基于DSP的红外焦平面阵列非均匀性实时压缩校正研究

针对红外成像系统在图像处理中所涉及的数据量大,实时处理难于实现的特点,利用高速DSP硬件对红外焦平面阵列的非均匀性进行实时压缩校正.以两点校正为例,详细阐述了硬件压缩校正原理和实现步骤,并给出实验结果.实验表明:基于DSP的非均匀性实时压缩校正系统生成的图像比较清晰,校正过程简单,程序调试方便,能够有效地解决红外成像技术中实时性难题.     

一种基于定标的非均匀性校正改进算法

红外辐射测量系统的成像性能以及测量精度受到焦平面阵列非均匀性的严重影响,原始红外图像的非均匀性需通过后期图像处理算法进行校正。为进一步提高制冷型红外探测器的非均匀性校正（NUC）效果,本文提出了一种基于定标的非均匀性改进算法。该算法以单点定标和两点定标非均匀性校正方法为基础,既保留两点定标非均匀性校正方法增益校正系数的一致性优势,又结合了单点定标偏置校正系数的稳定性,使得改进算法具有更好的校正效果。为了验证该改进算法的校正效果,本文以640 pixel×512 pixel大小的制冷型中波红外探测器为研究对象,采用入瞳直径为25 mm的红外成像系统对提出的算法进行实验验证。实验结果表明：在1 ms积分时间下,单点定标方法、两点定标方法及改进算法校正后的图像非均匀性分别为1.783 3%、0.219 0%和0.148 1%;2 ms积分时间下的非均匀性分别为1.825 7%、2.247 4%和1.654 6%。改进算法整体上进一步降低了图像的非均匀性,校正效果更好、精度更高。     

基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统研究

从海面目标红外辐射特性研究的具体需求出发,给出了一种用于生成海面目标红外图像的仿真算法,在此算法基础上提出了一种基于DSP阵列的海面目标红外图像实时仿真系统,并对其系统构成、DSP阵列硬件实现、仿真算法并行处理等内容进行了具体描述。仿真实验结果表明该系统能满足海面目标红外图像实时仿真的基本要求,在同等仿真精度下其仿真实时性远高于其他通用计算平台。     

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。     

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。     

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FPGA的红外焦平面成像条纹噪声逐帧抑制算法的研究

红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向,随着器件工艺的进步,红外焦平面阵列探测器有了长足的发展,然而红外图像普遍具有信噪比低的缺点,这大大限制了红外焦平面的应用。与固定图案噪声（FPN）相比,随机噪声的最大特点是每帧均不同,因此去除该类型噪声的算法必须在一帧之内完成。提出了一种新型的单帧去除此类条纹噪声的算法并加以硬件实现,在单帧内设置适合的校正参数和阈值,达到在单帧图像内有效去除条纹噪声的目的。通过算法处理前后的图像对比以及客观的MSE、PSNR测试数据对比,证明了该算法能够有效地改善焦平面器件成像质量。     

一种基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

针对IRFPA器件在工程使用中固定图案噪音会发生漂移及探测元响应呈现非线性的特征,提出了一种以二次方程表征的响应特性数学模型,并利用场景数据的卡尔曼滤波算法,对其实施双校正。本算法较基于线性模型的非均匀性校正算法具有更好的校正效果,仿真实验结果验明了算法的优越性.     

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。     

一种基于灰度变换的红外图像增强算法

针对红外图像，采用双门限分割法进行图像分割，然后采用分段灰度变换法进行图像增强。根据具体图像，通过人机交互的方式确定2个阈值，将图像分割为目标区、过渡区和背景区3部分；按照每一部分的特点，设计不同的灰度变换，对图像进行分段线性增强，得到感兴趣目标区的最佳视觉效果。通过对16位红外图像进行实验，得到了满意的结果。实验表明,该算法灵活便捷，在增加对比度和去除噪声的同时，还抑制了背景，达到了预期的效果。     

Improvement in adaptive nonuniformity correction method with nonlinear model for infrared focal plane arrays

The scene adaptive nonuniformity correction (NUC) technique is commonly used to decrease the fixed pattern noise (FPN) in infrared focal plane arrays (IRFPA). However, the correction precision of existing scene adaptive NUC methods is reduced by the nonlinear response of IRFPA detectors seriously. In this paper, an improved scene adaptive NUC method that employs “S”-curve model to approximate the detector response is presented. The performance of the proposed method is tested with real infrared video sequence, and the experimental results validate that our method can promote the correction precision considerably.     

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。