基于黑体标定的红外图像非均匀性校正系统设计

为提高某中波红外探测器的图像质量,设计了基于FPGA的红外图像实时处理系统,系统能够完成实时的非均匀性校正与盲元补偿处理。介绍了目前常用的非均匀性校正、盲元识别和补偿算法,并结合实际工程需求采用多点法进行非均匀性校正以及8点平均法进行盲元补偿。在仿真实验成功的基础上,基于FPGA平台构建了硬件平台。系统可以实现系数自定义更新,可以手动或自动完成非均匀性较正系数计算,以及实现盲元列表的自动更新操作。利用某国产中波红外探测器对处理系统进行了测试试验,实验结果表明:校正后图像非均匀性0.3%,盲元率0.001%。系统工作稳定、可靠,图像处理满足实时性和精度要求。     

全向激光告警系统中SWIRFPA的盲元补偿算法

针对全向激光告警系统中SWIRFPA的盲元补偿问题,提出一种基于邻域灰度特性的加权插值盲元补偿算法.阐述该算法的基本思想和原理,根据盲元邻域灰度值的分布情况,赋予每个邻域像元与其灰度值相关的权重,进而完成盲元补偿.从主客观2个角度对补偿效果进行评价.结果表明:与传统的邻域平均法和中值滤波法相比,加权插值盲元补偿算法对全向激光告警系统中SWIRFPA的盲元补偿效果最好,不仅使盲元补偿值与其邻域偏差最小,而且减小了盲元对系统探测的影响,有效提高了系统性能.     

非制冷红外焦平面无效像元识别与实时补偿

非制冷红外焦平面阵列(UFPA)不可避免地存在无效像元, 这对UFPA的成像效果造成了极坏的影响。为解决这一问题, 在分析并总结各种非制冷红外焦平面无效像元识别算法优缺点的基础上, 提出一种新的无效像元识别与实时补偿方法。根据像元响应特性, 采用循环迭代法以搜索最优的无效像元判别阈值, 并据此标识出无效像元的位置。在硬件实现阶段, 对于M×N的UFPA器件, 在任意采样时刻, 利用移位寄存器保存当前采样点之前的M个响应值, 使其输出可实时更新为与采样点同列的上一个数据; 同时, 利用一般的寄存器实时保存与采样点同行的前一个数据, 采用同帧行列间内插法实现无效像元的实时补偿。该算法有效地解决了无效像元识别阈值选取困难及不易实时补偿的问题。针对320×240的UFPA器件, 该算法在基于FPGA的红外图像处理系统上得以实时实现, 成功地消除了无效像元对UFPA成像效果的影响。     

一种基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

针对IRFPA器件在工程使用中固定图案噪音会发生漂移及探测元响应呈现非线性的特征，提出了一种以二次方程表征的响应特性数学模型，并利用场景数据的卡尔曼滤波算法，对其实施双校正。本算法较基于线性模型的非均匀性校正算法具有更好的校正效果，仿真实验结果验明了算法的优越性.     

基于双光源干涉的PDV数据补偿方法

针对结构动态响应测试中的大量程负向速度测量问题,设计了基于双光源干涉的光纤速度干涉仪(PDV)测试系统,与单光源PDV系统相比,大幅拓宽了负向测速范围。但在爆炸实验中发现,由于光源波长波动产生了位移基线漂移和振荡问题。为此,引入一路参考反射镜,产生双光源干涉本底信号,用于补偿位移基线,并研究了数据补偿算法。经实验验证,补偿后的位移基线漂移量为微米级,双光源模式及补偿方法可行且有效。     

多角度偏振成像仪探测器非均匀性校正研究

像面非均匀性与镜头、探测器组件、空间杂散光、温漂等多种因素相关,单一方法无法有效区分误差源,需逐一校正,针对偏振成像仪通过积分时间调整的在轨工作模式,研究基于多参量校正补偿的探测器非均匀性校正方法.通过探测器综合测试设备,获取温度、暗电流、曝光时间、光谱响应率等敏感因素数据,经过暗电流、帧转移效应、温度补偿和环境参量的校正,对探测器非均匀性进行多点法校正,消除了像面低频不均衡响应差异和邻域高频差异.实验表明,95%满阱单帧数据像元响应不一致性由1.141%降至0.513%,校正后数据噪声表现为散粒噪声,校正后有良好的动态范围调节能力和线性度,基于多参量的非均匀性校正方法为仪器的定标校正和在轨快速计算提供了数据支撑,为后续偏振遥感仪器提供有效参考.     

