基于两点参数及自适应窗口的实时盲元检测和补偿技术

在红外焦平面(IRFPA)成像系统中,盲元检测和补偿是红外成像过程中必不可少的一步。针对FPGA,提出一种基于两点参数的简化型3盲元检测算法,并介绍了自适应窗口盲元补偿算法。该算法通过分析两点参数矩阵的分布情况,以3为基准裁定盲元;再在自适应窗口中补偿盲元,优化了补偿结果。具体介绍了硬件功能结构和算法关键数据流的设计。仿真和实际场景实验结果表明该算法对盲元能做到精确检测和有效补偿,且速度快和资源省,能在硬件上完整地实现。     

红外图像盲元自适应检测及补偿算法

基于场景的盲元检测与补偿算法能有效地克服固定和随机盲元造成的图像亮点与暗点,提高探测器成像质量.通过将待检测图像分解为盲元目标和一般背景,建立迭代修正的背景预测模型提高预测准确度.并根据盲元和正常像元的残差能量统计差异完成单帧图像盲元检测.依据盲元缓变特征,利用建立的背景预测模型和盲元检测结果设计补偿算法,实现了单帧和...     

红外焦平面阵列盲元检测及补偿算法

为了消除非制冷红外焦平面阵列图像盲元、改善成像质量,利用红外焦平面阵列盲元相应特性和相邻像元的相关性,提出了一种基于阈值+相邻像元检测及加窗中值补偿算法。结果表明,阈值+相邻元检测算法实现盲元误检率低、快速查找等优点;利用加窗中值的盲元补偿算法,可以使盲元图像得到明显改善,保持图像信息的完整性,同时,算法易于硬件实现。     

一种新的红外焦平面阵列盲元处理算法

为了有效检测和补偿红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元,提出一种IRFPA盲元即时处理的新算法。该算法利用红外系统实时成像过程中盲元与有效像元的窗口响应率存在的显著差异性,实现盲元的快速检测;依据图像信息的时空相关性实现盲元的在线补偿。最后给出了盲元处理的硬件实现过程。实验结果表明:该算法流程简单,通用性强,能够对系统工作过程中随机出现的盲元进行即时检测和补偿,在实际工程中具有较大的应用价值。     

一种改进的红外焦平面阵列盲元检测算法

红外探测器受材料和工艺限制存在盲元,降低了红外成像系统的图像质量,影响目标检测系统的检测概率和虚警率。有效、实时检测盲元并进行补偿至关重要。本文根据盲元在图像中与周围点的奇异性,利用图像目标检测的方法进行盲元检测;同时利用盲元的时间特性,将盲元与图像中的点目标区分开;最终实现高检测率,低虚检率的有效盲元检测算法。     

阿尔法滤波自适应红外去盲元算法及硬件实现

为了解决红外焦平面阵列盲元问题对红外图像质量的影响,提出一种针对动态场景下的阿尔法滤波加时域累积去盲元算法,并对其进行硬件实现。通过阿尔法滤波获取图像估计,在单帧盲元分布判断上加入窗口均匀判断机制来防止图像边缘误检,采用时域累积的方法确定最终盲元分布并进行盲元补偿。在FPGA硬件实现上采用流水线结构提高处理实时性,采用多次时域累积迭代的方法提高盲元检测效果。通过软硬件实现验证该算法的有效性。相比其他时域累积方法能有效防止边缘过检。因此该硬件实现方法可以应用到实际红外成像系统进行实时处理,在长时间的时域累积中会有更好的盲元检测效果。     

基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法研究

由于红外焦平面阵列成像存在盲元等一系列问题,为了减少盲元对红外图像的干扰,本文提出一种基于滑动窗口的红外焦平面阵列盲元检测算法。对像元进行加窗并计算其中的均值中值以及一级梯度等数值,再进行加权计算并设定阈值与原像元对比进行盲元检测,最后使用局部中值滤波算法进行盲元补偿。仿真结果表明此种方法可以有效地检测盲元,拥有比较好的盲元补偿结果,有效地改善了红外焦平面阵列成像质量。     

