红外图像非均匀性校正技术研究

红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素。本文对国内外广泛应用的两点校正法进行了原理探讨,并阐述了恒定统计平均法,时域高通滤波器法和神经网络校正法等几种正在实验室大力研究的非均匀性校正技术。     

实时红外图像非均匀性校正技术研究

在分析红外图像非均匀性噪声产生机理的基础上,介绍了红外成像系统非均匀性校正原理,从数字图像处理的角度阐述了校正方法,提出了因子加权校正结构,并给出了其硬件实现。利用该方法可以有效地消除红外图像的非均匀噪声,增强红外图像的视觉质量。     

焦平面红外图像的非均匀性校正技术

焦平面红外图像传感器的应用难点之一解决其非均匀性的问题.在论述了两点校正算法原理的基础上,提出了一种采用单片机和FPGA实现焦平面红外图像的两点校正的技术途径,并给出了其校正增益和偏置系数的计算流程.     

基于函数拟合的IRFPA非均匀性校正及其FPGA实现

结合红外焦平面阵列(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(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、运算速度快和校正精度高等优点,为红外焦平面阵列非均匀性校正开辟了一条新的技术改造途径.     

基于转向核的单帧红外条纹非均匀性拟合校正算法

针对红外线列和非制冷型焦平面成像系统存在列向条纹非均匀性的现象,提出了一种基于转向核的单帧条纹非均匀性校正新算法。首先,根据图像边缘的梯度特性确定转向核邻域主方向和大小,然后将每列像素的转向核估计值作为该列像素的期望值,以列向条纹非均匀性作为约束进行最小二乘拟合,计算得到每列像元的校正参数,并以一定概率接受最小二乘拟合的结果。当误差函数满足事先设定阈值时,单帧图像的非均匀性校正完成。实验结果表明,该算法具有稳定的收敛性,与同类算法相比能够更有效抑制条纹非均匀性,并且能够保留更多的图像边缘信息。     

基于神经网络的红外图像非均匀性校正

由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致.红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外图像不能很好地反应目标辐射特性.先对红外图像进行盲元检测和补偿,通过双边滤波方法获得像元期望输出值,利用随机梯度下降法的神经网络模型对红外图像进行非均匀性校正.实验验证该方法较基于标定的校正方法具有适应场景变化、效果好的优点.     

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性,会严重影响红外成像系统成像的质量,实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题,影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上,提出了有效的改进算法:用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像,不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。     

基于FPGA的科学级CMOS图像传感器非均匀性校正

根据科学级CMOS(sCMOS)图像传感器开发的工程实际需求,设计了基于FPGA的二阶多项式拟合的非均匀性校正算法.该非均匀性校正算法首先通过定标得出每个像素的响应曲线,然后采用最小二乘法将sCMOS像素响应曲线参考平均响应曲线进行拟合,得出校正系数并通过FPAG对像素值进行实时校正.通过处理后的图像非均匀性从17.1％降低到7.6％.该算法有效提高了sCMOS器件对高动态、非线性响应特性的适应能力,并具备实时计算校正优点,通过模块化设计可以方便移植和集成.     

基于FPGA的红外图像实时非均匀性校正

红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向,它灵敏度高,探测能力强,但也有其非均匀性较差的缺点。非均匀性校正技术对于红外焦平面阵列的应用起着关键的作用,两点校正算法作为一种实用、高效的校正算法被广泛的应用,它流程简单固定,非常适合用FPGA实现。文章介绍了利用FPGA硬件实现焦平面探测器非均匀性的两点校正算法,并对非均匀性漂移的现象采取了实时修正,部分弥补了两点校正算法的不足,达到了预期效果,满足系统要求。     

红外焦平面条带状非均匀性校正硬件实现方法

红外焦平面阵列条带状非均匀性严重影响了其成像质量,大大限制了它的应用。实现了一种基于FPGA的红外焦平面阵列条带状非均匀性实时校正系统,该系统以中值红外均衡算法为核心,针对算法以及FPGA的特性进行了优化,单帧内可进行条带状非均匀性的校正,硬件仿真结果表明:处理效果显著。系统处理速度快、资源占用量小,可以作为一个独立模块嵌入到红外焦平面成像与处理系统中,实现条带状非均匀性的实时校正,有很高的实用性与可扩展性。     

基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正

统的神经网络校正算法存在收敛速度慢和校正精度低的缺点。当背景噪声较大时,它更难以获得令人满意的校正效果。 针对其不足之处, 提出一种基于中值滤波的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性神经网络校正算法。该算法首先利用中值滤波对强噪声进行预处理,在此基础上 采用改进的神经网络校正算法对IRFPA非均匀性进行自适应校正。实验结果表明,该算法与传统的神经网络方法相比具有收敛速度快和校正精 度高等特点,并且使图像的峰值信噪比至少提高了10dB。     