基于系统非线性的红外焦平面非均匀性校正

采用系统非线性描述和分析方法,从基于红外参考辐射源的校正算法原理入手,提出了一种新的红外焦平面非均匀性校正方法.该算法将每个探测器单元视为一个非线性系统,因此,该算法原理既对基于红外参考辐射源的非均匀性校正算法成立,对基于场景的校正算法在一定条件下也有效,能够适应非均匀性随时间和环境改变而发生缓慢变化的情形,是一种自适应算法.     

被动式遥感FTIR测量时的仪器响应函数校正

在应用红外发射光谱来获得某些红外源的绝对光谱能量数据,如辐射源光谱辐射通量密度、辐射源光谱辐射强度、辐射源光谱辐射亮度及光谱辐射照度等时,需要得知不同条件下的仪器响应函数.文章对被动式遥感FTIR测量时的仪器响应函数进行了校正,实验结果表明:在不同的实验条件下,仪器响应函数的变化规律是不同的,它不仅和校正时所采用的绝对黑体温度有关,而且和校正中仪器接收到的信号大小有直接关系.因此,在被动式测量时,要密切注意发射源温度以及发射源发射信号大小,以便获得最佳仪器响应函数校正结果.     

双通道红外光谱辐射计的研制及标定

研制了一台双通道(1.40±0.02μm,4.50±0.03μm)光谱辐射亮度计(以下简称辐射计),并进行了光谱辐亮度定标[1]。该辐射计主要由前置光学系统、精密机械调制器、双路单元红外探测器、锁相放大器、A/D转换器和单片机等组成。在短波红外波段,由InGaAs探测器和积分球光源传递国家光谱辐照度标准灯的标准[15],对辐射计进行标定[7];在中波红外波段,用大面积标准黑体辐射源和腔型黑体辐射源,标定辐射计的光谱辐亮度。由数据统计分析,得出辐射计的光谱辐亮度响应度的不确定度[12,14]。     

红外气体传感器多光路光学系统设计

在实验研究的基础上分析了采用红外发光二极管为光源的气体传感器在设计中应考虑的几个因素。对四种设计方案进行了比较 ,从而提出了双光源四探测器的新型多光路光学系统设计方案。采用这种光学系统不但可以对温度、环境、气室尘染、器件失配等引起的干扰进行补偿 ,而且还可以对由光源发光功率和探测器响应度变化引起的传感器灵敏度的波动进行补偿。对新光学系统进行的实验分析表明 ,该光学系统的长期工作稳定性和温度稳定性都优于其它设计方案     

Non-uniformity correction algorithm for IRFPA based on motion controllable micro-scanning and perimeter diaphragm strips

Non-uniformity correction is the key issue for the image quality improvement of infrared focal panel array (IRFPA) imaging. A non-uniformity correction (NUC) algorithm for IRFPA based on motion controllable micro-scanning platform and perimeter diaphragm strips is presented. We initially execute one-point calibration to the perimeter detectors, then based on controllable motion of adjacent frames, a special algebraic algorithm is proposed to transport the calibration of the perimeter detectors to those interior un-corrected ones. In this way, the bias parameter of the whole field of view (FOV) is calculated. The algorithm can be easily combined with sub-pixel imaging, thereby improving the quality of thermal imaging system (image spatial resolution and uniformity). All calculations are algebraic, with a low computation load. The algorithm can realize adaptive one point calibration without covering the central FOV rapidly. Experiments on simulated infrared data demonstrate that this algorithm requires only dozens of frames to obtain high quality corrections.     

基于特征分解的红外焦平面非均匀性校正算法

针对目前红外焦平面自适应场景校正算法工程应用的局限,提出了一种基于红外焦平面非均匀性特征分解的场景校正算法。分析了红外焦平面非性匀性构成因素,把其中的高频部分分解成盲点、斑块、行列非均匀性等,把缓慢变化的低频部分分解成梯度渐变非均匀性;分别对各类非均匀性采用不同的校正算法;合并校正结果,得到校正后的图像。实验结果表明,该算法校正精度高、收敛速度快、抑止目标退化能力强,适合工程应用。     

Guided filter and adaptive learning rate based non-uniformity correction algorithm for infrared focal plane array