采用双阈值的非制冷IRFPA盲元迭代检测算法

盲元是影响非制冷红外焦平面阵列(IRFPA)成像质量的因素之一.在对非制冷红外焦平面阵列中盲元的响应特性分析的基础上,提出一种基于双阈值快速迭代盲元检测算法.该算法基于双参考辐射源,采集辐射源两个不同温度下的成像图像,当非制冷IRFPA器件工作在线性区时,正常像元的灰度响应会随外界温度而发生变化,且该变化呈近似线性关系...     

非制冷IRFPA的盲元产生机理及响应特性分析

盲元的数量及分布严重影响了非制冷红外焦平面阵列(IRFPA)的成像质量,因此需要对盲元的来源和产生机理作一深入研究.文中在盲元定义的基础上,论述了其产生机理,并详细分析了盲元的响应特性,为盲元检测与补偿技术的研究提供了理论基础.     

基于滑动窗口与多帧补偿的自适应盲元检测与补偿算法

针对红外焦平面阵列元响应的盲元产生机理,提出了一种基于滑动窗口与多帧补偿的自适应盲元检测与补偿方法.该方法首先以多帧补偿找出闪烁盲元,再对累加图像的某一像元为中心进行加窗,计算加窗后的均值与标准差,然后通过比较窗口中心像元灰度与均值的偏差是否大于3倍标准差来判断其是否为盲元.再通过滑动窗口的中值查找法来对盲元进行补偿.仿真结果表明,该方法查找速度快、定位准确、补偿效果好,是一种比较实用的盲元检测与补偿方法.     

点源目标质心探测中单个盲元线性插值补偿算法选取

自适应光学系统中应用哈特曼波前传感器对点源目标进行质心探测时,光电探测器上子孔径区域内存在的盲元会引入一定的附加质心探测误差,为了减小质心误差,需要选取合适的盲元补偿算法获得相对合理的补偿值。推导了哈特曼波前传感器子孔径内单个盲元补偿后造成的附加质心探测误差。利用仿真统计了各种利用盲元邻域正常像素进行线性插值的单个盲元补偿算法对点源目标质心探测误差的影响。提出了单个盲元邻域像素线性插值补偿算法选取的若干准则,指出选用盲元上下左右4邻域像素的均值进行补偿造成的平均质心误差最小,而选用盲元左右两个像素平均补偿算法可以在补偿误差较小的情况下简化运算。实验结果与仿真结果相符合。     

基于时空统计特征的缺陷像元动态实时修复算法

受红外焦平面工艺和材料的限制,红外探测器不可避免存在盲元、闪元等缺陷像元。盲闪元与红外点目标在灰度分布和尺度上一致,易造成远程红外探测系统的虚警和漏检。为此,提出了一种面向红外点目标检测的基于时空统计特征的缺陷元动态实时修复算法。在深入剖析缺陷元的基础上,构造空间极值滤波算子提取当前帧特征掩码,在时间域对历史掩码值进行累加、结合概率动态统计进行多维判定,同时引入图像金字塔对盲元、闪元、缺陷元簇进行提取,最终采用多尺度中值滤波对缺陷元进行剔除。实验将DDR3作为片外存储进行FPGA的硬件移植,结果表明:所提算法可适用于各类需要执行点目标检测的场景,能动态更新并修复新增缺陷像元,计算复杂度低实时性强,缺陷率从6‰降为0.046‰,检测准确率达到98%。     

自适应统计范围调整的红外图像灰度信息统计算法

长波红外焦平面探测器以太空为背景成像后,图像灰度信息的统计量易受探测器固定坏元和随机坏元的影响,为解决此问题提出了一种自适应统计范围调整的红外图像灰度信息统计算法。其基本思想是在统计灰度信息时自适应设置一定的统计范围,尽可能排除坏元对统计灰度信息的影响。算法中建立线性模型描述当前帧统计得到的灰度信息与下一帧统计范围之间的关系,以统计均值的均方误差最小为准则调整线性模型参数。仿真实验表明,该算法能够追踪红外图像的背景渐变并自适应调整下一帧统计范围,克服了长波红外探测器中坏元对于统计过程的影响,为后续的处理提供准确的灰度信息。此外,该算法以一种序贯递推的方式执行,适合在对实时性要求较高的系统中实现。     

