基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法研究

针对两点温度定标算法在应用过程中曝露的问题,提出了基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用红外焦平面阵列探测元的响应特性与积分时间之间的关系,采用改变积分时间的方法拟合红外焦平面探测器的平均响应特性曲线,进行两点校正,然后对结果进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.分别利用两点温度定标法和变积分法对航拍红外图像进行校正效果验证,同时进行了不同校正算法的非均匀性适应性评价实验.实验结果表明新算法计算量小,校正准确度高,反应速度快,并在一定程度上解决了大动态范围下响应非线性对校正性能的影响,具有很好的工程应用价值.     

基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法研究

针对两点温度定标算法在应用过程中曝露的问题,提出了基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法.该算法先对图像进行非线性压缩,转换为线性图像,再利用红外焦平面阵列探测元的响应特性与积分时间之间的关系,采用改变积分时间的方法拟合红外焦平面探测器的平均响应特性曲线,进行两点校正,然后对结果进行取指数操作,即得到原图非均匀校正后的图像.分别利用两点温度定标法和变积分法对航拍红外图像进行校正效果验证,同时进行了不同校正算法的非均匀性适应性评价实验.实验结果表明新算法计算量小,校正准确度高,反应速度快,并在一定程度上解决了大动态范围下响应非线性对校正性能的影响,具有很好的工程应用价值.     

红外焦平面阵列非均匀性校正的精度分析

介绍了红外图像非均匀性校正的基本方法,并用基于黑体多点线性校正算法对128×128的红外焦平面阵列进行了图像校正,获得了较好的结果.多点线性校正的精度与定标点的选择和其数量有关,所以在得到探测器响应曲线的基础上,对这两个因素的选择进行了分析,并用实际的校正结果对这两个因素对校正精度的影响进行了讨论.结果表明,与理论分析符合的很好.     

射线检测数字实时成像的不一致性研究

在基于PaxScan4030平板探测器技术的射线检测中,输出图像的像质除受系统噪声的影响外,同时还受探测器固有的光电响应不一致性的影响。通过对影响平板探测器输出图像质量的分析,建立了探测器响应不一致性校正模型。在用常规叠加方法去除噪声的同时,利用校正因子对采集图像进行实时校正,以改善系统性能,提高成像质量。通过实验数据分析和对校正前后输出图像的比较,验证了此方法的可行性,从而为射线检测提供了一种有效的校正方法。     

红外探测器模拟器中多通道数模转换输出不一致性校正

针对多通道数模转换电路输出不一致性问题,将两点非均匀性校正算法引入到不一致性问题中,提出了一种不一致性两点校正模型。通过分析红外探测器模拟器输出信号的样本数据,获得不一致性校正因子,并在现场可编程门阵列核心处理器中实现了该不一致性校正模型。利用红外探测器模拟器模拟320×256中波红外制冷探测器的输出信号,获得不一致性校正前后的图像。通过比较分析表明:校正前图像列平均灰度最大起伏量为15,校正后为5,相对改善了约66.7%。     

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.     

工业CT图像均匀性校正

在工业CT图像重建过程中,射束硬化使得图像出现“杯状”伪影,阵列探测器响应不一致使得图像出现环状伪影、带状伪影和点伪影,影响图像均匀性.本文分析了射束硬化的原理和探测器响应不一致的数学模型,并通过实验,对探测器响应进行多挡板定标得到校正系数表.利用查表插值的方法对投影数据进行均匀性校正,消除上述伪影.     

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。     

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。     

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。     

适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法

针对应用常规红外图像非均匀性校正方法在变积分时间时,图像灰度值会发生改变的现象,提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法.该方法将不同积分时间、不同温度的黑体定标数据和对应的理论红外辐射量整合为一个整体数据库,借助神经网络损失函数和误差反向传递机制,对模型中的校正系数进行学习.训练得到的校正网络能在红外相机积分时间实时调整过程中,保证图像均匀地稳定输出,对后端红外图像处理有着重要意义,并验证训练该网络不需要大量定标数据.而针对红外探测器响应漂移的现象,则提出了在线修正校正系数的方法以有效应对.     

基于FPGA的红外图像处理与实时显示系统研究

介绍了基于FPGA的红外图像处理与实时显示系统的工作原理。针对传统的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法的不足，提出了对采用神经元法和两点线性法校正其非均匀性算法的改进，重点介绍了两点线性法的软硬件实现方式，该算法在Spartan系列FPGA上实现并获得成功。     

基于自适应扩散模型的单帧红外条纹非均匀性校正算法

针对红外焦平面成像系统存在列向条纹非均匀性的现象,采用了一种基于自适应PM扩散模型的非均匀校正新算法。首先,综合利用图像梯度信息和局部灰度统计信息,自适应计算PM模型的扩散阈值;然后将每列像素的PM模型估计值作为该列像素的期望值;最后采用最陡下降法迭代计算得到每列像元的校正参数,并对结果进行循环校正以提高校正效果。实验结果表明:该算法可以保护图像边缘信息,与同类算法相比,能够更有效地抑制条纹非均匀性,并且能够防止图像产生鬼影。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

提出了一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法。该算法结合了两点定标校正算法和基于场景的改进的恒定统计算法,将两点校正算法的校正系数作为恒定统计算法的系数初值,并引入阈值进行运动状态检测,对运动场景和非运动场景分别进行系数更新。实验表明,该算法可以实现对红外图像非均匀性的校正,对于本文实验中的视频图像,在100帧时算法收敛,其收敛时间优于其他传统基于场景的非均匀性校正算法,并一定程度上抑制了"鬼影"现象。     

Test and evaluation of reference-based nonuniformity correction methods for microbolometer infrared detectors

In the paper, reference-based nonuniformity correction methods for microbolometer infrared detectors are discussed and tested. In order to evaluate their effectiveness, a complete readout circuit for amorphous silicon microbolometer focal plane array has been designed. The tests were carried out on a developed stand including several extended blackbodies. Some modification of standard two-point correction algorithm incorporating detectors response at external shutter to compensate offset drift is also proposed. The obtained results are presented.     

Scene based nonuniformity correction based on block ergodicity for infrared focal plane arrays

This paper puts forward a new scene based nonuniformity correction algorithm for IRFPA. This method adopts phase-correlation method for motion estimation and takes the sum of mean-square errors of the pixel brightness between several adjacent frames as the cost function when the brightness constancy assumption between two adjacent frames is satisfied. Nonuniformity correction parameters could be estimated by minimizing such cost function. In order to reduce calculation quantity, we can divide these images into several subblocks, and solve for the optimum solution of the cost function respectively in each subblock. From the analysis, it is shown that the optimum solution is of global uniqueness when all the elements in subblocks could satisfy the ergodicity condition. Then the estimated value of nonuniformity correction parameters could be deduced by minimizing the cost functions. The nonuniformity correction experiments for both infrared image sequence with simulated nonuniformity and infrared imagery with real nonuniformity show that the proposed algorithm could achieve a great correction effect by only analyzing a small number of frames.     

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。