图像测量技术论文
图像测量技术及其在无损检测中的应用探究
图像测量技术及其在无损检测中的应用探究摘要：图像测绘技术是融合当代最新科技的综合测量技术，这一技术借助图像来传递所需要表达的信息，并借助视觉原理与处理技术，将传递的图像转化为信息。
在生产制造、卫生医疗等领域，图像测绘技术已经得到广泛的应用。
本文将对图像测绘技术的相关原理以及图像测绘的方法进行介绍，并分析图像测绘技术在无损检测中的应用。
关键词：图像测绘技术；无损检测；应用图像测绘技术是以现代科学技术为基础而建立的综合测绘技术。
图像测绘技术是将图像作为传递信息的载体，通过对图像的利用，实现所需信息的传递。
西方发达国家图像测量技术的发展比我国图像测量技术的发展早了20年，我国一直到上世纪90年代才开始发展这项技术。
图像测量技术的发展主要有两个目的，一个是方便对信息的处理与传递，还有一个是方便机器理解图像传递的信息，并对此进行储存。
一直到上世纪80年代，图像处理技术才开始在台式机上应用，随着这项技术的不断发展，该技术被广泛的应用到各个领域当中，下面对图像测绘技术进行分析。
1.图像测量技术的特点1.1图像测量技术可远程高精度操作在进行图像测量时，借助图像测量仪器，不需要与被测量的对象进行接触，就可以实现对被测量对象的测量[1]。
由于这种测量技术不需要人接触被测量的对象，因此，在恶劣的观察环境或会对人的安全带来较大风险的环境下，可以采用图像测量技术对图像目标进行安全的测量。
相比于其它测量技术，图像测绘技术的安全性较高。
1.2图像测量技术可以测量更多的物理量利用图像测量技术，可以测量一些无法用肉眼观测的物理量，比如：干涉条纹的亮度变化量、色彩场、条纹观测场等，都可以通过图像测量技术来测量。
相比于原来的测量技术，图像测量技术可以测量更多的物理量，从而实现对设备更全面的测量。
1.3图像测量技术可以实现对图像高精度定位在成像系统中，对图像目标测量精度误差的标定和修正是图像测量工作的重要环节。
在测量的过程中，可以通过图像目标模式定位方法的改变，实现对不同图像精度需求的测量，以及对图像精度误差的修正，比如，亚像素定位技术，这一定位技术可以使目标定位的精度达到亚像素级别[2]。
图像边缘检测方法的研究毕业论文
图像边缘检测方法的研究毕业论文目录第一章绪论 (1)1.1课题研究的目的和意义 (1)1.2图像边缘检测的发展与现状 (2)1.3本文的研究容 (5)1.4本文的结构安排 (5)第二章图像放大的基本方法 (6)2.1 边缘检测的容 (6)2.2基于微分算子的边缘检测方法 (6)2.2.1基于一阶微分的边缘检测算子 (6)2.2.2基于二阶微分的边缘检测算子 (9)2.3 Canny边缘检测算法 (11)2.4经典边缘检测方法的检测结果 (14)第三章小波变换理论基础 (19)3.1小波变换概述 (19)3.1.1连续小波变换 (19)3.1.2离散小波变换 (20)3.1.3二进小波变换 (21)3.2 多分辨率分析 (21)3.3快速小波变换算法( Mallat 算法 ) (22)第四章基于小波变换的边缘检测算子 (26)4.1基于边缘检测的小波基函数选取准则 (26)4.2 B 样条小波的定义与性质 (27)4.3 基于小波变换的图像边缘检测原理 (27)4.3.1局部模极大值边缘检测的原理 (28)4.3.2 基于二维图像小波分解细节的边缘检测 (30)4.4阈值T的选择 (32)4.5基于小波变换的边缘检测算法的检测结果 (33)结论 (35)致谢 (36)参考文献 (37)附录 (38)第一章绪论1.1课题研究的目的和意义边缘是图像的最基本特征，它包含了用于识别的有用信息，为人们描述或识别目标以及解释图像提供了一个重要的特征参数。
物体的边缘是以图像局部特性的不连续性为形式出现的。
从本质上说，边缘常常意味着一个区域的终结和另一个区域的开始，它普遍存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域、基元与基元之间，是图像分割所依赖的重要特征，也是纹理特征的重要信息源和形状特征的基础。
