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.     

函数拟合红外焦平面阵列非均匀性校正FPGA实现研究

结合红外焦平面阵列（Infrared Focal Plane Array,IRFPA）非均匀性校正的工程实际,设计了基于函数拟合的校正算法,采用大容量高速现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）器件,实现了该非均匀性校正系统,它能有效适应红外焦平面阵列器件响应特性的大动态范围和非线性,具有体积小、运算速度快和校正准确度高等优点.     

基于低次插值的红外焦平面器件非均匀性多点校正算法

提出了分段线性插值和三次样条插值两种基于低次插值的红外焦平面阵列非均匀性多点校正算法,该算法能有效地克服工程上常用的一点和二点校正算法的不足,具有校正精度高、动态范围大、在线计算量小、易于实时实现等优点,并且能有效克服IRFPA各探测单元响应特性的非线性对校正精度的影响.     

一种新的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

设计了基于小波变换去噪、序列图像配准、正交最小二乘拟合的基于场景的非均匀性校正算法,该算法不仅能适应红外焦平面阵列非(IRFPA)均匀性随时间和环境变化而发生缓慢变化的情况,而且对一般基于场景分析的校正算法中形成的校正虚像也有很好的抑制作用.模拟实验结果验证了其有效性和先进性.     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法综述

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。介绍和分析了全局非均匀性校正,Kalman滤波器法,自适应滤波法,轨迹跟踪法,基于场景运动分析的校正算法,基于小波变换实现低通滤波的校正算法,高通滤波与神经网络相结合的算法,基于小波去噪、序列图像配准和正交最小二乘拟合的校正算法,改进的神经网络算法以及代数算法等,对算法进行了比较。     

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.     

An enhanced non-uniformity correction algorithm for IRFPA based on neural network

Influenced by detector materials’ non-uniformity, growth and etching techniques, etc., every detector’s responsivity of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different, which results in non-uniformity of IRFPA. And non-uniformity of IRFPA generates fixed pattern noises (FPN) that are superposed on infrared image. And it may degrade the infrared image quality, which greatly limits the application of IRFPA. Non-uniformity correction (NUC) is an important technique for IRFPA. The traditional non-uniformity correction algorithm based on neural network and its modified algorithms are analyzed in this paper. And a new improved non-uniformity correction algorithm based on neural network is proposed in this paper. In this algorithm, the desired image is estimated by using three successive images in an infrared sequence. And blurring effect caused by motion is avoided by applying implicit motion detection and edge detection. So the estimation image is closer to real image than the estimation image estimated by other algorithms, which results in fast convergence speed of correction parameters. A comparison is made to these algorithms in this paper. And experimental results show that the algorithm proposed in this paper can correct the non-uniformity of IRFPA effectively and it prevails over other algorithms based on neural network.     

基于特征分解的红外焦平面非均匀性校正算法

针对目前红外焦平面自适应场景校正算法工程应用的局限,提出了一种基于红外焦平面非均匀性特征分解的场景校正算法。分析了红外焦平面非性匀性构成因素,把其中的高频部分分解成盲点、斑块、行列非均匀性等,把缓慢变化的低频部分分解成梯度渐变非均匀性;分别对各类非均匀性采用不同的校正算法;合并校正结果,得到校正后的图像。实验结果表明,该算法校正精度高、收敛速度快、抑止目标退化能力强,适合工程应用。     

热释电IRFPA非均匀性校正实验系统研究

采用虚拟仪器技术,设计了基于LabVIEW软件平台的热释电IRFPA（红外焦平面阵列）非均匀性校正系统。该系统可通过控制面板选择校正算法,选取3种不同的标准像元的标准校正曲线。可以对IRFPA待校正的像元输出进行采集,对非均匀性参数进行测试,还可以进行非均匀性校正。系统通过三维波形以及图像的显示来观察校正前后对比,并能计算出校正前后的NU（非均匀性）值大小。对像元数为120160的热释电IRFPA输出的视频信号进行了非均匀性校正实验,对非均匀性校正算法进行了统计对比,对仿真结果及数据进行了分析总结。经过校正实验验证了系统的可行性,结果证明基于平均值法的两点定标算法对热释电IRFPA非均匀性校正后的NU值是最小的。通过统计数据得出校正后的NU可平均下降30%。     

一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件

基于场景的非均匀校正算法(scene based nonuniformity correction,SBNUC)是非均匀校正技术今后的重点发展方向,介绍了近年来基于恒定统计约束的SBNUC、神经网络的SBNUC和运动估计的SBNUC算法的研究进展。研究了SBNUC算法在实际焦平面探测器组件上的实现方法,该方法仅依赖拍摄序列的信息对焦平面探测器的增益和偏置参数进行组间更新或帧间更新,可有效补偿温漂。研制了一种具有自适应非均匀校正功能的非制冷焦平面探测器组件,红外视频经该组件处理后,图像质量有所提高。该组件可明显提高热成像系统的成像性能,并能动态地保证热成像系统随场景变化的稳定性。     

Robust GRAPPA reconstruction using sparse multi-kernel learning with least squares support vector regression

Accuracy of interpolation coefficients fitting to the auto-calibrating signal data is crucial for k-space-based parallel reconstruction. Both conventional generalized autocalibrating partially parallel acquisitions (GRAPPA) reconstruction that utilizes linear interpolation function and nonlinear GRAPPA (NLGRAPPA) reconstruction with polynomial kernel function are sensitive to interpolation window and often cannot consistently produce good results for overall acceleration factors. In this study, sparse multi-kernel learning is conducted within the framework of least squares support vector regression to fit interpolation coefficients as well as to reconstruct images robustly under different subsampling patterns and coil datasets. The kernel combination weights and interpolation coefficients are adaptively determined by efficient semi-infinite linear programming techniques. Experimental results on phantom and in vivo data indicate that the proposed method can automatically achieve an optimized compromise between noise suppression and residual artifacts for various sampling schemes. Compared with NLGRAPPA, our method is significantly less sensitive to the interpolation window and kernel parameters.     

确定离子交换平面波导折射率分布的预测-校验法

提出一种基于反WKB法与分段线性插值的最小二乘拟合方法(即预测-校验方法)来确定离子交换玻璃波导的横向折射率分布,它将反WKB法与分段线性插值所计算出的结果作为近似值(预测),然后进行最小二乘拟合(校验),并与基于反WKB的分段线性插值方法进行比较.数值计算表明,这一算法能有效地重建渐变离子交换平面波导的横向折射率分布.