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.     

辐射源定标红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

针对红外成像系统工程应用的实际要求,对辐射源定标红外焦平面阵列非均匀性校正的数学方法进行了研究,揭示了该实际工程问题属于函数插值或函数拟合的数学原理,并据此导出了三次样条插值、B样条最小二乘拟合及多项式最小二乘拟合等非均匀性校正算法.实验表明,该算法能有效适应红外焦平面阵列响应特性的大动态范围和非线性,校正准确度高,计算速度快.     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于非线性模型的卡尔曼滤波非均匀性校正算法

针对红外焦平面阵列探测单元响应的非线性对非均匀性校正的影响,利用探测器响应的非线性模型,对卡尔曼滤波非均匀性校正算法进行扩展和改进,以有效地克服响应非线性对校正精度的影响.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用线性模型下的卡尔曼滤波算法实施非均匀校正,然后对其进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.实验结果表明,该算法不仅继承了原算法利用场景信息来最优地更新校正参数的估计,解决了探测器偏置和增益漂移对校正影响,而且还在一定程度上解决了响应非线性对校正性能的影响,从而获得了较好的非均匀性校正效果.     

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。     

一种基于S曲线模型的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法

针对红外焦平面阵列(IRFPA)中探测元的非线性响应以及响应特性的漂移引起的校正误差,提出了一种基于S曲线模型的场景自适应校正算法.该算法利用对数运算将IRFPA的输出信号线性化.并运用自适应滤波技术对线性信号实施非均匀性校正,并采用指数变换还原出实际的校正输出信号.基于人造黑体图像和实景红外视频的仿真实验结果表明.该算法在校正精度和大动态范围信号响应特性方面均优于传统的场景自适应校正算法.     

基于自动线性拟合的快速拉曼基线校正算法

近年来拉曼光谱以其无创、灵敏度高等众多优点在化学表征、生物医药、材料等领域引起广泛关注,而基线漂移的存在为后续的定性定量分析带来严重困扰,因此设计高性能的基线校准算法以提高分析结果的有效性及准确性具有重要意义。针对传统算法在批量拉曼光谱数据基线校正方面的不足,基于自动线性拟合算法提出一种快速基线校正算法以校正具有相似背景的批量拉曼光谱数据并详细阐述了该算法的核心思想以及算法实现流程。该算法首先从批量拉曼光谱数据中自动选择一条拉曼光谱数据作为基准光谱,使用自动线性拟合算法对其进行基线校准得到其基线以及分段标记点,然后利用标记点快速计算出组内其他与基准光谱具有较高相关性的拉曼光谱数据的基线,对于组内与基准光谱相关性不满足阈值要求的拉曼光谱则使用自动线性拟合算法对其进行单独基线校正,这使得算法具有具有较强的鲁棒性,可以适应复杂的拉曼光谱基线校正情形。分别使用快速基线校正算法与单独基线校正算法对多组实际拉曼光谱数据进行基线校正以对比分析算法基线校正效果,结果表明该算法可以实现对批量拉曼光谱数据的快速校正,基线校正效果良好,并且相较于单独进行基线校正算法耗时减少了30%以上,算法无参,简单易行,无需额外人工干预,是一种切实可行的批量拉曼数据自动基线校正算法。     

基于干扰对消的红外焦平面非均匀性校正算法

红外焦平面器件的非均匀性产生机理复杂,难以准确拟合探测元响应曲线。提出了一种基于相关干扰抵消的非均匀性校正算法,以预先采集到的一帧黑体面源图像做为自适应干扰对消器的参考输入图像,自适应滤波器由参考输入图像迭代计算出待校正红外图像的空间噪声的最佳估计,实现从空间噪声中提取真实图像信号。自适应滤波算法采用变步长最小均方误差算法,减少了算法的运算量,提高了算法的收敛速度。理论分析以及针对实际红外图像的仿真结果表明,提出的算法校正效果好,收敛速度快,更易于工程实现。     

Scene-based nonuniformity correction based on bilateral filter with reduced ghosting

In order to correct the nonuniformity noise of the IR imaging system, a nonuniformity correction deghosting algorithm based on high-brightness region detection was proposed. Firstly, the bilateral filter was used to filter the image. The high-brightness regions in the result image were detected, and the correction factors corresponding to the regions were reduced. And then, the positions were detected which are high-brightness pixels in former frame but are not in current frame, and the correction factors corresponding to the regions were enlarged. Thus, the wrong update of the correction factor caused by high-brightness region of both the current frame and the previous frame was reduced. The correction method was validated using a real image sequence. The experimental results showed that the suppression effect of the proposed algorithm on the ‘ghost’ effect caused by the high-brightness region is better than the other two algorithms named SLTH-NUC and BFTH-NUC, respectively. Moreover, the proposed algorithm can also suppress the ‘ghost’ effect caused by the sharp edge of the scene.     

基于神经网络的NMR谱图自动相位校正综合算法

目前,已有多种算法被应用在核磁共振谱图自动相位校正中,由于各种算法本身特性和所基于谱图的具体特性的差异,不同算法对于特征不同的谱图的适用性也各不相同. 针对这一情况,文在综合研究多种现有自动相位校正算法的基础上,提出了一种基于神经网络的,可以根据谱图的特征来选取最合适的算法进行自动相位校正的综合算法. 实验表明,本算法可以获得比以往方法更好的计算结果.     