有了图像边缘，我们就可以确定物体的几何尺寸并进一步对其测量，确定物体在空间中的几何位置，确定物体的形状特征并对物体进行识别。
影像测量技术论文(全文)
影像测量技术论文1现今各行业领域对周密测量的需求推动着各公司和机构提高了对影像测量技术的重视，影像测量仪的品种和规模也不断扩大[2-4]。
国外影像测量仪技术的由于起步早，技术进展比较成熟，因此市场占有比例高，产品知名度和普及度也较高。
美国OGP公司设计的VidicomQulifier863，是首个使用固态CID相机和灰度图像处理技术的现代影像检测系统。
该公司在影像测量技术领域拥有着多项核心技术和专利。
德国蔡司(ZEISS)公司旗下的高端三坐标测量机处于行业先进水平，代表性产品为光学三坐标测量机O-INSPECT系列。
其他生产影像测量仪公司如日本MITUTOYO、NIKON，瑞典HEXGON 等也有着雄厚的技术力量。
国内的影像测量技术由于起步晚，技术力量薄弱，但随着GJ的重视和科研经费投入的加大，相关技术水平持续提高，研究成果也不断涌现。
智泰集团(3DFMILY)代表性的VMC250S型影像仪使用XYZ全闭环伺服操纵系统；采纳了自主研发的OVMPro全自动光学测量系统，并具有SPC 报表分析功能，提高了批量检测的效率，但难以测量高度尺寸。
天准公司于20XX年自主开发了一款二维自动影像测量仪，打破了国外厂家的技术垄断。
其他新兴企业如冶信、新天等生产的影像测量仪器和设备也逐渐在国内市场上崭露头角，占据着一席之地。
2影像测量仪的结构分类与特点影像测量仪主要由机械主体、标尺系统、影像探测系统、驱动操纵系统以及测量软件等组成。
影像测量仪的结构型式主要有柱式、固定桥式和移动桥式。
柱式一般用于小量程的机器，桥式一般用于中大量程的机器。
2.1柱式影像测量仪柱式结构底部为基座，二维工作台分别沿X和Y向移动，影像探测系统可在固定立柱上沿Z向运动，结构牢固、精度高，不过工件的重量对工作台运动有影响，不能承载过重工件，适合于中小行程影像测量仪。
2.2固定桥式影像测量仪固定桥式测量仪的X、Y、Z轴相互正交并沿着各自导轨运动，其中Z轴上安装有影像探头并可以相对Y轴做垂直运动，而Y轴则安装在基座上。
基于超分辨率图像处理的测量技术研究
基于超分辨率图像处理的测量技术研究超分辨率图像处理技术是一种将低分辨率图像转化为高分辨率图像的算法，该技术可以在信息处理领域发挥重要作用。
在测量技术方面，超分辨率技术的应用也非常广泛，例如在地质勘探、医学图像处理和遥感图像分析等领域都有着重要的应用价值。
本文将基于超分辨率图像处理技术探讨测量技术的研究进展和应用。
一、超分辨率图像处理技术的研究进展超分辨率图像处理技术作为一种重要的图像处理技术，得到了广泛的关注和研究。
随着计算机算力和算法的不断提高，超分辨率图像处理技术也随之不断地发展和完善。
目前常见的超分辨率算法包括插值算法、基于学习算法和组合算法等。
插值算法是一种基于像素的简单插值算法，通过对低分辨率图像的像素进行简单的计算，补全高分辨率图像的像素值，从而实现对低分辨率图像的超分辨率处理。
虽然插值算法具有简单、快速等优点，但由于其计算效果较差，处理后的高分辨率图像存在较多的锯齿和模糊等问题。
基于学习算法的超分辨率技术是在大量的低分辨率和高分辨率图像之间建立映射模型，通过对模型进行学习与预测，获得高质量的超分辨率图像。
常见的学习算法包括K-SVD、BM3D和SRC等。
由于学习算法可以利用大量的数据和复杂的数学模型进行计算，因此其超分辨率处理效果比插值算法要更加准确。
除上述算法外，组合算法也是常见的超分辨率算法之一。
组合算法采用多种超分辨率方法结合的方式，对低分辨率图像进行处理。
组合算法可以通过不同的策略，如随机森林、深度学习等，结合多个超分辨率算法的优点，获得高效、准确的超分辨率图像。
二、基于超分辨率图像处理技术的测量应用超分辨率图像处理技术在测量应用中有着重要的应用价值。
