强高温干扰下的目标实时三维红外数字全息成像研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61505083
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0504.红外与太赫兹物理及技术
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Infrared digital holography is an interdisciplinary cross research of infrared thermal imaging and digital holography. It is a novel and rising state-of-the-art research field. This project is proposed to investigate the infrared digital holography of the affected target under the situation of flame and smoke. It will greatly make a breakthrough of the blind effect happens in the traditional infrared imaging under strong temperature interference, and in order to observe the target clearly. This project mainly contains three aspects:1. Real-time three dimensional lensless infrared digital holography technology of giant observing objects; 2. Reconstruction image quality improvment technology of infrared digital holography; 3. Strong adaptive real-time autofocusing technology of infrared digital holography. Our results would provide the theoretical and experimental evidence for real-life fire rescue work.
本课题是红外热成像和数字全息成像的交叉研究,是近年来兴起的新兴成像研究热点领域。本项目拟开展在火焰、浓烟等干扰条件下对受灾目标进行实时三维红外数字全息成像重建,突破强高温干扰对传统红外热成像的致盲效应限制,从而清楚的观察受灾目标。本课题主要内容包括三个方面:1)实时无透镜场景大物体红外数字全息三维成像技术研究。2)红外数字全息重建图像质量提升技术研究。3)强适应性红外数字全息重建距离实时自适应计算技术研究。本课题将为火灾搜救工作提供坚实的理论依据及技术支持。

结项摘要

本课题是红外热成像和数字全息成像的交叉研究,是近年来兴起的新兴成像研究热点领域。本项目拟开展在火焰、浓烟等干扰条件下对受灾目标进行实时三维红外数字全息成像重建,突破强高温干扰对传统红外热成像的致盲效应限制,从而清楚的观察受灾目标。本课题主要内容包括三个方面:1)实时无透镜场景大物体红外数字全息三维成像技术研究2)红外数字全息重建超分辨率技术研究。3)强适应性红外数字全息重建距离实时自适应计算技术研究。本课题将为火灾搜救工作提供坚实的理论依据及技术支持。本项目研究过程中需要使用高功率10.6μm二氧化碳激光器进行辅助照明,由于该波段的激光仍然处在非可见光波段,因此不会给战场环境带来主动发光源,不会造成目标暴露现象。但由于此时的观测环境中具有大面积的局部火焰及浓烟高温场景,因此必须要研究火焰及浓烟的吸收光谱特性。燃烧中产生的浓烟中心也具有不低于600-800℃的温度,加上火焰的高温,足以使红外热成像致盲,从而极大的降低搜救效率。燃烧产生的烟雾具有不同的红外吸收光谱,二氧化碳的红外吸收谱为2.7,4.4和15μm,水蒸气的红外吸收谱为1.4,1.9,2.7,6和17μm。此外,燃烧产生的浓烟之中的细小固体颗粒具有非常宽的连续红外吸收谱,几乎覆盖了整个可见光到红外大气窗口的所有频段,因此,这种浓烟通常情况下被认为是“灰体”(即对温度和波长的吸收率是独立的)。同时,燃烧时产生的烟灰红外辐射和热气流的红外辐射实际上与火焰的厚度密切相关:当火焰厚度较小,大约为<0.20m时,热气流的辐射占主要地位,而随着火焰厚度的不断增加,即火势的不断增大,烟灰辐射逐渐取代热气流辐射,并占据主要地位。本项目研究过程中,将针对不同燃烧介质引起的火焰及浓烟对照明激光光源及目标自辐射红外光的吸收光谱特性进行研究,从而为本项目后续的成像技术研究提供理论基础。

项目成果

期刊论文数量(7)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A novel method for surface defect inspection of optic cable with short-wave infrared illuminance
一种短波红外照度光缆表面缺陷检测新方法
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2016.07.001
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    Infrared Physics & Technology
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    刘宁
  • 通讯作者:
    刘宁
A novel high dynamic range image enhancement algorithm based on guided image filter
一种基于引导图像滤波器的新型高动态范围图像增强算法
  • DOI:
    10.1016/j.ijleo.2015.08.057
  • 发表时间:
    2015-12
  • 期刊:
    Optik
  • 影响因子:
    3.1
  • 作者:
    Liu Ning;Zhang Yingying;Xie Jun;Yu Jiahe;Xiao Hongyu;Min Tianyu;Liu N
  • 通讯作者:
    Liu N
Resolution improvement for enhancing interference fringes of digital holograms with near infrared illuminance
提高分辨率以增强近红外照度的数字全息图的干涉条纹
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2016.10.003
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Infrared Physics & Technology
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    刘宁
  • 通讯作者:
    刘宁
Infrared image detail enhancement approach based on improved joint bilateral filter
基于改进联合双边滤波器的红外图像细节增强方法
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2016.06.017
  • 发表时间:
    2016-07-01
  • 期刊:
    INFRARED PHYSICS & TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Liu, Ning;Chen, Xiaohong
  • 通讯作者:
    Chen, Xiaohong
A strong adaptable autofocusing approach of off-axis infrared digital holography under different quality conditions of holograms
不同全息图质量条件下的强适应性离轴红外数字全息自动对焦方法
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2016.12.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Infrared Physics & Technology
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    刘宁
  • 通讯作者:
    刘宁

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  • 通讯作者:
    张淑霞

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AI项目解读示例

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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