对像元尺寸为10 μm的1280×1024碲镉汞（HgCdTe）中波红外焦平面阵列的制备技术和性能进行了研究。通过B+注入制备小尺寸n-on-p平面结；采用高平整度HgCdTe外延材料和高精度的倒焊互连技术，实现高的电学连通率；采用多段温度填胶固化和边缘刻蚀工艺减轻HgCdTe器件和读出集成电路（ROICs）之间的热失配，从而降低焦平面器件失效率。在85 K焦平面工作温度下，研制探测器的光谱响应范围为3.67 μm至4.88 μm，有效像元率高达99.95%，并且探测器组件像元的平均噪声等效温差（NETD）和暗电流密度的平均值分别小于16 mK和2.1×10-8A/cm2。与像元尺寸为15 μm的探测器相比，10 μm的1280×1024中波红外探测器可获取更加精细的图像，具有更远的识别距离。目前，该技术已成功转移到浙江珏芯微电子有限公司（ZJM）的HgCdTe红外探测器产线。
红外探测器 碲镉汞 1K×1K 红外焦平面阵列 n-on-p infrared detector HgCdTe 1K×1K FPA n-on-p 强激光与粒子束
2022, 34(10): 104005
强激光与粒子束
2022, 34(10): 104003
强激光与粒子束
2021, 33(9): 094002
中北大学信息与通信工程学院, 山西 太原 030051
提出了一种基于离散小波变换 DWT(discrete wavelet transform)的红外偏振与光强的融合方法。该算法采用 DWT对源图像进行多尺度分解, 然后对低频子带系数采用局部能量融合, 而对高频子带系数采用消除高频噪声与局部均方差准则结合进行融合, 最终通过逆变换得到重构的融合图像。实验结果表明, 与加权平均融合和绝对值较大法的融合规则相比, 局部标准偏差、粗糙度、对比度、局部熵分别提高了 1.1%, 3.0%, 15.2%, 2.6%, 从而可以看出文中的融合方法具有一定的优势和现实意义。
红外偏振 红外光强 离散小波变换 融合规则 infrared polarization infrared intensity discrete wavelet transform (DWT) fusion rule
中北大学 信息与通信工程学院，山西 太原 030051
根据红外偏振特性图像的冗余性与互补性，提出了一种基于梯度特征和支持度变换的二次融合方法。利用提出的方法先对红外偏振度与偏振角图像进行梯度特征融合，然后利用支持度变换对梯度特征融合图像和合成强度图像进行二次融合，得到了边缘突出、轮廓清晰、对比度高的的融合图像。实验结果表明：融合图像与偏振角图像、偏振度图像、合成强度图像相比局部方差分别提高23.02%、176.9%、148.2%；对比度分别提高67.84%、196.5%、49.39%；平均梯度分别提高46.09%、164.1%、214.5%。
图像融合 红外偏振 偏振特性图像 支持度变换 image fusion infrared polarization polarization characteristic image support value transformation (SVT)
1 中北大学电子与计算机科学与技术学院，山西 太原 030051
2 中北大学理学学院，山西 太原 030051
双色中波红外成像是红外多波段探测研究的重要分支，以双色中波成像及其图像处理为线索，按照“探测—成像—融合”的思路，从双色中波探测器研制、探测成像应用、成像特性分析和图像融合4个方面分析了双色中波红外成像融合技术的研究现状，指出了双色中波图像融合研究中存在的问题及其原因，提出了在双色中波红外图像差异特征形成机理研究基础上，探索差异特征驱动的多级融合方法、融合工程化及建立新的图像融合评价方法的发展思路。
红外成像 双色中波 成像特性 融合方法 infrared imaging dual–color mid-wave infrared imaging characterizations image fusion
中北大学信息与通信工程学院， 山西 太原 030051
针对融合规则的选择，提出了一种基于非采样 Contourlet变换的红外偏振与光强的融合方法。该算法采用 NSCT对源图像进行多尺度、多方向分解，然后对低频子带系数和高频子带系数分别采用局部能量和区域目标特征的选择，最终通过逆变换得到融合图像。实验结果表明：与加权融合和绝对值取大的融合规则相比，局部标准偏差、局部粗糙度、对比度、分别提高3.42%、12.7%、9.67%。
图像融合 红外 非采样 contourlet变换 融合规则 image fusion infrared non-subsampled Contourlet transform (NSCT) fusion rules
中北大学信息与通信工程学院， 山西 太原 030051
针对 RGB和 lαβ空间转换过程复杂，运算速度慢，不便于用灰度融合图像直接代替亮度分量的问题，提出了一种基于 YCαCβ空间的伪彩色融合方法。该方法首先对源图像进行基于特征差异的颜色映射，所得 RGB图像通过 YCαCβ变换提取亮度分量 Y；然后采用新的融合规则对红偏振与光强图像进行了支持度融合，其中低频和高频分别采用目标背景分割和区域方差最大的融合规则；最后用融合结果代替亮度分量，再与 Cα，Cβ分量进行 YCαCβ逆变换，得到伪彩色图像。实验结果表明，与文献 [8]方法比较局部方差提高 21.5%、对比度提高 1.15%、清晰度提高 6.05%、运算速度提高 30.5%，证明了本文算法的可行性和有效性。
图像融合 伪彩色 红外偏振 红外光强 image fusion Pseudo-color infrared polarization infrared intensity
中北大学电子测试技术国家重点实验室, 山西太原 030051
分析了红外偏振与红外光强的成像特性差异, 提出了基于局部能量的支持度变换融合方法。实验结果表明, 融合图像综合了两幅图像的冗余信息, 使图像更清晰,信息更加丰富。融合图像同原红外偏振和光强图像相比, 局部标准偏差分别提高了13.67%和11.51%；局部熵分别提高了16.46%和1.95%；平均梯度分别提高了15.41%和44.05%。证明了该融合方法的有效性。
图像融合 红外偏振 红外光强 局部能量 支持度变换 image fusion infrared polarization infrared intensity local energy support value transformation(SVT)
