基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

红外焦平面阵列（IRFPA）的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高。目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响。本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA（Field Programmable Gate Array）上的实时实现技术。其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性，基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，从而使这两类算法取长补短，可有效克服各自的缺陷。文中详细描述了基于FPGA实现联合校正算法的基本原理和处理流程。实验表明，这种联合校正算法效果良好，可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求。     

基于伽马压缩的红外图像非均匀性校正算法研究

针对红外探测器输出12位像素深度响应,而数字图像显示通常为8位的情况,提出一种基于伽马压缩的非均匀性校正算法。该算法利用自适应伽马曲线将探测器输出的响应进行压缩,然后基于两点校正对中低温图像和高温图像运用不同的校正系数进行校正。实验结果表明:该算法的非均匀性校正效果好,能够将传统两点校正方法校正后的残余非均匀性降低20%左右,校正后的中低温图像细节信息丰富,层次感强。     

基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

摘要：红外焦平面阵列（IRFPA）的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高。目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响。本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA(Field Programmable Gate Array)上的实时实现技术。其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性，基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，从而使这两类算法取长补短，可有效克服各自的缺陷。文中详细描述了基于FPGA实现联合校正算法的基本原理和处理流程。实验表明，这种联合校正算法效果良好，可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求。     

基于小波变换直方图规定的非均匀性校正算法

为了实现红外探测器的自适应校正,提出了一种基于小波变换的中值直方图规定非均匀性自适应校正方法。新算法利用正交小波变换分解图像,分别统计分解后图像像素的时域直方图,对像素邻域直方图进行排序得到中值,利用中值直方图灰度映射得到校正图像,最后把所有尺度校正后的图像反变换得到最终结果。实际应用证明,与同类自适应非均匀校正算法相比,该算法具有校正精度高、速度快的优点。     

基于场景的非均匀校正算法在红外系统中的应用

在分析了几种非均匀校正算法特点的基础上,提出了一种易于硬件实现的新算法,并给出了具体的硬件实现方法。与许多基于场景的非均匀校正算法不同,它不依赖目标的运动来抑制固定的图像噪声,而是将图像中的固定图像噪声和随时间温度的缓慢变化带来的信号漂移,看作是一种低频信号,利用时域高通滤波,将低频滤除;由于滤除的低频信号远低于帧频,因此不会影响图像细节。应用结果表明,该算法能有效消除红外探测器的非均匀噪声并有效抑制温度变化带来的漂移。     

多点标定的自适应非均匀性校正方法

为了实现对红外焦平面阵列(IRFPA)获取图像的实时高精度非均匀校正,提出了一种基于多点标定的自适应非均匀性校正算法,该算法假定在环境温度变化时,校正后输出图像数据的差值与已标定的数据存在线性关系,对其进行分块并配对,采用最小二乘法,以平方和最小为准则,自适应修正校正系数,以达到实时调整非均匀校正的校正系数,对环境温度变化引起的非均匀性进行补偿的目的.实验结果表明,该方法既提高了非均匀性校正的精度又能满足实时性要求,可广泛应用于光电火控、红外成像制导等对实时性和成像质量均有较高要求的应用场合.     

基于改进伽马曲线的星载长波红外焦平面非均匀性校正算法

随着长波红外探测器技术的进步,通过选用宇航级大阵列长波红外探测器,天基红外遥感卫星技术得到快速发展。长波红外探器响应强非线性导致传统的基于线性模型的非均匀性校正算法校正误差大,从而影响卫星在轨使用效能。针对该问题,结合大量实验室数据和卫星在轨数据的统计分析结果,建立了一种新的长波红外探测器非线性响应模型,据此提出了一种基于改进伽马曲线的非均匀性校正算法,以有效克服探测器响应强非线性对校正精度的影响。该算法首先建立基于改进伽马曲线的探测器非线性响应模型,依据此模型对获取图像进行非线性压缩映射,实现探测器响应的线性化,然后利用星载基于定标技术的线性化算法实施非均匀性校正,同时,定标温度点根据所建立模型参数动态更新,最后通过逆非线性化压缩映射还原出实际的非均匀校正后的图像。基于人造黑体和在轨实景红外图像的实验结果表明,该算法有效解决了探测器响应强非线性对校正精度的影响,校正后图像的视觉效果和定量化指标均优于传统的星载非均匀校正算法。     

一种基于场景的非均匀校正算法

提出了一种基于场景的非均匀校正算法,它不仅可以消除红外焦平面阵列响应特性的 非均匀性,还可以补偿其漂移。建立了一个包含漂移因素的红外焦平面探测器响应模型,该模型构成了算法的基础。非均匀校正算法分两步执行:首先执行初步非均匀校正消除大部分的非均匀性,然后利用运动场景形成的红外图像序列来补偿响应特性的漂移噪声。场景运动估计是本算法的关键,块匹配方法被介绍来实现准确地运动估计。真实的红外图像数据说明了该算法的有效性。     

基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高.目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响.本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA(Field Programmable Gate Array)上的实时实现技术.其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性,基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响,从而使这两类算法取长补短,可有效克服各自的缺陷.文中详细描述了基于FP-GA实现联合校正算法的基本原理和处理流程.实验表明,这种联合校正算法效果良好,可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求.     