基于人眼视觉特性的IRFPA非均匀性校正算法研究

红外焦平面器件普遍存在着非均匀性问题,对红外焦平面阵列(IRFPA)实施非均匀性校正对提高成像质量具有重要意义。传统的IRFPA多点校正算法存在运算量大、实时性能低、实用效果差等问题,为此文章综合人眼视觉特性,提出IRFPA非均匀性多点校正算法。人眼视觉对图像的灰度分辨能力是有阈值限制的,利用这种分辨阈值可以对IRFPA的标定点进行有效压缩,生成像元号-校正系数表,然后通过查找系数表,实现IRFPA的非均匀性实时压缩校正。实验证明,提出的IRFPA非均匀性校正算法较传统的IRFPA非均匀性校正算法实时性能更好,非均匀性降低了0.203%。     

红外焦平面非均匀性校正算法研究与实现

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.非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术,虽然现在已经提出多种基于场景的非均匀性校正方法,但是两点校正法因其实时性好,具有实用价值.文中讨论了两点校正法,并分别提出了利用查找表法和用CPLD实现焦平面探测器非均匀性校正的方案.     

基于二次有理分式拟合多能投影曲线的X射线能谱估计方法

在X射线计算机断层（CT）成像领域,多种应用需要准确的X射线能谱信息,包括能谱CT图像重建、CT图像硬化校正、CT图像的定量分析等.然而,由于CT系统中X光机发出的射线流强很大,X射线能谱一般难以直接测量,更为常用的方法是利用不同厚度模体的投影数据,间接估计能谱.该类方法将能谱估计问题转化为一组病态线性方程组的求解问题.为了获得较为准确的X射线能谱,通常需要测量多组投影数据,工作量大.针对该问题,本文提出一种新的X射线能谱估计方法.该方法利用二次有理分式拟合多能投影曲线,然后利用多能投影曲线上的采样点间接估计X射线能谱.由于二次有理分式参数少,因此该方法仅需少量的测量点即可拟合出高精度的多能投影曲线.实验表明：本文方法仅需要3个测量点就可以达到传统方法使用十几个测量点估计的X射线能谱的精度,显著减少了采样数量,进而减少能谱估计的工作量.仿真和实采数据都验证了方法的有效性.     

基于改进多项式拟合的红外焦平面非均匀校正方法

两点法是基于定标数据的线性校正方法,其动态范围窄且校正精度差,在应用中难 以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化带来的漂移的影响。在分析两点校正法的基础上,提出 了一种多项式拟合与单点校正相结合的改进算法以消除探测器的非均匀性,解决了探测器系数随环境变化产生 漂移的问题。     

基于曲线拟合的信噪比估计校正方法

介绍了QPSK调制的DSSS接收机中基于矩估计的信噪比估计算法,以及在FPGA上实现该算法的关键技术.由于实现误差超出期望,运用了基于曲线拟合的校正方案.以估计幅度值和幅度差值作为自变量和因变量,运用曲线拟合工具获得信噪比估计值应有的修正误差.依据该修正值调整测试值,可使信噪比估计性能大幅提升.最后通过实测证明了校正算法的性能.     

基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法

针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正.该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络.子网...     

基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正

非均匀性噪声严重影响着红外焦平面阵列的成像质量。针对条纹非均匀性问题,提出了一种基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正算法。该算法对图像逐列进行处理,首先采用文中提出的加权折中直方图方法计算得到每一列图像的期望直方图,然后对当前图像列进行直方图规定化处理,最后遍历整幅图像实现非均匀性校正。实验结果表明,本文算法能够有效地抑制红外图像的条纹非均匀性噪声,同时较好地保留了图像的边缘轮廓信息。     

基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高.目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响.本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA(Field Programmable Gate Array)上的实时实现技术.其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性,基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响,从而使这两类算法取长补短,可有效克服各自的缺陷.文中详细描述了基于FP-GA实现联合校正算法的基本原理和处理流程.实验表明,这种联合校正算法效果良好,可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求.     

基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

红外焦平面阵列（IRFPA）的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高。目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响。本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA（Field Programmable Gate Array）上的实时实现技术。其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性，基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，从而使这两类算法取长补短，可有效克服各自的缺陷。文中详细描述了基于FPGA实现联合校正算法的基本原理和处理流程。实验表明，这种联合校正算法效果良好，可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求。