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。     

一种新的红外焦平面阵列非均匀性代数校正算法

 针对传统红外图像非均匀性代数校正算法收敛速度慢、运动估计精度不高的缺点,提出一种多尺度光流帧间运动估计的非均匀代数校正算法。通过时域低通滤波,采用多尺度光流估计下一帧图像,将所得图像对进行代数校正。该方法性能在自主研发的热像仪中得到验证,和传统的红外图像非均匀性代数校正算法相比,算法收敛速度从60帧提高到25帧,提高一倍左右,运动估计精度从校正后图像方差76.539减少到32.482。