基于NiosⅡ的非制冷红外图像处理系统研究

设计一个非制冷红外图像处理系统，该系统放弃了目前普遍应用的数字信号处理器（DSP）＋现场可编程门阵列（FPGA）的系统构架，采用基于FPGA的NiosⅡ嵌入式处理器的系统构架，实现了系统的小型化。提出一种基于流水线结构的信号处理方法，并利用NiosⅡ嵌入式处理器软硬件开发工具，实现了在该系统上对非制冷红外焦平面阵列非均匀性进行校正和盲元补偿的实时处理，降低了系统的工作频率。实验结果表明：该系统能够对非制冷红外图像进行实时处理，工作性能稳定，处理效果良好。     

红外热像仪与上位机通信系统设计

设计了一款上位机软件实现对国产中波凝视红外热成像系统的指控命令发送、软件版本更新等功能。红外图像的处理主要在FPGA内完成,上位机通过串口直接与FPGA内部的NIOSⅡ通信,完成红外图像的非均匀性校正、盲元处理(包括盲元列表的上传下载)、图像性能测试等功能,并且上位机可以通过串口直接对FPGA程序进行更新。为了提高通信的稳定性,所有通信命令采用统一格式的数据命令包进行发送和接收。相比较一般的串口数据通信,所设计的通信方式具有传输距离远、误码率低、软件升级操作简单、方便、效率高等特点。对比一般的红外成像系统,本系统采用串口在线升级FPGA的方式,简化了系统硬件电路设计,方便了系统后期维护。     

基于FPGA+DSP系统的红外图像非均匀校正的实现

首先引述了红外探测器两点法进行图像非均匀校正的原理,给出了基于DSP+FPGA的图像处理系统硬件模块整体实现框图,以及其非均匀校正模块的硬件结构。然后对其非均匀校正模块硬件实现中的芯片选择,工作流程以及实现作了详细的阐述。最后给出了非均匀校正试验的结果。     

基于梯度场景的非均匀校正方法

长波红外探测器经常被用于机载红外预警系统中,常受严重的非均匀性噪声干扰。为了校正探测器的非均匀性,补偿辐射响应非线性,提出了一种基于梯度场景的非均匀性校正方法。给出了探测器辐射响应非均匀性的观测模型;以标准黑体和梯度场景作为参考源,在理论上推导出校正系数表达式;利用原理样机进行了外场实验,并探测民航客机目标。实验结果表明:与基于黑体的两点校正方法相比,利用本文方法进行非均匀性校正后的图像,局部标准差峰值由8.57降低到2.39;对于相距50.64km的空中客车A319型客机,目标的信杂比由4.87提高到11.22。本文算法可以有效降低图像局部标准差,适用于机载红外预警系统。     

基于FPGA的红外图像处理与实时显示系统研究

介绍了基于FPGA的红外图像处理与实时显示系统的工作原理。针对传统的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法的不足，提出了对采用神经元法和两点线性法校正其非均匀性算法的改进，重点介绍了两点线性法的软硬件实现方式，该算法在Spartan系列FPGA上实现并获得成功。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

对红外焦平面阵列成像系统而言,基于场景的非均匀校正技术是处理固定图案噪声的关键技术。现有的非均匀校正算法主要被收敛速度和鬼像问题所限制。提出一种新的基于恒定统计算法的自适应场景非均匀校正技术。利用红外图像序列的时域统计信息结合提出的α修正均值滤波来估计探测器的参数,通过减少样本的渐进方差估计,完成成像系统的非均匀性校正。通过模拟和真实的非均匀性图像对算法的性能进行评价。实验结果表明,在继承恒定统计算法快速收敛的同时,图像峰值信噪比较恒定校正法及常系数α校正算法分别有44.5%和32.9%的提升,图像鬼像问题有明显改善。     

国产氧化钒红外探测器新型无挡板校正方法

现有国产氧化钒非制冷红外探测器多采用挡板校正进行非均匀性校正,导致结构复杂与图像中断,从而影响探测器的正常使用.提出了一种新型无挡板非均匀校正方法,首次结合基于定标校正与场景校正的非均匀校正方法,实现了对非制冷红外探测器的无挡板校正.实验结果表明,该方法能在开始校正后快速实现非均匀校正,校正效果良好,并且不存在传统场景...     

一种适用于红外搜索跟踪系统的实时非均匀性校正算法

针对目前红外搜索系统实用性较强的两点非均匀性校正存在难以实时跟踪图像非均匀的不足点,提出一种新的基于两点非均匀性校正和基于场景的实时联合校正算法。该算法利用两点校正提供基础校正系数,并充分利用红外搜索系统大数据量的特点,对实时数据量进行统计、分析,进而找出系统非均匀性随时间的漂移量,解决只采用两点校正算法带来的红外图像退化的问题。多次试验证明,采用联合非均匀校正算法的相对非均匀度由两点校正的5%降到了2%左右,并具有时间稳定性,获得了较好的校正效果。     

