O极 性降低，双键性增强，高频移动。
vs (very strong), s (strong), m (medium), w (weak), vw (very weak), b (broad) , sh (sharp) 3 峰形：吸收峰的形状 (尖峰、宽峰、肩峰)
精选课件
1.峰位
分子内各种官能团的特征吸收峰只出现在红外光 波谱的一定范围，如：C=O的伸缩振动一般在1700 cm-1左右。
红外光谱
一、基本原理 二、红外光谱仪及样品制备技术 三、影响振动频率的因素 四、各类有机化合物的红外特征吸收 五、红外谱图解析及应用
精选课件
一、 基本原理
1.1 近红外、中红外和远红外
波段名称 波长 μ
波数（cm-1）
近红外 0.75—2.5
13300－4000
中红外 2.5－25
4000－400
峰的大约2倍处(实际比两倍低)。一般为弱吸收峰。 羰基伸缩振动频率在1715cm-1左右，在3400cm-1附近 倍频峰，通常与羟基的伸缩振动吸收峰重叠。
红外高光谱成像原理及数据处理
红外高光谱成像原理及数据处理
红外高光谱成像是一种结合了光谱技术和成像技术的
高级遥感方法，其原理主要基于不同物质在特定波长范围内的红外辐射特性。
具体过程如下：
1. 红外辐射与物质相互作用：
物质吸收、发射和散射红外光时，会根据其分子结构和化学成分呈现出特征性的光谱响应。
这种光谱响应可以在红外波段内形成独特的“指纹”信息，从而反映物质的类型和状态。
2. 高光谱成像采集：
红外高光谱成像系统通过分光元件将接收到的红外辐
射分解为多个窄波段，并在每个波段上获取一幅图像。
由此获得的数据集包含了目标区域每个像素点的光谱
数据，形成了所谓的高光谱立方体（Hyperspectral Cube），即三维数据集（两个空间维度加一个光谱维度）。
3. 数据处理与分析：
原始数据通常需要经过一系列预处理步骤，如噪声去除、
大气校正、几何校正等，以提高数据质量和适用性。
利用各种光谱分析技术（如连续窗函数分析、主成分分析、匹配滤波器、混合像元分解等）提取和识别出图像中各部分的光谱特征，进而对地物进行分类和识别。
在环境监测、地质矿物勘探、农业资源调查等领域，可通过高光谱数据解析植被生长状况、土壤成分、环境污染程度等信息。
总之，红外高光谱成像通过记录并分析地物在众多连续且精细的红外波段上的反射或发射特性，实现对地表物质的精确探测和定量分析。
基于海天背景的红外图像生成方法
・ 使用 边界体 ・ 使模 型对象 实例化 ・ 运用 布告板技术 ・ 使用 Ｆ Ｔ格式文件 ห้องสมุดไป่ตู้Ｓ
２ 开 发 软 件
２． ｕｌｉ ｎ ｒ ａ ｏｒ １Ｍ ｔｇｅ Ｃ ｅ ｔ
３２红 外辐射 的建模 方法 ． 通 过 Ｖｇ ｅａ软件的基本模块 、 Ｓｎｏ 专用模 ｅｓｒ 块 以及 软件 自带 的 Ｔ ＭＭ 工具 和 ＭＡ Ｔ工 具对 目
３ 红 外 图像 生成 方 法
３１目标的几何建模 ．
根据 实际应 用情 况 ，海天 背景 下 的 目标 主 要为导 弹、 飞机和舰船 。 为了在场景 中显示 目标
ｍｏ ｅ ；ｔ ｅ ，ｔ ｅ ＴＭ Ｍ ｎ ＡＴ ｏ ｌ ｎ ｎ ｏ Ｖｉｉ ｎ ａ ｄ Ｓ ｎ ｏ Ｗ ｏ ｋ ｏ ｕ ｅ ｎ ｔ ｅ Ｖｅ ａ ａ ｅ ｄ ｌ ｈｎ ｈ ａｄ Ｍ ｔ ｏ ｓ ａ ｄ Ｓｅ ｓ ｒ ｓｏ ｎ ｅ ｓ ｒ ｒ ｓ ｍ ｄ ｌｓ ｉ ｈ ｇ ｒ
将这 些图像与探测器 实拍 的海天背 景红外 图像 进行合 成，从 而实现 目标 与背 景红外 图 像 的快速 生成，提 高 了场 景 的可靠性。该 方 法对采 用 红外成像技 术 的武器 的测试和评
红外热成像仪的操作指南和图像处理技巧
红外热成像仪的操作指南和图像处理技巧红外热成像仪是一种应用红外热学原理来检测和测量物体表面温度的设备。
它通过接收并记录物体发出的红外辐射，将其转化为热像图，帮助我们观察物体的热分布、发现异常温度区域，并在各种应用领域发挥重要作用。
在使用红外热成像仪之前，掌握一些操作指南和图像处理技巧是必要的。
一、操作指南1. 设备预热：红外热成像仪在使用之前需要预热一段时间，以使其达到稳定工作状态。
通常，预热时间为10到20分钟，具体时间会有所不同，请根据设备规格进行设定。
2. 距离和角度：在使用红外热成像仪时，应保持一定的距离和角度，以获得清晰的图像。
一般来说，最佳观测距离为物体高度的3到5倍，最佳角度为与物体垂直推荐。
3. 背景校正：红外热成像仪测量的是物体的表面温度，而背景温度会对结果带来干扰。
在测量之前，应进行背景校正，即将红外热成像仪对准一个均匀温度的表面（如白墙），按下校正按钮进行背景校正。
4. 测量前准备：在进行测量之前，应尽量将被测物体的表面清洁，以减少外界的影响。
同时，需要了解被测物体的特性，选择合适的测量模式（如点测、线测、剖面测等）。
5. 动态测量：在某些情况下，需对物体进行动态测量，即物体在运动状态下的温度变化。
