红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究

在分析红外焦平面阵列非均匀性校正现行算法的基础上,提出了一种具有自适应性能的新算法。该算法以小波变换中的滤波器理论为基础,通过将图像序列在时间域的尺度分解和相庆统计量计算,获得在红外焦平面校正中起影响的偏置和增益系数。模拟实验结果验证了其有效性和先进性。     

基于高性能DSP的红外焦平面阵列非均匀性实时校正

基于离散小波变换(DWT)理论,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性实时校正算法;针对算法所涉及的运算量和数据量庞大的特点,设计了实时非均匀性校正的红外图像处理系统,系统是以高性能DSP(TMS320C6713)为核心器件,采用DSP不同的传输通道并行传输数据,并充分利用DSP硬件的并行性和流水线操作进行非均匀性校正;以真实的红外图像序列为例,进行了非均匀性校正的仿真实验,结果表明,基于高性能DSP的非均匀性实时校正系统完全可以达到实时校正的要求,所用算法对慢变化量具有较好的自适应性。     

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法研究进展

实现红外焦平面阵列非均匀性自适应校正是高级红外探测系统追求的重要目标,对提高红外探测系统的空间分辨率、温度分辨率、探测距离以及辐射量的正确度量具有重要意义.归纳总结了国内外关于凝视红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法的部分研究工作及其进展,比较了典型自适应算法的性能和适用条件,为进一步开展红外焦平面阵列非均匀性自适应校正研究提供参考意见.     

基于校正率的红外焦平面阵列非均匀性校正评估新方法

提出一种新的能对非均匀性校正效果进行定量计算的评估测度“校正率”,并进行了实验验证.校正率以时域噪声为参考标准来衡量图像非均匀特性,不仅可以反映图像显示效果,还可以反映图像测温精度.该方法可用于IRFPA系统的性能评价和非均匀性校正方法校正效果评价,对非均匀性校正的研究具有重要意义.     

红外焦平面阵列非均匀性校正精度的研究

定标校正法是目前人们实际使用较多的一种红外焦平面阵列非均匀性校正方法。该方法采用的算法简单,易于用硬件实时实现,但也存在校正精度低的缺点,针对这一不足,首先通过实验得到了红外焦平面探测器的实际非线性响应曲线,然后在此基础上进一步分析了定标点的数量及选取对红外焦平面阵列非均匀性校正精度的影响,为提高定标校正法的校正精度提供了依据。     

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法

分析基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正方法中的景物退化和鬼影现象,提出了一种基于边缘约束高斯滤波的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法。该方法设计了一个边缘约束高斯滤波器来获取理想的估计图像,利用最陡下降法得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式,并通过迭代步长的自适应控制来增快算法的收敛速度。通过仿真实验和真实红外图像处理对比实验表明:相较于目前已有的方法,该方法在有效抑制景物退化和鬼影现象的同时,较好地去除原始红外图像的固定图案噪声,保留了图像细节信息,提高了图像质量。     

红外焦平面阵列响应度非均匀性的校正算法

本文分析了红外焦平面阵列探测器的响应度非均匀性对成像系统灵敏度的影响和单个探测单元的积分时间响应非线性对成像质量的影响。提出了一种基于场景的运动扫描平均值校正与积分时间校正相结合的红外焦平面阵列响应度非均匀性的校正算法。从而使得系统不仅能够得到均匀性良好的响应度,而且还能使响应度不会受到积分时间改变的影响,进一步扩展了红外焦平面探测器的实际应用范围。     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法的分析和改进

介绍了红外焦平面阵列所存在的非均匀性问题对系统性能的影响,分析了非均匀性校正通常所采用的标定法的缺陷,以及一种常用的自适应算法在实施中的一些问题,探索了各自的实用性和局限性以及某些可能的改进。     