HgCdTe短波红外焦平面探测器校正技术

在短波红外成像光谱技术的应用背景下,对HgCdTe短波红外焦平面探测器的校正技术进行研究,包括坏像元校正和非均匀性校正,并提出先进行坏像元校正后进行非均匀性校正的探测器校正原则;在标准辐射源下,对正常像元的输出值进行正态分布拟合,并通过3σ准则设定正常像元输出值阈值的方法,确定探测器中坏像元的数量与位置,然后根据短波红外成像光谱技术的应用要求,对坏像元进行光谱二邻域均值替换;坏像元校正完成后,再采用运算量小、实时性强的两点法对探测器进行非均匀性校正。综合校正结果表明:探测器坏像元得到有效剔除,坏像元输出值得到良好校正,且非均匀性校正效果明显,图像细节更加丰富。     

基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法

针对红外焦平面成像系统存在列向条纹非均匀性的现象,采用了一种基于自适应PM扩散模型的非均匀校正新算法。首先,综合利用图像梯度信息和局部灰度统计信息,自适应计算PM模型的扩散阈值;然后将每列像素的PM模型估计值作为该列像素的期望值;最后采用最陡下降法迭代计算得到每列像元的校正参数,并对结果进行循环校正以提高校正效果。实验结果表明:该算法可以保护图像边缘信息,与同类算法相比,能够更有效地抑制条纹非均匀性,并且能够防止图像产生鬼影。     

干涉成像光谱仪CCD象元响应非均匀性校正研究

在阐述一般成像系统中CCD象元响应非均匀性校正的原理与算法的基础上,通过对星载可见光干涉成像光谱仪CCD象元响应非均匀性校正的相对辐射定标原理及所获定标数据的深入分析,研究出了一种适于对可见光及红外干涉成像光谱仪系统CCD象元响应非均匀性进行校正的方法,有效解决了干涉成像光谱仪系统探测器阵列非均匀性校正这一工程技术难题.     

Nonuniformity correction algorithm with nonlinear model for infrared focal plane arrays

For the detector in infrared focal plane arrays (IRFPA) with a large dynamic range of response, a nonlinear model of response curve of the detector in IRFPA is introduced in this paper. With the model, the Kalman-filter nonuniformity correction (NUC) algorithm with linear model, developed by Torres and Hayat, is extended. In the extended algorithm, the raw image is translated into a linearized one firstly by directly employing a logarithm-based transformation. Then the linearized image is corrected by the Kalman-filter NUC algorithm with linear model, and the corrected linearized image is obtained. Finally the uniformity image of the original one is achieved by fulfilling an exponent transformation to the corrected linearized image. The presented algorithm not only inherits the advantage of the original algorithm that resolves the problem of the temporal drift in the gain and the bias in each detector by updating NUC parameters with information of the current scene, but also reduce the influence of the detector nonlinear response to the NUC performance, so it is suitable for IRFPA under large response-range. The NUC ability of the presented algorithm is demonstrated by experiments with real infrared image sequences.     

适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法

针对应用常规红外图像非均匀性校正方法在变积分时间时,图像灰度值会发生改变的现象,提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法.该方法将不同积分时间、不同温度的黑体定标数据和对应的理论红外辐射量整合为一个整体数据库,借助神经网络损失函数和误差反向传递机制,对模型中的校正系数进行学习.训练得到的校正网络能在红外相机积分时间实时调整过程中,保证图像均匀地稳定输出,对后端红外图像处理有着重要意义,并验证训练该网络不需要大量定标数据.而针对红外探测器响应漂移的现象,则提出了在线修正校正系数的方法以有效应对.     

基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法

传统的卡尔曼滤波算法利用批处理实现非均匀校正,这样不仅会带来较大的计算量和存储量,而且更重要的是该方法不能实时处理.为此,提出了一种基于稳态卡尔曼滤波的红外焦平面阵列非均匀校正算法,它可以根据固定图案噪声的特点离线计算出滤波器的增益矩阵,并且非均匀校正过程也采用了逐帧迭代方式,因此大大降低了计算复杂度和存储占用量.详细阐述了该算法的基本原理,并用仿真数据和真实红外数据对算法性能进行验证,实验结果表明:本方法平均校正一帧图像所需CPU时间和内存占用量分别为1.7188 s和131.25 KB,完全可以满足实时处理的要求.     

射线面阵探测器成像系统校正研究

基于线性、移不变理论,对射线面阵探测器成像的特性和系统成像所呈现出亮度不均匀的原因进行分析研究.通过分析线性系统成立的假设条件,给出了对实际成像中各像元点阵的偏置、灵敏度进行逐点校正的公式.在实验室,对基于PaxScan2520 面阵探测器的成像系统进行成像校正研究,取得了满意的效果,噪声得到有效的抑制,成像的不一致性得到改善.当检测较厚工件或工件厚度变化较大时,系统成像超出其线性范围,给出了二次校正的方法和公式,也取得了满意的效果.     

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.     

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。     

Improved interframe registration based nonuniformity correction for focal plane arrays

In this paper, an improved interframe registration based nonuniformity correction algorithm for focal plane arrays is proposed. The method simultaneously estimates detector parameters and carries out the nonuniformity correction by minimizing the mean square error between the two properly registered image frames. A new masked phase correlation algorithm is introduced to obtain reliable shift estimates in the presence of fixed pattern noise. The use of an outliers exclusion scheme, together with a variable step size strategy, could not only promote the correction precision considerably, but also eliminate ghosting artifacts effectively. The performance of the proposed algorithm is evaluated with clean infrared image sequences with simulated nonuniformity and real pattern noise. We also apply the method to a real-time imaging system to show how effective it is in reducing noise and the ghosting artifacts.