基于衬底温度和贝叶斯估计的红外非均匀性校正（英文）

分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了一种自适应非均匀性校正算法NSCT,对经过NSCT分解后的子带图像,利用贝叶斯阈值逐点进行信号方差和噪声方差估计,计算出残余非均匀性噪声后并加以去除。实验结果表明,该算法能有效提高校正精度,并具有更强的环境适应性。