红外焦平面阵列补偿方法计算机仿真

研究补偿红外焦平面阵列固定图形噪声的计算机仿真方法 .建立了红外焦平面阵列输出信号的数学模型 ,推导出使用参考辐射源的补偿算法并设计了仿真程序 .补偿过程图像验证了响应率和偏置的非均匀性对固定图形噪声的影响 .研究结果表明用计算机仿真方法研究焦平面阵列补偿技术是可行的 ,所产生的图像及方法可用于图像识别研究     

一种新的红外焦平面读出电路

针对非致冷红外焦平面设计并制作了一种CMOS读出电路。该单片式读出电路包括3个部分：BCDI结构的输入电路,CTIA结构的列共享积分电路,以及共享相关双采样（CDS）输出电路。该读出电路用在一个实验性氧化钒（VO2）红外焦平面芯片上,测试结果验证了所设计的读出电路读出功能的可行性。     

红外焦平面阵列数据采集系统的设计

根据红外焦平面阵列读出电路的特点,设计和实现了一种红外焦平面阵列数据采集系统。该测试系统能完全满足512×512以上红外焦平面阵列性能测试需求。最后给出了数据采集系统几个关键指标的测试结果和改进方法。     

场景自适应的红外焦平面阵列非均匀性校正新方法

提出了一种基于神经网络的红外焦平面阵列 (IRFPA) 非均匀性自适应校正方法,重新设计了隐含层结构以获得更接近真实信号的期望信号,此外,还将变步长归一化LMS (VSS-NLMS)自适应滤波技术引入到校正参数的迭代估计过程中,以实现对校正速度和稳定性的提升．实验结果表明,该方法在校正精度、收敛速度和稳定性方面的性能均显著优于传统的神经网络校正算法．     

非致冷凝视红外焦平面阵列的特点及应用

详细介绍了非致冷凝视红外焦平面的概念和分类，讨论了其结构、性能、信号处理及制作等方面的特点，简述了在军、民方面的应用和发展趋势，并提出了几点建议。     

基于场景的焦平面阵列非均匀性校正算法研究

为了克服基于传统神经网络法的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点，提出了一种新的基于场景的IRFPA非均匀性校正算法.该算法利用校正误差的均方值和增益因子的均值包含的信息，提出了一种新的误差函数，并将误差函数作为目标函数，利用最陡下降法，得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式.在迭代运算中，设计了一个自适应步长因子来代替传统迭代公式中常量步长因子，最终得到了有较高运算效率的IRFPA非均匀性校正算法.对模拟的红外非均匀性图像序列进行了校正，并分析了算法性能曲线和校正结果，发现本文算法与传统神经网络法相比具有更好的校正效果和更快的收敛速度.     

焦平面探测器阵列响应率非均匀性补偿

用于8~12um波段的HgCdTe光电探测器焦平面阵列的性能受到阵列中各探测器单元的非均匀性的限制。如果大量像元探测器的阵列要达到小的等效噪声温差(NETD),这种非均匀性必须在阵列的制造或通过校正每个单元探测器输出的补偿中降低。本文通过对光电二极管的性能分析,可知,如果探测器阵列非均匀性的主要来源是诸如探测器面积的不同所引起的,用线性二点校正方案来补偿,是个非常好的方法。如果是阵列单元的光谱带宽变化,则非线性还要留下残余量。     

电容式非制冷红外焦平面阵列设计及优化

提出一种基于MEMS工艺弯折双材料悬臂梁结构的电容式非制冷红外焦平面成像阵列（FPA,Focal Plate Array）。并利用软件CoventorWare对器件的物理学特性进行有限元模拟分析。发现FPA的温度响应度和位移响应度与辐射能量呈线性关系;得到热时间常数、位移、温度灵敏度与铝膜与二氧化硅厚度比的关系,并得出当比率为0.5～0.6时位移响应最大,100μm×100μm和50μm×50μm两种尺寸器件的位移灵敏度峰值分别为0.061nm/pW.μm^-2和0.008nm/pW.μm^-2;随着器件尺寸的增大,其探测能力增强,瞬态响应降低;计算了吸收面与探测极板间的吸合附电压,得到100μm×100μm面板的吸附电压为3.625V～3.750V之间,50μm×50μm面板的吸附电压为10.250V～10.375V之间,以及器件尺寸与吸附电压间的关系.     