下面将介绍其在医学图像处理、地质勘探和遥感图像分析等领域的应用。
1. 医学图像处理医学图像处理中的超分辨率技术可以用于提高MRI、CT和X-射线等医学图像的空间分辨率。
在医学诊疗中，高空间分辨率图像能够更加准确地显示病灶和病变区域，提供更加精确的医学诊断结果。
图像分析论文六篇
图像分析论文六篇图像分析论文范文1一建筑符号的图像特征20世纪现代西方哲学的一个重要特征就是语言学转向，语言讨论几乎对各个学科的进展都产生了深远影响，这在建筑界的一个直接结果就是建筑符号学的产生。
符号学认为人们对世界的熟悉都是以符号现象作为中介的，这一思想得到了建筑理论界的响应，产生了众多建筑符号学派，学者们在各自理论范围内做出了不同的探究。
建筑符号学认为，一切建筑的意义都是由于符号表达而产生的，建筑符号的意义是文化的象征，它能引起人们的联想。
建筑符号同时表达了“能指”与“所指”两方面的功能，建筑符号的能指是其详细形式，所指则是其象征意义。
符号的象征作用对建筑创作极为重要，它是建筑获得意义的关键。
需要说明的是：建筑符号学在创立之初，仍旧有着诸多不尽如人意之处，这突出地表现在机械地搬用语言学的概念、术语，照搬语言讨论的分析方法，关注语言意义的共时分析等方面。
与之相对应，建筑符号学也正是试图在能指—所指的二元对立关系中对建筑形式进行代码化，寻求形式的所谓精确含义。
正如某些学者指出的那样，这样做必定使建筑符号学在探究建筑意义的传达机制时过分依靠规律化的思维方式和语言学的概念范畴，就必定把建筑形式的多义化的类比隐喻关系纳入单一的概念化、规律化轨道，于是建筑的艺术层面就在对其意义加以规律化的硬性规约中被无情了，建筑符号学的理论探讨也就由此相当程度地远离了建筑作为艺术的重要层面———审美。
建筑能够通过诉诸人类意指活动，产生丰富多样的文化意义。
在这一点上建筑与语言有着很大的相像性；但从另一个方面来讲，建筑又与语言有着本质不同，由于建筑不是通过概念化的规律语言，而是直接诉诸详细的图像来传达意义，由此形成的图像与意义的关系不是语言式的一一对应的严格的规律关系，而是多样化的隐喻类比关系。
在这一点上，建筑作为符号事实上是“图像符号”，与规律化的符号与其所指的联系方式不同，它更加隐藏、微妙。
建筑的这一图像性本质在理论界已经成为一种共识。
图像边缘检测毕业设计论文
指导教师签名：日 期：
使用授权说明
本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
摘要
随着计算机技术的飞速发展，图像边缘检测已成为图像处理的重要内容，它是图像分析的基本问题，是图像分割、特征提取和图像识别的前提。本文的主要内容如下。
首先，介绍了数字图像处理的概念及其应用领域、边缘检测研究的背景意义，历史现状，以及边缘检测的一些基本概念。
然后，分别介绍了经典的图像边缘检测算子，如Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子等的基本原理，接着概述了几种新的边缘检测方法，如小波理论、数学形态学、模糊理论等。并通过理论分析和仿真计算比较了经典边缘检测算子各自的优缺点及适用性。
数字图像处理研究的内容主要有:
(1)图像获取和图像表现阶段主要是把模拟图像信号转化为计算机所能接受的数字形式,以及把数字图像用所需要的形式显示出来。
(2)图像复原当造成图像退化的原因已知时,复原技术可用来进行图像的校正。复原技术是基于模型和数据的图像恢复,其目的是消除退化的影响,从而产生一个等价于理想成像系统所获得的图像。
Finally,usematlab-GUI programming, design a graphical interface, integrated operator logand canny edge detectioБайду номын сангаас operator, increasing the practicality of the whole process.
