一种积分时间自适应调整的非均匀性校正算法

提出一种实时校正方法,在非均匀性校正的过程中根据当前场景信息自适应调整积分时间.首先获取不同积分时间下的背景噪音并进行存储,根据特定的阈值控制积分时间的切换;进而将探测器输出减去相应积分时间下的背景噪音后作为神经网络的输入,从而不断地更新校正参量.这样既能有效弥补神经网络校正算法在低频噪音占优时的不足,降低由于积分时间改变引起的非均匀性,又能够补偿系统的温漂.对真实的红外图像序列实验表明,文中提出的算法在积分时间切换的同时可以得到合适的校正参量,并保证校正后的图像质量,能够实现实时校正.     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法（简称ILS算法）,有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.     

基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法

根据递推最小二乘和图像配准原理,提出了基于递推最小二乘的红外焦平面非均匀校正算法(简称ILS算法),有效降低算法的时间和空间复杂度,使噪音图像的校正处理能够实时完成.ILS算法具有噪音参量估计准确度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.给出了算法的推导并用仿真数据对算法的有效性进行验证.     

基于焦平面归一化响应特性的红外非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪音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.本文提出了一种基于焦平面归一化响应特性且易于实现的非均匀性校正算法,并基于像元分布的卡方直方图提出一种新的图像非均匀性评估方法,即校正比例.该方法的校正输出考虑了每个像元的观测值与焦平面的响应信号的平均值,校正参量通过将像元的输出与其理想校正结果之间的偏差用焦平面响应的平均值建立联系而计算得到.提出的校正比例兼顾考虑了焦平面响应的时间与空间特性,比现有的图像非均匀性评估方法更能合理衡量焦平面的非均匀性程度.多种非均匀性校正的评价数据以及实验结果表明,该算法的校正效果优于两点校正法与原值拟合二阶校正法,并对于响应异常的像元具有较强的校正能力.此外其校正准确度高,所需参量少,易于实时处理,具有较强的实用价值.     

基于四阶累计量的固定噪音参量估计

根据高斯噪音高于二阶的累积量为零的特性,提出基于四阶累计量的红外焦平面固定噪音乘性参量估计算法,完成从图象场景中自适应估计阵列单元的增益.利用泰勒级数展开给出乘性参量估计均值和方差的统计特性,证明算法给出乘性增益的估计为渐进无偏估计.提出的算法用蒙特卡罗仿真给予验证,证明了算法的有效性.并将提出的算法应用于实际图象的处理,有效降低了固定图案噪音,达到了较高的非均匀校正水平.     

基于焦平面归一化响应特性的红外非均匀性校正

红外焦平面阵列的非均匀性噪音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.本文提出了一种基于焦平面归一化响应特性且易于实现的非均匀性校正算法,并基于像元分布的卡方直方图提出一种新的图像非均匀性评估方法,即校正比例.该方法的校正输出考虑了每个像元的观测值与焦平面的响应信号的平均值,校正参量...     

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.     

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。