利用DSP图像处理系统实现红外焦平面阵列的非均匀性校正

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。根据两点校正法的原理,提出了一种利用DSP图像处理系统对红外焦平面阵列非均匀性进行校正的新方法。实验结果表明,此方法可以应用于实时红外视频图像的处理,并能达到较好的效果。     

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。     

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。     

一种基于DSP的红外焦平面阵列非均匀性校正研究

红外焦平面阵列的非均匀性影响了红外焦平面阵列成像系统的性能.基于探测元响应为线性的两点校正法的准确度较低.本文采用多点校正法,通过分段线性插值法来实现线性校正,从而降低非线性带来的误差,提高校正精度.利用DSP硬件所具有的强大运算能力,设计出了一套基于DSP的嵌入式红外焦平面阵列非均匀校正系统.通过实验证明该系统具有运算速度快、校正效果好的特点.     

基于标定的IRFPA非均匀性校正方法综述

红外焦平面阵列(IRFPA)是红外系统的关键部件,其非均匀性是制约红外系统成像质量的限制性因素.对基于标定的IRFPA非均匀性校正算法进行了原理探讨,阐述了两点校正法、基于埃尔米特插值算法、基于多项式拟合以及最佳平方逼近等几种目前正在研究的标定类非均匀性校正技术.     

红外焦平面阵列非线性响应仿真

通过对红外焦平面阵列非均匀性产生原因的分析和总结,考虑了红外焦平面阵列各探测元问的空间相关性,在空间无关的红外焦平面阵列非线性响应模型的基础上,建立了基于空间相关性的红外焦平面阵列响应模型.用以线性响应模型为基础的非均匀性两点校正法对仿真结果进行了初步验证,仿真结果表明:校正以后非均匀性明显下降,但仍剩余的非均匀性与红外焦平面阵列的理想化响应模型以及基于各探测元问是互相独立不相关假设下的非线性响应模型相比,基于空间相关性的红外焦平面阵列非线性响应模型更为科学、客观,也更接近真实的红外焦平面探测器成像.     

一种基于探测元响应非线性的两点校正算法

针对焦平面器件现有非均匀性校正算法在实际应用中存在的问题,结合探测器的非线性模型对两点校正算法进行改进,提出了基于探测元响应非线性的两点校正算法,该算法是在最小二乘意义上的曲线拟合.通过将该算法与传统的两点校正法和四点校正法在残留非均匀性和校正速度两个方面的比较,说明该方法具有校正精度高、动态范围大、易于工程实时实现等优点.     

一种考虑红外焦平面器件非线性响应的非均匀性校正方法

针对红外焦平面阵列探测元响应具有非线性特征,提出了一种易于硬件电路实现的、考虑探测元响应非线性的非均匀性校正方法．通过理论分析和仿真实验,结果表明该方法校正参数少,易于硬件实现并且校正性能优于多点校正法和基于多项式拟合的校正方法．     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

在分析红外焦平面非均匀产生原因的基础上,阐述了两点校正法的原理.由于各探测器与相邻单元的增益比率具有相关性的特点,利用相邻单元的增益比率,迭代实现比率和偏差的校正,从而减小其图像的非均匀性.仿真计算验证算法能有效地消除图像非均匀性噪声,增强图像的视觉效果.     

红外图像非均匀性校正方法综述

红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素。对国内外广泛应用的两点校正法进行了原理探讨，并阐述了恒定统计平均法、时域高通滤波器法和神经网络校正法等几种正在实验室大力研究的非均匀性校正技术。     

基于FPGA的红外图像实时非均匀性校正

红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向,它灵敏度高,探测能力强,但也有其非均匀性较差的缺点。非均匀性校正技术对于红外焦平面阵列的应用起着关键的作用,两点校正算法作为一种实用、高效的校正算法被广泛的应用,它流程简单固定,非常适合用FPGA实现。文章介绍了利用FPGA硬件实现焦平面探测器非均匀性的两点校正算法,并对非均匀性漂移的现象采取了实时修正,部分弥补了两点校正算法的不足,达到了预期效果,满足系统要求。     

