基于非局部均值滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

时域高通滤波非均匀性校正是一种典型的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法,但其易产生"鬼影"现象,影响校正效果.本文在时域高通滤波校正算法的原理基础上,分析了其校正过程中"鬼影"现象产生的原因,即由于全部图像信息的叠加而导致静止场景被滤除且运动场景会在当前位置留下反转的图像,从而形成"鬼影".引入非局部均值滤波方法,提出了一种去"鬼影"的非局部均值滤波-时域高通滤波非均匀性校正方法.该方法首先采用非局部均值滤波将图像信息分离成高低频两部分(其中高频成分含有大部分噪音及非均匀性),并使用高频成分进行时域高通滤波算法中低通输出的递归运算,使得低通滤波后的图像含有较少的场景信息,从而可使校正输出图像含有较少的"鬼影"现象.采用两组真实红外序列图像进行验证,结果表明该算法不仅能获得较好的非均匀性校正效果,而且能较好地抑制时域高通滤波算法中的"鬼影"现象.     

一种新的基于平稳小波变换的红外焦平面非均匀性校正技术

在分析固定图案噪音频率分布的基础上,提出了一种利用平稳小波进行非均匀性校正的方法.选择合适的小波函数对红外图像序列进行分解,从而估计出非均匀性校正的增益和偏置系数,最终实现红外焦平面阵列的非均匀性校正.利用小波的多分辨性质,提高了低频部分的频率分辨率,有效的抑制了一般基于场景统计校正算法中易于出现的“人工鬼影”现象.用真实的红外图像序列进行了处理,实验证明了算法的优越性.     

基于时域矩匹配的红外图像自适应非均匀性校正EI北大核心CSCD

非制冷红外焦平面阵列的响应非均匀性通常表现出与条带噪声相类似的特性。基于场景的校正算法是提高图像质量,补偿响应特性漂移的有效措施。在深入研究矩匹配理论的基础之上,提出了一种新的时域矩匹配非均匀性校正方法。利用相邻帧矩匹配后的图像对场景的变化列进行估计,并在时间域对校正参数进行自适应更新。利用真实的红外图像序列验证了该算法在收敛速度和去鬼影方面的优越性和有效性。     

基于焦平面归一化响应特性的红外非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪音是制约红外成像质量的主要因素,非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术.本文提出了一种基于焦平面归一化响应特性且易于实现的非均匀性校正算法,并基于像元分布的卡方直方图提出一种新的图像非均匀性评估方法,即校正比例.该方法的校正输出考虑了每个像元的观测值与焦平面的响应信号的平均值,校正参量...     

基于时域矩匹配的红外图像自适应非均匀性校正

非制冷红外焦平面阵列的响应非均匀性通常表现出与条带噪声相类似的特性。基于场景的校正算法是提高图像质量,补偿响应特性漂移的有效措施。在深入研究矩匹配理论的基础之上,提出了一种新的时域矩匹配非均匀性校正方法。利用相邻帧矩匹配后的图像对场景的变化列进行估计,并在时间域对校正参数进行自适应更新。利用真实的红外图像序列验证了该算法在收敛速度和去鬼影方面的优越性和有效性。     

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.     

小波变换的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是其应用中必须解决的技术难题之一。基于小波理论,提出了一种基于成像场景的红外焦平面非均匀性校正算法。该算法选择合适的小波函数对红外成像序列进行小波分解,而后对分解的信号计算出相应的统计量,从而得出红外焦平面非均匀性校正的偏置和增益校正系数,以此最终实现非均匀性校正。对真实红外序列图像的处理效果验证了该算法可较好地实现非均匀性校正。此外该算法对慢变化量具有较好的自适应性,可较好地抑制一般基于场景统计的非均匀性校正算法中出现的"人工虚影"的现象。     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法综述

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。基于场景的非均匀校正算法通常利用图像序列并依赖帧间运动对焦平面阵列的非均匀性进行校正。介绍和分析了全局非均匀性校正,Kalman滤波器法,自适应滤波法,轨迹跟踪法,基于场景运动分析的校正算法,基于小波变换实现低通滤波的校正算法,高通滤波与神经网络相结合的算法,基于小波去噪、序列图像配准和正交最小二乘拟合的校正算法,改进的神经网络算法以及代数算法等,对算法进行了比较。     