基于图像分析的几何尺寸比较测量方法研究(硕士论文)200706
第五章
5.1 5.2 5.3 5.4 5.5
影响测量精度的因素 .......................................................... 43
引言 ............................................................................................................43 图像采集过程中干扰因素的影响 ............................................................43 目标分割过程中的影响因素 ....................................................................44 特征量计算过程中影响的因素 ................................................................44 本章小结 ....................................................................................................45
第三章
数字图像的目标分割 ........................................................... 9
3.1 引言 .............................................................................................................9 3.2 中值滤波 ....................................................................................................10 3.3 图像的增强处理 ........................................................................................12 3.4 灰度图像的二值化处理 ............................................................................14 3.4.1 图像二值化原理及其关键问题 .....................................................14 3.4.2 最大方差法计算灰度阈值原理 .....................................................16 3.4.3 最大方差法确定分割门限流程图 .................................................17 3.4.4 实验效果 .........................................................................................18 3.5 边缘检测 ....................................................................................................18 3.5.1 引言 .................................................................................................18 3.5.2 高斯滤波器 .....................................................................................18 3.5.3 坎尼算法步骤 .................................................................................19 3.5.4 索贝尔算子边缘检测 .....................................................................21 3.5.5 高斯的拉普拉斯算法 .....................................................................23 3.5.6 Roberts 梯度算法边缘检测 ............................................................25 3.5.7 Prewitt 算子边缘检测 .....................................................................25 3.5.8 几种边缘检测算法边缘检测结果的比较 .....................................27 3.5.9 边缘的数学形态学方法处理 .........................................................28 3.5.10 边缘跟踪抑制噪声和确定边缘点的实际方向 ...........................30
基于图像处理的测量技术研究
基于图像处理的测量技术研究在当今科技飞速发展的时代，图像处理技术已经成为了众多领域中不可或缺的重要手段，其中基于图像处理的测量技术更是凭借其高精度、非接触式、高效便捷等优势，在工业生产、医疗诊断、科学研究等方面发挥着愈发关键的作用。
图像处理的测量技术，简单来说，就是利用图像获取设备（如相机、扫描仪等）获取目标物体的图像，然后通过一系列的图像处理算法和技术，对图像中的目标物体进行测量和分析。
这种测量技术可以获取物体的尺寸、形状、位置、姿态等信息，为后续的生产、研究和决策提供有力的数据支持。
在工业生产领域，基于图像处理的测量技术已经得到了广泛的应用。
例如，在机械加工中，通过对加工零件的图像进行处理，可以精确地测量零件的尺寸和形状误差，从而保证零件的加工质量。
在电子制造中，利用图像处理技术可以对芯片、电路板等微小器件进行检测和测量，提高产品的合格率。
在汽车制造中，图像处理的测量技术可以用于车身尺寸的检测、零部件的装配精度检测等，提高汽车的整体质量和性能。
在医疗领域，基于图像处理的测量技术也有着重要的应用价值。
医学影像设备（如 X 光机、CT 机、MRI 机等）获取的人体图像，通过图像处理技术可以对病变部位进行精确的测量和分析，为医生的诊断和治疗提供重要的依据。
例如，在肿瘤诊断中，医生可以通过对肿瘤的图像进行处理，测量肿瘤的大小、形状、位置等信息，评估肿瘤的发展情况，制定合理的治疗方案。
在心血管疾病的诊断中，图像处理技术可以测量血管的直径、狭窄程度等参数，帮助医生判断病情的严重程度。
科学研究中，图像处理的测量技术同样发挥着重要作用。
在天文学中，通过对天体的图像进行处理，可以测量天体的距离、大小、亮度等参数，研究天体的演化和宇宙的结构。
在生物学中，利用图像处理技术可以对细胞、组织等微观结构进行测量和分析，探索生命的奥秘。
在材料科学中，图像处理的测量技术可以用于对材料的微观结构、表面形貌等进行研究，评估材料的性能和质量。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
图像测量技术读书笔记摘要：图像测量技术是以现代光学为基础，融光电子学、计算机图形学、信息处理、计算机视觉等现代科学技术为一体的综合测量技术，是将图像处理技术应用于测量领域的一种新的测量方法。
图像测量该技术把图像作为信息传递的载体，依据视觉的原理和数字图像处理技术对物体的成像图像进行分析研究，得到需要测量的信息，目前已经成功应用于很多领域。
图像测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息丰富等优点，受到国内外测量领域的重视。
本文介绍了图像测量技术的历史背景，总结了图像测量系统的发展现状及其应用领域，并指出了图像测量技术存在的问题及今后发展的趋势。
0.引言图像测量技术是近年来在测量领域中新兴的一种高性能测量技术。
它以光学技术为基础，将光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等多种现代科学技术融合为一体，构成光、机、电、算综合体的测量系统。
图像测量，就是把测量对象——图像当作检测和传递信息的手段或载体加以利用的精确测量技术。
其目的是从图像中提取有用的信号，通过对获得的二维图像进行处理和分析，得到需要的三维场景的信息，最终实现测量的目的。
图像（包括视频）测量技术广泛应用于工业产品质量检测、智能交通、安防、工程变形监测、医学等各个领域，并且随着计算机技术和信息技术的发展，其实现方法和手段也日新月异。