红外焦平面阵列非均匀性实时校正技术研究

在分析红外焦平面阵列非均匀性噪声产生机理的基础上,提出了一种易于硬件实现的新算法,并给出了其硬件实现。该算法从数字图像处理的角度出发,通过垂直滤波和排序均值滤波,对非均匀性进行校正。利用该算法能实时有效地消除红外图像的非均匀性噪声,增强图像的视觉质量。     

一种红外焦平面阵列非均匀性校正的新方法

为了解决红外焦平面阵列非均匀性实时校正难题,提出了一种利用存储器的函数变换功能来对红外焦平面阵列非均匀性进行实时压缩校正的新方法.详细阐述了存储器压缩校正的原理和实现过程,并给出硬件实现框图,最后给出了实验结果.实验表明该校正方法电路简单、校正效果理想、容易实现实时校正.     

基于神经网络的IRFPA非均匀性校正新算法

传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均滤波器,通过校正误差标准差阈值分配权值,提高期望信号的估计精度,新算法较原算法具有更强的校正能力,实验结果验证了其优越性。     

一种改进的红外焦平面非均匀多点校正方法

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性问题,国内外已经提出众多解决该问题的方法,其中最有价值的是两点非均匀校正法。在分析两点校正法的基础上,结合红外焦平面阵列非均匀模型,提出一种改进的多点非均匀性校正算法并给出其实现方法。该方法动态范围大,能有效克服由红外焦平面探测单元的非线性响应特性带来的均匀性影响,并且具有校正精度高、处理速度快和易于实时处理等优点。工程中已经证明该方法的有效性。最后给出了工程结果。     

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     

红外焦平面阵列非均匀性的两点校正及依据

以Planck辐射定律和红外探测元的线性响应模型为基础,在理论上完整地推导了红外焦平面阵列非均匀性的两点校正方法;据此,论证了两点校正方法的物理依据,即从理论上证明如果探测元是线性和稳定响应的,该方法则可以实现非均匀性的准确校正;初步分析了非均匀性校正中存在误差的问题。     

一种改进的基于神经网络的红外非均匀校正算法

目前针对红外焦平面阵列(IRFPA)传统神经网络非均匀校正算法目标退化和收敛速度慢等问题,在综合分析传统神经网路相结合算法及基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法。该算法采用一点定标与神经网络相结合的方法,并对相应数据进行归一化以实现边缘清晰和收敛速度快等目的。仿真实验以及针对实际红外图像的实验结果表明,提出的方法是合理有效的。     

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。     

基于FPGA的红外焦平面阵列实时非均匀性校正

提出了一种以FPGA为核心的焦平面器件实时非均匀性校正方法,能够实时地完成非均匀性校正系数的在线计算、红外图像的非均匀性校正.采用浮点乘法器、浮点除法器进行运算,提高了计算精度.采用并行处理结构和流水线技术,使系统的处理速度达到20 M×12 bit/s,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统.系统仅使用一片FPGA,有利于系统的小型化.     

红外焦平面阵列剩余非均匀性的计算

从理论、计算方法和计算结果等方面分析了已有的三种剩余非均匀性(即剩余误差)计算方法的不足,根据探测器非线性响应原理,提出了一种新的方法。以实验数据对有关方法进行了验证,结果表明新的方法更为简单且更符合实际。与以前理论比较,推导出了近似公式。     

基于小波变换的光时域反射仪数据去噪分析

光时域反射仪是一种测量光纤衰减特性的仪器,但其所采集的光纤后向散射数据有很大的噪声,不利于光纤事件的分析。小波变换具有良好的时频域特性,采用小波变换对采集数据实现去噪处理,得到了良好的效果。     

基于小波多分辨分析的图像融合方法

图像融合的目的是把来自多传感器数据的互补信息合并形成一幅新的图像,以便更好地进行监视和侦察之类的视觉感知[1,2]。在阐述了小波变换多分辨分析的基本原理及其特点的基础上,提出了基于小波多分辨分析的图像融合的新方法。实验结果表明,该方法效果良好,可广泛用于各研究领域。