一种端口间动态场景自适应修正算法研究

在传统的单点校正和两点校正的基础上,提出了一种新的可适应不充分场景变化条件的端口间动态场景自适应修正算法。该算法基于动态场景成像过程中多端口图像数据之间的相关性,使用FPGA+ARM硬件平台,采用实时修正偏置系数的方式,实现多端口图像实时非均匀性校正,解决了定标算法无法根据环境进行自适应调整和场景算法不能进行实时校正的问题。     

一种基于核回归插值的自适应非均匀性校正算法

针对基于神经网络的场景自适应非均匀性校正(Non-Uniformity Correction, NUC)算法在消除红外成像系统输出图像噪声时容易产生的“鬼影”现象,提出了一种改进的自适应非均匀性校正算法,将核回归插值技术应用到神经网络算法中,有效降低了自适应非均匀性算法产生“鬼影”现象的概率。实验结果表明,与传统的神经网络算法相比,本文算法在相同条件下既能有效消除非均匀噪声,又能大大抑制“鬼影”现象的产生。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

红外焦平面阵列非均匀性的校正方法研究

针对读出电路与探测器产生的非均匀性,并对递归最小二乘非均匀校正算法(RLS算法)进行扩展和改进,提高非均匀校正的精度和算法的收敛速度。首先对红外焦平面阵列的非均匀性进行建模仿真,根据建立的模型利用局部恒定统计法对读出电路产生的非均匀性进行校正,然后采用自适应中值滤波算法(RAMF算法)对图像进行预处理,从而提供给后续RLS算法具有较低噪声的图像,实现RLS算法对探测器的非均匀性校正。仿真结果表明提出的算法能够有效地抑制读出电路对校正精度的影响,消除图像的非均匀性,同时采用RAMF算法对图像的预处理过程,能够加快RLS算法的收敛速度,提高信噪比,获得较好的非均匀性校正效果。     

基于自适应渺茫皮的焦平面非均匀校地的研究

根据最小二乘原理和回归模型设计出消除噪声的自适应滤波器,以消除图像的噪声。提出采用基于多项式的红外焦平面非均匀校正方法,讨论分析了实现该方法的算法,最后对图像校正效果进行了分析。     

基于图像块先验的单帧红外自适应校正算法

红外焦平面阵列的非均匀性严重限制了红外成像系统对目标的灵敏度,降低了图像的成像质量。本文基于图像块统计特性的期望块对数似然概率(EPLL),提出了基于图像块先验的单帧红外图像非均匀性校正算法,可以完成单帧红外图像的非均匀性校正。该算法首先利用高斯混合模型完成对图像块训练分类,然后利用EPLL准则获取带有非均匀性噪声图像对应的最大似然概率对数期望图像来完成对图像的校正。仿真试验和真实红外图像实验结果表明该方法对单帧红外图像的非均匀性校正效果良好,校正速度快,可以避免鬼影的产生并且可以完成持续性工作。     

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U形边框黑体光阑的红外成像动态辐射定标与校正技术

针对传统的辐射定标与校正方法存在的问题,研究提出了一种基于U形边框黑体视场光阑的红外成像辐射定标与校正技术。该技术可在不遮挡中心视场的情况下完成动态非均匀校正,因为边框黑体的温度是可控的,所以在非均匀校正的基础上可以进行红外成像系统的动态辐射定标,以修正热成像系统出厂辐射定标的漂移。算法执行时,将边框黑体视场光阑分别在高、低温下伸入视场,与原始辐射定标数据进行对比,计算出辐射定标的修正参数,修正补偿原始辐射定标查找表,减小动态辐射定标器的体积和质量,并避免辐射标定时对成像视场的遮挡。设计并搭建了基于U形边框黑体光阑的实验平台,该平台上的成像实验表明:校正效果明显,辐射定标修正后的测温误差小于0.5 K。     

红外焦平面阵列非均匀性校正技术的最新进展

面列阵红外焦平面探测器的非均匀性校正技术是正在探索的一项关键技术。介绍了近期国内外发展的红外焦平面阵列非均匀性校正技术：基于场景的代数算法、基于干扰抵消原理的自适应校正法和基于低次插值的多点校正法。     

Combined Approach for Nonuniformity Correction in Infrared Focal Plane Array

A new algorithm of nonuniformity correction for infrared focal plane array(IRFPA) is reported,which is a combined algorithm based on both the two-point correction and artificial neural networks correction.The combined algorithm is calibrated by two-point correction,and the calibrated correction coefficients are automatically modified by BP algorithm.So it is not only calibrated,but also real-time processed.In adaptive nonuniformity correction algorithm,the phenomena ghost artifact and target fade-out are avoided by edge extraction.In order to get intensified image,the modified median filters are adopted.The simulated data indicates the proposed scheme is an effective algorithm.