此时，应选择高帧率模式，以捕捉到物体运动过程中温度的变化。
6. 图像保存和导出：在操作红外热成像仪时，及时保存图像十分重要。
一方面，可以记录测量结果，另一方面也能方便后续的图像处理。
红外热成像仪通常提供图像导出功能，可以将图像导出到电脑进行后续处理。
二、图像处理技巧1. 色彩调整：红外热成像仪所得到的热像图可能会因为环境和设备的不同而产生一定的色彩偏差。
在图像处理时，可以通过调整色彩平衡和色彩映射，将图像呈现出更加真实和清晰的色彩。
2. 温度范围设定：在处理图像时，可以设定一个温度范围，并将温度范围外的区域显示为黑色或白色，以突出显示感兴趣的温度区域，同时排除其他温度影响。
3. 温度差异增强：通过增强不同温度区域之间的对比度，可以更容易地观察到温度差异。
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红外图像序列生成源程序
% 利用点扩散模型，生成红外图像序列，以供后继TBD检测使用% 采样时间
T = 1；
% 仿真结束时间(采样总帧数)
T_end = 30；
% 假定目标从某一特定帧开始出现，然后在另一特定帧消失
T_ap = 7；
T_dp = 23；
% 分辨单元数目
N_x = 256；% 横向分布单元数目
M_y = 256；% 纵向分布单元数目
% 分辨单元的宽度
Delta_X = 1；
Delta_Y = 1；
% 传感器的模糊参数值
SIGMA = 0.7；
% 系统状态转移矩阵
Phi = [1,T,0,0,0
0,1,0,0,0
0,0,1,T,0
0,0,0,1,0
0,0,0,0,1]；
% 系统噪声协方差矩阵中的目标状态和灰度幅值噪声强度
q1 = 0.001；% 目标状态
q2 = 0.01；% 目标灰度值
% 系统噪声协方差矩阵
Q = [q1*T^3/3,q1*T^2/2,0,0,0
q1*T^2/2, q1*T, 0,0,0
0,0,q1*T^3/3,q1*T^2/2,0
0,0,q1*T^2/2, q1*T, 0
0,0,0,0,q2*T]；
% 系统观测噪声
R = 3^2；
%*************************************
% 变量取值初始化过程
%*************************************
% 定义滤波初值
X = [4.2,0.45,7.2,0.25,20]'；
% 观测值矩阵(以每个像素点为基准)
Measure_i = zeros(N_x,M_y)；
% 保存全部帧的观测值
Measure = zeros(N_x,M_y,floor(T_end/T))；
% 对状态进行迭代，并进行灰度图像显示
for k=1：T：T_end
% 初始化随机数发生器
randn('state',sum(100*clock))；
%*****************************************
% 在T_ap之前，由于没有目标出现
%*****************************************
if (k < T_ap)
% 系统状态不发生变化，仅进行观测的更新
for i=1：N_x
for j = 1：M_y
Measure_i(i,j) = sqrt(R)*randn；
end
end
%*****************************************
% 在T_ap之后，目标已经出现
%*****************************************
else
if (k < T_dp)
% 目标尚未消失，观测中将带有目标信息，观测采用点扩散模型
% 1. 首先更新当前时刻的目标状态
w = sqrt(Q)*randn(5,1)；
X = Phi*X + w；
% 2. 生成每个分辨单元中的观测值
for i=1：N_x
for j = 1：M_y
% 首先计算目标的点扩散效应
h = Delta_X*Delta_Y*X(5)/(2*pi*SIGMA^2)…
*exp(-((X(1)-i*Delta_X)^2+(X(3)-j*Delta_Y)^2)/(2*SIGMA^2))；
% 叠加观测噪声
Measure_i(i,j) = h + sqrt(R)*randn；
end
end
else
% 目标已经消失，恢复到噪声观测
for i=1：N_x
for j = 1：M_y
Measure_i(i,j) = sqrt(R)*randn；end
end
end
end
% 保存当前帧的图像
Measure(：,：,k) = Measure_i(i,j)；
% 显示图像（每隔5帧显示一次）
if (mod(k,5) == 0)
figure,imshow(Measure_i)；
end
end。