1.研究背景科学技术和生产活动的大规模开展及一系列重大突破催生并发展了测量学科。
同时，测量器具、技术和理论的发展又促进了生产技术的发展。
近代科学和工业化的发展要求测量学科一方面需要进行专业化分工；同时也要求其突破经典的测量方法，寻求新的测试原理与手段，如求助于电学、光学、计算机等，从单一学科发展为多学科间的相互借鉴和渗透，形成综合各学科研究成果的新型测量系统。
传统的几何测量方法根据测量头与被测件是否接触可分为接触式与非接触式两大类。
其中非接触式测量方法以前主要有光学式和气动式两种。
目前，对测量技术的精度，测量效率以及测量自动化程度的要求越来越高，传统的检测原理和技术已经难以适应新的要求。
特别是在某些特定场合，如微小尺寸，曲面轮廓等的在线测试课题，已成为传统测量方法实现的难题。
因此，探索新的测量方法，具有十分重要的现实意义。
近二十余年来，随着激光技术，精密计量光栅制造技术，计算机技术以及图像获取和处理技术的迅猛发展和在高精度测量领域的应用，形成了新的测量技术—图像测量技术。
图像测量技术以光学为基础、融入了光电子学、计算机技术、激光技术、图像处理技术等现代科学技术，组成光、机、电、算和控制技术一体化的综合测量系统。
图像测量技术作为一种新兴的非接触测量方法有着独特的优越性，它通过把被测对象的图像作为检测和传递信息的手段，从图像中提取有用信息进而获得待测参数。
光电摄像器件的产生和普及使图像测量技术成为可能，特别是电荷藕合器件(CCD)技术的发展，进一步促进了图像测量技术的形成和发展。
2．图像测量技术的特点图像测量系统的高分辨率、高灵敏度、光谱响应宽、动态范围大等特性是传统测量仪所无法比拟的。
图像测量技术对环境没有特殊要求，非常适合于一些传统测量手段难以实现的场合应用。
(l)与被观测的对象无接触：对观测与被观测者都不会产生损伤，安全可靠。
(2)提高测量的精度：利用各种图像目标模式定位方法，特别是亚像素定位技术，可以明显地提高图像目标的定位精度。
(3)可测量传统方法不易测量的物理量：许多肉眼无法分辨的物理量，例如与待测相位有关的干涉条纹的亮度变化量，异形区域的面积，连续变化的亮度场、色彩场、条纹方位场等，都可以利用图像测量技术来实现。
另外，人无法长时间在某些恶劣环境下观察的对象，也可以通过采集图像的方式进行研究。
(4)对成像系统的高精度标定和修正：成像系定和误差修正是精密测量的重要环节之一。
用数字图像处理技术可以实现对摄像系统高精度的标定和误差修正，为高精度光学测量提供坚实的基础。
(5)自动化程度高：随着计算机技术的不断发展，各类图像采集、处理硬件为图像测量技术提供了新的方法手段，再加上处理算法自动化程度的提高，使得处理分析的自动化程度提高，极大地减少了处理的工作量和时间。
3．当前图像测量研究现状对图像测量的研究，日本，德国，美国等国家开始的比较早，提出了许多测量原理和方法，而我国在这方面的研究则开展的较晚一些。
我国是从80年代中期开始图像测量技术的研究，当时典型的应用是使用线阵电荷藕合器件(CCD)进行长度的在线测量，但由于每个像素的间距不可能太小，因此精度并不高。
当时面阵CCD的价格昂贵，因而基于二维摄像图像测量系统的应用较少。
最近二十几年来，图像测量技术在国内外发展很快，已广泛应用到几何量的尺寸测量，精密复杂零件的微尺寸测量和外观检测，航空遥感测量，以及光波干涉图、应力应变场状态分布图等许多方面。
图像测量技术的迅速崛起和发展除了应用需求领域的不断扩展外，还得益于计算机技术的突飞猛进和数字图像处理技术的日臻完善。
由于CCD制造工艺和IC技术的不断改进和提高，使基于CCD摄像的图像测量系统性能越来越高，而且成本下降，这更进一步促进了这一技术的快速发展。
4．技术原理图像测量的基本原理就是通过传感器将被测对象转换成计算机可识别的图像信号，再由计算机对图像的边缘纹理等特征进行处理，提取对象的特征参数，从而达到测量的目的。
因此，传感器技术和图像处理技术成为图像测量系统的基础和关键。
4.1图像测量系统的结构图4-1 图像测量系统结构框图如图4-1所示，图像测量系统一般由硬件和软件两部分组成，硬件系统包括：传感器、图像采集卡和计算机，软件系统视具体情况而定，主要包括控制图像卡、采集图像和处理计算图像三大部分。
图像测量系统按照所用传感器的不同可分为红外成像、CCD成像、激光成像、声纳成像等，其中以CCD成像在光学图像测量系统中应用最为广泛。
4.2常用成像技术（1）CCD成像CCD（电荷耦合器件）是60年代末期由贝尔试验室发明的一种新型半导体器件，是由大量独立的光敏元件组成，这些光敏元件通常是按矩阵排列的。