一种基于支持向量机回归的旋转遮光带日射表散射辐照度修正新算法

通过比较旋转遮光带日射表(RSP)和参考标准表所测散射辐照度之间的数值差异,分析了太阳总辐照度、环境温度、相对湿度和太阳光谱等气象要素对RSP散射辐照度测量误差的影响关系,提出了一种修正RSP散射辐照度测量值的新算法。该算法从支持向量机回归预测角度,建立了对RSP散射误差修正值的一次预测模型,然后根据误差修正值最优预测模型推导出RSP散射辐照度修正算法模型。利用该算法对美国国家太阳辐射研究实验室和劳里观测站采集的RSP散射辐照度数据进行修正,修正后两观测站数据的平均偏差和均方根误差分别降低到-0.2W/m2,3.3W/m2和1.9W/m2,8.5W/m2,显示算法具有良好的修正性能和适用性。该算法能够有效避免Vignola算法中存在的欠修正和Vignola and Augustyn(VA)算法中存在的过修正现象。     

改进灰度世界颜色校正算法

讨论了灰度世界算法,提出了两种改进的灰度世界算法——基于标准差加权的算法和基于图像熵约束的算法,从而避免了当给定图像仅有少量几种颜色或大块单一颜色时的冥法失效问题.通过对算法颜色校正结果进行主观(视觉上)评价,并对算法性能通过使用色差数据进行了客观评价.实验结果表明:改进算法对实际采集的图像和下载的图像都有较好的校正效果.     

An enhanced non-uniformity correction algorithm for IRFPA based on neural network

Influenced by detector materials’ non-uniformity, growth and etching techniques, etc., every detector’s responsivity of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different, which results in non-uniformity of IRFPA. And non-uniformity of IRFPA generates fixed pattern noises (FPN) that are superposed on infrared image. And it may degrade the infrared image quality, which greatly limits the application of IRFPA. Non-uniformity correction (NUC) is an important technique for IRFPA. The traditional non-uniformity correction algorithm based on neural network and its modified algorithms are analyzed in this paper. And a new improved non-uniformity correction algorithm based on neural network is proposed in this paper. In this algorithm, the desired image is estimated by using three successive images in an infrared sequence. And blurring effect caused by motion is avoided by applying implicit motion detection and edge detection. So the estimation image is closer to real image than the estimation image estimated by other algorithms, which results in fast convergence speed of correction parameters. A comparison is made to these algorithms in this paper. And experimental results show that the algorithm proposed in this paper can correct the non-uniformity of IRFPA effectively and it prevails over other algorithms based on neural network.     

X射线图像增强器像元响应不一致性的分析及校正

X射线图像增强器像元响应不一致性是评定图像质量的重要指标,它将影响设备的探测能力和分类级别,因而很有必要对不一致性的进行校正。通过对不一致性产生机理的理论分析,建立了图像增强器的每个像元通道光电响应的对数曲线模型。基于该模型,提出了一种改进的两点校正算法。该算法首先将非线性响应转化为线性响应,然后用基于最小二乘的多点校正算法对线性数据进行校正。校正前后的图像及标准差给出了对比,实验结果表明了该校正方法的有效性。     

聚谷氨酸发酵过程中ATR-FTIR光谱信号的分数阶基线校正

采用衰减全反射傅里叶变换红外光谱法（ATR-FTIR）,结合多元校正模型对γ-聚谷氨酸（γ-PGA）发酵过程中两种主要底物葡萄糖和谷氨酸钠的浓度进行间接测量,为优化发酵系统控制提供重要的反馈信息。光谱测量中经常出现的基线漂移会严重影响后续多元校正模型的性能,需要采用基线校正算法对光谱进行预处理。现有流行的基线校正算法多数是基于Whittaker Smoother（WS）平滑算法,这些算法均采用整数阶微分对拟合基线进行约束,表达能力有限。针对现有基线校正算法中的整数阶微分自适应性差的问题,利用更加灵活的分数阶微分对基线进行约束,提出了一种基于分数阶的基线校正算法,实现对整数阶基线校正的扩展。总共进行了5个批次的γ-PGA发酵实验,并对不同批次和全部批次的ATR-FTIR光谱数据分别进行了分数阶基线校正,模型的预测精度均得到不同程度的提升。实验结果表明,只有在批次2时,基于整数阶的基线校正效果最好;其他批次的基线校正效果最好时的阶次均为分数阶。这也表明了分数阶微分（包含整数阶微分）对基线的约束更加合理。同时发现全部批次的整体基线校正效果远远差于单一批次的效果,原因可能是各批次发酵光谱的基线是不同的,对不同的批次需要选用不同的阶次以获得最佳的基线校正。此外,γ-PGA发酵样品的ATR-FTIR光谱测量是以蒸馏水为背景,会在3 100~3 600 cm-1波数范围内出现负水峰,形成有害的干扰信号;分数阶基线校正后的光谱表明,分数阶基线校正算法将负的水峰当作基线,在一定程度上进行了消除。综上分析,分数阶基线校正算法不仅扩展了传统整数阶基线校正算法的应用范围,也为消除ATR光谱中负的水峰提供了新的解决思路。