非制冷红外图像非均匀性校正在FPGA上的实现

红外焦平面阵列（IRFPA）的非均匀性是影响红外系统成像质量的关键性因素,在此提出了一种非制冷红外图像的非均匀性校正及其在FPGA上的实现方法,通过对非制冷红外图像盲元及非均匀校正方法分析,提出了二点加一点定标校正方法,并利用FPGA实现红外图像非均匀校正的实时处理,获得了较好的实验结果。利用二点加一点定标校正方法,可以改善红外图像非均匀性校正效果,用在FPGA上实现非均匀性校正可以实现红外图像的实时处理,便于集成和移植。     

New real-time image processing system for IRFPA

Infraredfocal plane array(IRFPA) is a kind of infra-red detector array whichis sensitive toinfraredradiationandintegrated with signal processing circuits .The IRF-PAi maging systemhas advantages of si mple configura-tion,high reliability,high sensitivity …     

基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正

统的神经网络校正算法存在收敛速度慢和校正精度低的缺点。当背景噪声较大时,它更难以获得令人满意的校正效果。 针对其不足之处, 提出一种基于中值滤波的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性神经网络校正算法。该算法首先利用中值滤波对强噪声进行预处理,在此基础上 采用改进的神经网络校正算法对IRFPA非均匀性进行自适应校正。实验结果表明,该算法与传统的神经网络方法相比具有收敛速度快和校正精 度高等特点,并且使图像的峰值信噪比至少提高了10dB。     

基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,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,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快.     

基于人眼视觉特性的IRFPA非均匀性校正算法研究

红外焦平面器件普遍存在着非均匀性问题,对红外焦平面阵列(IRFPA)实施非均匀性校正对提高成像质量具有重要意义。传统的IRFPA多点校正算法存在运算量大、实时性能低、实用效果差等问题,为此文章综合人眼视觉特性,提出IRFPA非均匀性多点校正算法。人眼视觉对图像的灰度分辨能力是有阈值限制的,利用这种分辨阈值可以对IRFPA的标定点进行有效压缩,生成像元号-校正系数表,然后通过查找系数表,实现IRFPA的非均匀性实时压缩校正。实验证明,提出的IRFPA非均匀性校正算法较传统的IRFPA非均匀性校正算法实时性能更好,非均匀性降低了0.203%。     

环境温度补偿的红外焦平面阵列非均匀性校正

由于非制冷红外焦平面阵列的非均匀性随使用环境温度的变化漂移,校正参数需要经常更新.针对非制冷红外焦平面阵列非均匀这一特点和定标校正的不足,应用红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型,提出了环境温度补偿的非均匀性校正,该方法既考虑了在大动态范围目标温度探测器响应的非线性,又考虑了使用环境温度变化对非均匀性的影响,从而...     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

红外焦平面探测器的非均匀性与校准方法研究

红外焦平面成像系统是红外成像技术发展的趋势,文中研究了红外焦平面探测器本身参数的非均匀性和对焦平面红外成像系统中探测器非均匀性的校准机理,并介绍焦平面成像信息处理系统实现的基本技术路线。     

对红外焦平面非均匀性自适应校正算法的研究

研究红外焦平面的非均匀校正对监控系统和军事有着特殊的意义.针对传统神经网络法非均匀校正算法存在收敛速度慢和不稳定的缺点,提出了一种新的基于场景的IRFPA非均匀性校正算法.该算法先将焦平面上的各像素点值和他周围的8个像素点值做一次排序,选择排在中间的5个像素值求平均作为该点的新像素值.再利用一种改进的神经网络法对红外图像再做一次非均匀校正.实验结果表明,新算法的非均匀校正效果比原来的神经网络算法和均值滤波算法都有明显的提高.还引用了一种新的收敛因子的估算方法,计算结果得出该方法能较准确地估算出收敛因子在自适应迭代公式中收敛时的范围,提高了校正算法的收敛速度.