开始作为一种新型的PC存储电路，很快CCD具有许多其他潜在的应用，如信号和图像处理，大部分数码相机使用的感光元件是CCD。
CCD近30年来发展迅速，成为近代光电成像领域中非常重要的获取图像的技术手段。
基于CCD器件图像测量技术的使用范围和测试精度均比现有的机械式、光学式、电磁式的测量技术优越得多，可以满足测量速度快，精度高，非接触式及动态的自动测量的要求，它使加工、检测和控制融为一体成为可能。
（2）红外成像红外线位于电磁波谱中的可见光谱段的红端以外，介于可见光与微波之间，波长为0.76～1000um，不能引起人眼的视觉。
在实际应用中，常将其分为近红外，中红外，远红外三个波段。
温度高于绝对零度的物体的分子都在不停地做无规则热运动，并产生热辐射，自然界中的物体都能辐射出不同频率的红外线。
在常温下，物体辐射出的红外线位于中、远红外的光谱区，易引起物体分子的共振，有显著的热效应。
因此，又称中、远红外为热红外。
当物体温度升高到使原子的外层电子发生跃迁时，将会辐射出近红外。
如太阳、红外灯等高温物体的辐射中就含有大量的近红外线。
借助不同波段的红外线的不同物理性质，可制成不同功能的遥感器。
红外遥感是指借助对红外线敏感的探测器，不直接接触物体，来记录物体对红外线的辐射、反射、散射等信息，通过分析，揭示出物体的特征及其变化的技术。
红外成像系统突破了照度和光谱响应范围对人眼的视觉限制，扩展了人眼的视觉机能。
由于红外成像系统依靠目标和背景的红外辐射差产生景物图像，不需要外界光源的照射，因此可以全天候工作。
红外成像系统属于被动成像，具有良好的隐蔽性。
另外，红外成像系统工作在长波段，比可见光的光辐射具有更强的烟雾透过率。
因此红外成像系统的作用距离远，抗干扰能力强。
红外遥感技术中能获得图像信息的仪器有：使用红外线胶片的照相机，具有红外摄影功能的数码相机，热像仪等。
（3）激光成像激光成像就成像方式可分为干涉仪成像、激光扫描成像和激光照明焦平面成像三种。
干涉仪成像是利用激光的相干性，在监视空域形成相干条纹。
当运动目标进入条纹区域时，目标上的每一个散射点将条纹强度的空域分布特性转换成时域上的回波信号序列，不同位置散射点的信号可以由回波信号序列形式或相位加以区别。
因此，对回波信号进行处理，就可以还原出目标的散射点的分布及它们各自的散射强度。
激光干涉仪成像同其他的成像方法相比，分辨率不受天线孔径和激光束束宽的限制，可以在远距离上实现更高的分辨率；成像速率优于扫描成像方式，且不需要机械扫描机构；接收系统使用常规单元探测器，比激光照明焦平面成像方式更简单易行。
这些优点使得在10～15km的作用距离上，用成像方式确切识别目标成为可能。
激光扫描成像[6]：主要由激光源、接收机、发射机以及视频信号存储和显示设备组成，是一种可以提供三维地形影像的机载激光成像系统。
它的工作原理基于激光束对目标场景进行扫描，接收场景反射的激光辐射，产生连续的模拟信号，馈送给电视型显示器，在显示器上将连续的模拟电信号再还原成实时显示目标场景的图像。
与此同时，用周期信号调制激光束，然后将地面反射的激光信号的相位与基准相位进行比较，获得至地面的斜距，斜距信息再与二维影像进行组合，得到地面场景的三维影像信息数据。
激光照明焦平面成像是将激光探测器与信号处理电路结合在一起，置于光学系统的焦平面上形成具有电路自扫描功能的激光成像器件。
激光焦平面阵列构成的激光成像系统工作稳定可靠、灵敏度高、性能好，是当今国内外重点发展的新一代激光探测器。
（4）声纳成像在太空中和陆地上，通常采用光学或电磁波成像；物体内部的探测多采用X 射线成像和超声波成像等；在水下，由于电磁波或光波受到强烈的衰减而无法用于较远距离的探测，所以水下较远距离的成像均采用水声成像技术。
水声成像设备也称为图像声纳。
图像清晰、作用距离远是对图像声纳的基本和主要要求。
要获得清晰的图像，要求图像声纳具有足够高的空间分辨力。
图像声纳的分辨力分为距离向分辨力和方位向分辨力。
距离向分辨力是指声波传播方向的距离分辨能力，方位向分辨力一般是指与声波传播方向垂直的方向的角度分辨能力。
用虚拟的孔径代替真实的孔径，既能解决孔径尺寸的问题，又能解决远距离方位向分辨力的问题，这就出现了合成孔径技术，相应的声纳就是合成孔径声纳。
与普通成像声纳相比，合成孔径声纳的主要优点就是它可以得到很高的方位向空间分辨能力，因此合成孔径声纳研究受到了充分重视。
合成孔径声纳的基本原理是利用小尺寸基阵沿空间匀速直线运动来虚拟大孔径基阵，在运动轨迹的顺序位置发射并接收回波信号，根据空间位置和相位关系对不同位置的回波信号进行相干叠加处理，从而形成等效的大孔径，获得沿运动方向(方位向)的高分辨力。