基于场景的红外焦平面非均匀校正技术分析

补偿固定噪声的时间漂移是红外焦平面非均匀校正技术中面临的一个重要问题．本文考察了近期提出卡尔曼滤波算法、校正统计算法与代数算法,分析其解决固定噪声随时间漂移的机理,并对算法性能进行综合评价,最后对得出的结论用仿真数据给予验证．     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

在分析红外焦平面非均匀产生原因的基础上,阐述了两点校正法的原理.由于各探测器与相邻单元的增益比率具有相关性的特点,利用相邻单元的增益比率,迭代实现比率和偏差的校正,从而减小其图像的非均匀性.仿真计算验证算法能有效地消除图像非均匀性噪声,增强图像的视觉效果.     

红外焦平面探测器的非均匀性校正与算法实现

与红外单元器件系统相比,焦平面面阵探测器的一个最大的缺点是其固有的非均匀性,它极大地限制了凝视红外系统的探测性能。实用化、实时的非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术。文章首先介绍了探测器的非均匀性的成因,然后对被普遍采用的多种非均匀性校正方法进行了讨论,最后分别利用DSP和FPGA实现焦现面探测器的两点校正算法。     

利用FPGA实现红外焦平面器件的非均匀性校正

与红外单元器件系统相比,焦平面面阵测器的一个最大的缺点是其固有的非均匀性,尽管现在面阵探测器的非均匀性有了很大改进,但是非均匀性仍然限制凝视红色系统的探测性能。实用化、、实时的非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术,尽管现在已经有很多种基于场景的非均匀性校正方法,但是两点校正算法仍然是基础的校正方法,有不可替代的价值。两点校正算法的流程简单固定,非常适合用ＦＰＧＡ实现。文章介绍了利用ＦＰＧ     

基于补偿算法的红外探测器非均匀性校正

由于工艺条件的限制,红外焦平面探测器各像元的非均匀性严重影响了红外图像质量,由红外焦平面非均匀性所导致的成像效果变差的问题已成为制约红外成像技术应用的瓶颈.基于FPGA为数据处理核心的硬件平台,采用领域平均算法结合加权滤波算法以及温度补偿算法依次实现了对红外图像的盲元校正与实时补偿处理.实验结果表明此算法能够实时处理图像补偿过程中产生的大量数据,显著地提高了红外图像质量,并且仅用FPGA完成所有数据处理,构成了精简的最小系统,有效地降低了成本.     

红外焦平面器件的非均匀性校正算法研究

本文首先对红外焦平面(IRFPA)器件的非均匀性进行数学建模,然后介绍传统的两点及多点校正算法及其改进,最后介绍新的一些算法理论,包括基于神经网络及光流的一些理论。     

一种新的基于场景的红外图像非均匀性校正算法

根据传统两点法的基本思想,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列成像非均匀性校正算法。利用各探测器单元的增益比率与相邻单元的增益比率的相关性,迭代实现增益和偏移量的校正,从而减小其图像的非均匀性。     

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。     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

红外扫描仪中基于场景的非均匀性校正

红外扫描仪中,存在像元响应非均匀性的问题。分析了基于场景的非均匀性校正算法,和基于神经元网络的红外焦平面非均匀性校正算法,提出了在场景缓变时的校正算法;并结合两者,提出了适合场景缓变时的基于神经元网络的红外焦平面非均匀校正的新算法。仿真证明,新算法具有优异的性能。     

基于场景的红外图像非均匀性校正算法的研究

非均匀性校正是红外热成像预处理技术的重要内容。本文讨论了几种基于场景的红外非均匀性校正算法，对其原理和实验仿真效果作了分析和对比研究，并提出了它们各自的特点和适用范围。这几种算法具有效果良好、易于硬件实现的优点。     

基于场景的红外非均匀性校正算法对比研究

红外技术发展到今天,红外凝视焦平面探测器阵列性能高、使用简单,从而成为红外系统的主流。但是,红外探测器的工艺和技术生产不出像可见光 CCD 那样均匀的红外器件,红外探测器阵列的非均匀性一直是红外凝视探测器的主要缺陷。人们开发了多种非均匀性校正算法,尤其是基于场景的自适应算法,极大地弥补了探测器的非均匀性缺陷。但是到目前为止,各种算法都有一定的局限性,尚不能彻底解决非均匀性问题。针对目前常用的几种非均匀性校正算法,包括时域高通滤波算法、神经网络算法、恒定统计量算法等,在天空、地面等不同场景条件下进行了仿真测试,对算法的实施效果进行了对比分析。     

IMM算法在红外焦平面阵列非均匀性校正中的应用

以连续图像序列作为观测数据时,卡尔曼滤波法校正焦平面阵列非均匀性的效果取决于状态模型中漂移系数的选取。针对这一问题,提出应用交互多模(IMM)算法,建立两个状态模型拟合响应参数不存在漂移和漂移剧烈的极限情况,融合估计探测单元的响应参数。实验结果表明IMM算法对非均匀性具有较好的校正作用,且对响应参数的初始状态及漂移系数的选取具有较好的稳健性。     

基于FPGA的红外图像非均匀性校正技术

提出一种以内嵌软核的FPGA为核心的红外图像非均匀性校正系统,该系统能实现红外焦平面的实时非均匀性校正以及疵点补偿.其主要优点有:用FPGA实现乘加运算,速度非常快,能很好地解决实时处理问题;降低了硬件电路设计的难度,使得非均匀性校正与疵点补偿的整个系统中各个功能之间的配合更简单化.     

非制冷红外焦平面阵列的非均匀性校正及其实现

针对基于氧化钒(VOx)的非制冷红外焦平面阵列,介绍了非制冷红外成像系统的构成及其原理,并根据焦平面阵列及其读出电路的特点,给出了相应的非均匀性校正及其FPGA设计的实现。     

基于场景的红外图像非均匀性校正方法综述

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。本文介绍了恒定范围统计法、Kalman滤波器法和轨迹跟踪法。恒定范围统计法和Kalman滤波器法是利用场景数据自适应的进行非均匀性校正的统计算法；轨迹跟踪法是一种利用图像序列的帧间运动提取其实场景的信息的方法。最后把这三种方法和两点法做了比较。     

红外焦平面非均匀性两点校正法分析及FPGA实现

在分析了IRFPA有效像元的响应系数与两点法校正系数之间的关系后,指出两点法校正系数的取值范围或动态范围。在此基础上提出了一种在确保一定精度同时又尽量节省资源的前提下,将浮点校正运算近似成定点运算的方法,并分析了定点近似与计算精度之间的关系。依据该方法针对实际IRFPA,设计实现了FPGA硬件校正模块。实验表明该方法是有效的。     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...