基于焦平面归一化响应特性的红外非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪音是制约红外成像质量的主要因素,非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术.本文提出了一种基于焦平面归一化响应特性且易于实现的非均匀性校正算法,并基于像元分布的卡方直方图提出一种新的图像非均匀性评估方法,即校正比例.该方法的校正输出考虑了每个像元的观测值与焦平面的响应信号的平均值,校正参量通过将像元的输出与其理想校正结果之间的偏差用焦平面响应的平均值建立联系而计算得到.提出的校正比例兼顾考虑了焦平面响应的时间与空间特性,比现有的图像非均匀性评估方法更能合理衡量焦平面的非均匀性程度.多种非均匀性校正的评价数据以及实验结果表明,该算法的校正效果优于两点校正法与原值拟合二阶校正法,并对于响应异常的像元具有较强的校正能力.此外其校正准确度高,所需参量少,易于实时处理,具有较强的实用价值.     

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。     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性评价方法

针对红外遥感图像非均匀性的定量评价问题,研究了基于场景的红外焦平面阵列响应非均匀性的定量评价方法。利用真实红外遥感图像序列量值分布的特点,针对小序列图像提出了基于序列排序和小波变换的标准图像构建算法;结合非均匀性评价指标,提出了利用构建标准图像的响应非均匀性对红外图像的非均匀性进行定量估计;分别利用黑体定标实验和统计方法对标准图像构建算法进行了验证,同时进行了不同校正算法的剩余非均匀性评价实验。结果表明,128frame序列构建得到的标准图像的非均匀性分别比同温黑体图像小0.92%,比统计标准图像大0.59%。该方法可用于定量估计红外遥感图像的非均匀性。     

基于贝叶斯估计的IRFPA自适应非均匀性校正

针对长时间工作后红外焦平面阵列(IRFPA)响应特性发生漂移,图像质量下降的问题,分析了两点校正(TPC)后残留非均匀噪声的特性,在TPC的基础上提出了一种自适应非均匀性校正方法。将两点校正后的图像进行小波分解,利用贝叶斯阈值逐点进行信号方差和噪声方差的估计,计算出残留非均匀噪声并加以去除。实验结果表明,该算法可以有效去除残留非均匀噪声,避免因红外焦平面阵列响应特性漂移而导致的图像降质。     

基于自适应滤波的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

 红外探测器响应漂移特性会降低红外焦平面阵列（IRFPA）非均匀性校正的精度。针对该问题提出了一种基于场景的IRFPA非均匀性校正算法。该算法利用所获得的序列成像场景信息,采用一种基于快速自适应滤波器的最优化递归估计方法来获得非均匀性校正参数,并利用当前的成像信息来更新校正参数,以此降低探测器响应漂移特性对非均匀性校正的影响。算法仿真实验显示,对非线性参数为26.12%的同一图像,使用该算法、两点校正算法和卡尔曼滤波校正算法校正1 h后,可分别将非线性参数降至1.856%,3.122%和1.893%,说明该算法可获得稳定而较好的非均匀性校正效果。     

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。     

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.     

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.     

基于衬底温度和贝叶斯估计的红外非均匀性校正（英）

分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了一种自适应非均匀性校正算法NSCT,对经过NSCT分解后的子带图像,利用贝叶斯阈值逐点进行信号方差和噪声方差估计,计算出残余非均匀性噪声后并加以去除。实验结果表明,该算法能有效提高校正精度,并具有更强的环境适应性。     

基于衬底温度和贝叶斯估计的红外非均匀性校正（英文）

分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了一种自适应非均匀性校正算法NSCT,对经过NSCT分解后的子带图像,利用贝叶斯阈值逐点进行信号方差和噪声方差估计,计算出残余非均匀性噪声后并加以去除。实验结果表明,该算法能有效提高校正精度,并具有更强的环境适应性。     

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。