辐射源定标红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

针对红外成像系统工程应用的实际要求,对辐射源定标红外焦平面阵列非均匀性校正的数学方法进行了研究,揭示了该实际工程问题属于函数插值或函数拟合的数学原理,并据此导出了三次样条插值、B样条最小二乘拟合及多项式最小二乘拟合等非均匀性校正算法.实验表明,该算法能有效适应红外焦平面阵列响应特性的大动态范围和非线性,校正准确度高,计算速度快.     

红外焦平面联合非均匀性校正算法

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正(NUC)算法和基于场景的NUC算法的优势和问题.在此基础上提出了联合NUC算法,其中利用基于定标的两点校正法来初步消除探测器的非均匀性,然后再采用基于场景的时域高通校正法和新型自适应滤波校正法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响,同时减弱系统噪声对成像质量的破...     

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.     

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.     

基于维纳滤波的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

充分利用红外图像的空间相关性和时间相关性,提出了一种基于维纳（Wiener）滤波的红外焦平面阵列（IRFPA）非均匀性校正算法,实现对辐射信号的无偏估计,滤波器的参量通过时域一、二阶统计结合空域平均获得,同现有的典型校正算法相比,本文算法具有收敛速度快、校正准确度高的特点,理论分析以及针对实际红外图像的实验结果表明提出的算法更具优越性.     

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BP神经网络的红外焦平面非均匀性校正技术

在传统BP神经网络非均匀性校正理论的基础上,结合红外焦平面阵列读出通道的时变特性,提出一种新的输出期望估计方法.该方法利用当前像素邻域和读出通道估计输出期望值.实验表明,算法能有效抑制焦平面固定图案噪音,提高场景目标的分辨能力,达到较好的视觉效果.     

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。     

基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法

针对传统的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点,提出了一种基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法。在分析全变分算法的图像去噪性能的基础上,针对运动的红外图像序列,扩展了全变分的应用范围。通过最小化非均匀校正后图像的全变分,利用最陡下降法,得到计算增益量校正因子和偏移量校正因子的迭代公式。针对校正图像存在的鬼影现象,设计了一种自适应阈值控制的鬼影消除方法。实验表明:相较于目前已有的方法,该方法有效地去除了原始红外图像的固定图案噪声,较大程度地保留了图像细节信息,提高了图像质量。     

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.     

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.     

A New Piecewise Approach for Nonuniformity Correction in IRFPA

Considering different detector in IRFPA has different nonlinear response characteristic, a novel piecewise linear connection scheme for nonuniformity correction in IRFPA is proposed in this paper. Comparing to the widely used piecewise linear correction, the proposed scheme tries to find the n-segment piecewise straight-line which strives for going near (not always through) all available calibration points, rather than just passes through some n + 1 calibration points. Since each detector's output is corrected to the expected correction value as near as possible, the new scheme can achieve better NUC performance within the whole calibration range than that of the old one. The comparison experiment with simulated data and real IRFPA infrared data shows that the performance of this approach is more perfect than that of the old piecewise linear algorithm.     

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.     

基于非局部均值滤波与时域高通滤波的非均匀性校正算法

时域高通滤波非均匀性校正是一种典型的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法,但其易产生"鬼影"现象,影响校正效果.本文在时域高通滤波校正算法的原理基础上,分析了其校正过程中"鬼影"现象产生的原因,即由于全部图像信息的叠加而导致静止场景被滤除且运动场景会在当前位置留下反转的图像,从而形成"鬼影".引入非局部均值滤波方法,提出了一种去"鬼影"的非局部均值滤波-时域高通滤波非均匀性校正方法.该方法首先采用非局部均值滤波将图像信息分离成高低频两部分(其中高频成分含有大部分噪音及非均匀性),并使用高频成分进行时域高通滤波算法中低通输出的递归运算,使得低通滤波后的图像含有较少的场景信息,从而可使校正输出图像含有较少的"鬼影"现象.采用两组真实红外序列图像进行验证,结果表明该算法不仅能获得较好的非均匀性校正效果,而且能较好地抑制时域高通滤波算法中的"鬼影"现象.     

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.     

基于三次样条插值的IRFPA非均匀性校正算法*

针对红外成像制导跟踪系统工程应用的实际要求,对红外焦平面阵列工作在大动态范围条件下的非均匀性校正算法进行了深入研究,依据函数插值原理,导出了三次样条插值非均匀性校正算法.用模拟的非均匀性图像和实际的红外图像对算法进行了校验.结果表明该算法具有动态范围大、校正准确度高的优点,可对红外焦平面阵列实现非均匀性和非线性双重校正效果.     

基于三次样条插值的IRFPA非均匀性校正算法

针对红外成像制导跟踪系统工程应用的实际要求,对红外焦平面阵列工作在大动态范围条件下的非均匀性校正算法进行了深入研究,依据函数插值原理,导出了三次样条插值非均匀性校正算法.用模拟的非均匀性图像和实际的红外图像对算法进行了校验.结果表明该算法具有动态范围大、校正准确度高的优点,可对红外焦平面阵列实现非均匀性和非线性双重校正效果.     

基于帧间预测的红外焦平面阵列非均匀校正算法

提出了一种基于帧间预测的非均匀校正算法,它可以通过场景配准从当前已校正图像中估计出下一帧未校正图像的真值,然后将所得的场景估计与相应的噪音图像用于线性拟合,其拟合参量即可用来进行非均匀校正.该方法的主要优点在于抗噪音能力强,预测准确度高,且能够实时处理.详细阐述了算法的基本原理及其流程,并用真实红外数据对算法性能进行验证,取得了较好的效果.