线列红外探测器盲元检测技术研究

由材料、工艺等因素引起的盲元是衡量红外探测器光电性能的重要指标之一。以某线列扫描型碲镉汞红外探测器为研究对象,采用多种盲元检测方法分析了该探测器的盲元类型,并将分析结果作为精准确定盲元数量及位置的依据。通过对发现的盲元进行替换,得到了质量较好的图像。     

红外线阵探测器盲元定位与补偿

为减少红外线列探测器的条纹噪声与非均匀性噪声受环境温度和探测器工作时间的影响,提出了一种处理盲元的综合算法.首先依据探测器最终数据输出来检测盲元通道;然后依据通道位置与数量调整偏移量值,并根据探测器的阵列结构特点,对4806个像元完成精确的盲元定位;最后完成对含有盲元通道的非均匀校正.以FPGA处理模块为核心,完成了红外探测器实时采集与处理.图像校正效果良好,具有良好的实时性和可移植性.     

热红外高光谱成像仪光谱匹配盲元检测算法

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响,红外焦平面阵列不可避免地存在盲元,严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像,空间维只剩一维,与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标,有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发,以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据,在数据规则化处理的基础上,自动提取有效像元目标的伪光谱曲线,采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验,结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息,检测精度较高,盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。     

中波红外相机盲元的实时动态检测与补偿方法

盲元的存在严重影响了红外相机的成像质量,基于场景的盲元检测与补偿方法可以有效地解决此类问题。本文提出了一种改进的局部“3σ”方法,通过计算图像的三维噪声获得图像的平均噪声,据此得到盲元检测的最小判据,然后采用局部“3σ”方法和中值滤波法对盲元进行实时的动态检测与补偿,并将该方法应用于自研的某中波红外相机中。对黑体成像实验的结果表明,本文方法与辐射定标法相比,盲元检出的重合度平均可以达到82%以上;与传统的局部“3σ”方法相比具有相同的盲元检测与补偿效果,但可以将盲元的过检率降低30%以上;地面及载机挂飞成像实验的结果表明,本文方法可以对盲元起到很好地抑制作用,红外相机的昼间和夜间图像均不存在明显异常的黑、白点,图像中景物细节丰富、图像质量优良。因此,本文方法可以对盲元进行实时的动态检测与补偿,在自研的中波红外相机中的运用是可行和有效的。     

基于一类支持向量机的盲元检测方法

利用无监督学习的一类支持向量机（One Class Support Vector Machine,OCSVM）和随机场景图像序列,构造滚动更新的像元分类模型,实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异,以随机图像序列作为输入数据,使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型,灰度变化的像元归为一类,其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新,OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次,高频次支持向量对应的像元聚为一类,即为异常像元。以320256中波红外图像序列为例,说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程,检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束,提高了盲元检测的灵活性。     

中波碲镉汞探测器次级盲元的量化及识别

中波碲镉汞探测器是最常用的高性能制冷型红外焦平面探测器,在多个领域均有广泛应用。中波碲镉汞探测器在实际使用中有一类独立的像元,其电平值比周边像元略低一些,但不满足国标中的盲元判定标准,会影响在光电系统上的使用(称为次级盲元)。依靠人眼判断此类像元不仅耗费大量时间,而且不同人对次级盲元的判断标准不一。针对上述次级盲元不易判断的难题,通过分析人眼对次级盲元的判断过程,使用计算机模拟人的判断,量化了次级盲元的判断标准,并实现了自动识别和统计功能。与原有的人眼判断方式相比,该方法极大地提升了识别的准确度和效率。