Imaging non-uniformity of infrared focal plane array (IRFPA) behaves as fixed-pattern noise superimposed on the image, which affects the imaging quality of infrared system seriously. In scene-based non-uniformity correction methods, the drawbacks of ghosting artifacts and image blurring affect the sensitivity of the IRFPA imaging system seriously and decrease the image quality visibly. This paper proposes an improved neural network non-uniformity correction method with adaptive learning rate. On the one hand, using guided filter, the proposed algorithm decreases the effect of ghosting artifacts. On the other hand, due to the inappropriate learning rate is the main reason of image blurring, the proposed algorithm utilizes an adaptive learning rate with a temporal domain factor to eliminate the effect of image blurring. In short, the proposed algorithm combines the merits of the guided filter and the adaptive learning rate. Several real and simulated infrared image sequences are utilized to verify the performance of the proposed algorithm. The experiment results indicate that the proposed algorithm can not only reduce the non-uniformity with less ghosting artifacts but also overcome the problems of image blurring in static areas.     

Nonuniformity correction algorithm based on adaptive filter for infrared focal plane arrays

Response nonuniformity is a key problem that influences the imaging performance of infrared focal plane arrays (IRFPA) imaging system. A parallel processing algorithm to adaptively estimate the nonuniformity correction (NUC) parameters for IRFPA is presented. In this algorithm, a bank of the adaptive filter is applied to adaptively estimate the NUC parameters for every detector in IRFPA. The infrared image sequences are input into the bank of adaptive filter. After certain times recursion calculations are executed frame-by-frame, then the optimal coefficients of the gain and the offset of detector in IRFPA are achieved. Then the NUC is fulfilled ultimately. The algorithm reduces the influence that the response drift with time imposed on NUC effectively, and achieves good NUC effect. It was validated by real experimental imaging procedures.     

An adaptive regression method for infrared blind-pixel compensation

Blind pixel compensation is an ill-posed inverse problem of infrared imaging systems and image restoration. The performance of a blind pixel compensation algorithm depends on the accuracy of estimation for the underlying true infrared images. We propose an adaptive regression method (ARM) for blind pixel compensation that integrates the multi-scale framework with a regression model. A blind-pixel is restored by exploiting the intra-scale properties through the nonparametric regressive estimation and the inter-scale characteristics via parametric regression for continuous learning. Combining the respective strengths of a parametric model and a nonparametric model, ARM establishes a set of multi-scale blind-pixel compensation method to correct the non-uniformity based on key frame extraction. Therefore, it is essentially different from the traditional frameworks for blind pixel compensation which are based on filtering and interpolation. Experimental results on some challenging cases of blind compensation show that the proposed algorithm outperforms existing methods by a significant margin in both isolated blind restoration and clustered blind restoration.     

基于三次样条插值的IRFPA非均匀性校正算法

针对红外成像制导跟踪系统工程应用的实际要求,对红外焦平面阵列工作在大动态范围条件下的非均匀性校正算法进行了深入研究,依据函数插值原理,导出了三次样条插值非均匀性校正算法.用模拟的非均匀性图像和实际的红外图像对算法进行了校验.结果表明该算法具有动态范围大、校正准确度高的优点,可对红外焦平面阵列实现非均匀性和非线性双重校正效果.     

基于三次样条插值的IRFPA非均匀性校正算法*

针对红外成像制导跟踪系统工程应用的实际要求,对红外焦平面阵列工作在大动态范围条件下的非均匀性校正算法进行了深入研究,依据函数插值原理,导出了三次样条插值非均匀性校正算法.用模拟的非均匀性图像和实际的红外图像对算法进行了校验.结果表明该算法具有动态范围大、校正准确度高的优点,可对红外焦平面阵列实现非均匀性和非线性双重校正效果.     

基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法研究

针对两点温度定标算法在应用过程中曝露的问题,提出了基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用红外焦平面阵列探测元的响应特性与积分时间之间的关系,采用改变积分时间的方法拟合红外焦平面探测器的平均响应特性曲线,进行两点校正,然后对结果进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.分别利用两点温度定标法和变积分法对航拍红外图像进行校正效果验证,同时进行了不同校正算法的非均匀性适应性评价实验.实验结果表明新算法计算量小,校正准确度高,反应速度快,并在一定程度上解决了大动态范围下响应非线性对校正性能的影响,具有很好的工程应用价值.     

函数拟合红外焦平面阵列非均匀性校正FPGA实现研究

结合红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array,IRFPA）非均匀性校正的工程实际,设计了基于函数拟合的校正算法,采用大容量高速现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）器件,实现了该非均匀性校正系统,它能有效适应红外焦平面阵列器件响应特性的大动态范围和非线性,具有体积小、运算速度快和校正准确度高等优点.