基于高性能DSP的红外焦平面阵列非均匀性实时校正

基于离散小波变换(DWT)理论,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性实时校正算法;针对算法所涉及的运算量和数据量庞大的特点,设计了实时非均匀性校正的红外图像处理系统,系统是以高性能DSP(TMS320C6713)为核心器件,采用DSP不同的传输通道并行传输数据,并充分利用DSP硬件的并行性和流水线操作进行非均匀性校正;以真实的红外图像序列为例,进行了非均匀性校正的仿真实验,结果表明,基于高性能DSP的非均匀性实时校正系统完全可以达到实时校正的要求,所用算法对慢变化量具有较好的自适应性。     

New Dynamic Algorithm for IRFPA Bad Pixel Detection and Compensation Based on Statistics

Based on the analysis to the behavior of bad pixels, a statistics-based auto-d etecting and compensation algorithm for bad pixels is proposed. The correcting p rocess is divided into two stages: bad pixel detection and bad pixel compensatio n. The proposed detection algorithm is a combination of median filtering and sta tistic method. Single frame median filtering is used to locate approximate map, then statistic method and threshold value is used to get the accurate location m ap of bad pixels. When the ba...     

基于高阶统计量的红外焦平面非均匀校正算法

根据高斯噪声高于二阶累积量为零的特性,提出基于高阶统计量的红外焦平面非均匀校正算法,可从图像场景中自适应估计阵列单元的增益和偏置参数．提出的算法包含两个部分,第一部分利用统计矩和累积量周期估计红外焦平面的模型参数,第二部分利用维纳滤波恢复真实图像．仿真图像序列表明这种算法有效降低了固定图案噪声,达到了较高的非均匀校正水平．     

混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法

提出了一种基于混合卡尔曼滤波的非均匀校正算法,可以用于解决参数漂移为非线性的问题．该方法首先根据给定状态空间模型的特点,使用无迹卡尔曼滤波技术和传统卡尔曼滤波技术分别处理非线性的状态转移模型和线性的观测模型,然后把估计结果用于非均匀校正．使用仿真的一维和二维数据验证算法性能,实验结果表明,所提算法扩展了传统卡尔曼滤波算法的使用范围,并且与扩展卡尔曼滤波算法相比,具有较高的稳定性和估计精度．     

基于分段线性模型的卡尔曼滤波非均匀校正算法

为了降低探测器响应的漂移以及非线性对非均匀性校正的影响,提出了一种基于分段线性模型的卡尔曼滤波红外焦平面阵列非均匀性校正算法。该算法引入探测器响应曲线的分段线性模型,对基于卡尔曼滤波器的红外焦平面非均匀性校正算法进行了扩展和改进,不仅能减小探测器的偏置和增益随时间漂移对校正的影响,而且还能消除探测器响应非线性对非均匀性校正性能的影响。一组利用真实红外图像序列进行的实验验证了该算法可获得较好的校正性能。     

恒压偏置条件下的微测辐射热计电流响应率的理论分析

针对微测辐射热计型焦平面,指出恒压偏置方式下传统的电流响应率处理方式的不足,建立了微测辐射热计红外响应的热学物理模型,理论上精确地推导出电流响应率的表达式,为微测辐射热计型焦平面的精确校正提供了理论的依据。     

基于离散Hopfield神经网络的盲信号均衡新算法

针对许多现有的盲均衡算法对发送信号,均衡器,信道等都有不同的要求,本文在利用接收数据正交补投影和发送信号属于有限字符集的先验知识之上,构造出直接待恢复盲信号的二次规划问题,推出了一种基于离散Hopfield神经网络直接盲信号均衡的新方法,该算法有效地克服了上述问题,在SIMO(单输入多输出)信道上的仿真结果表明:该算法收敛速度快,性能好。     

基于模糊积分特征的红外图像运动目标检测算法

提出了一种新颖的融合红外图像的亮度和纹理特征进行运动目标检测的算法。算法使用模糊数学理论中的Sugeno模糊测度和积分技术将图像的亮度特征与局部二元模式纹理特征结合进行运动前景/背景分类,实现了低信噪比、黑白级反转等复杂背景条件下的准确目标提取。通过实验分析比较了不同检测算法的检测结果,实验数据表明,该算法能够以高检测率、低误检率获得运动目标,为进一步的目标识别或跟踪提供了保障。     

一种新的盲源分离拟开关算法

针对电子战中各种信号混叠严重难以分离的现象,在盲源分离开关算法基础上提出一种新的盲信源分离拟开关算法.该算法引入单位对称加权滑动向量来加权每次迭代所得的分离信号作为源信号,用峭度取代原算法的峭度符号位作为判断函数来自适应选择加权相应激活函数,以此优化学习算法,结合信号分选的具体应用,给出了迭代结束的评判方法.计算机仿真实验表明,在强噪声背景影响下,该算法能够更加有效地分离空间未知多源线性混叠信号,且在分离效果、稳定性、处理速度和抗噪性能上都比原算法有较大改进.     

盲信道辨识与均衡基于二阶统计量的递推算法

利用通信信号超采样后所具有的循环平稳性，给出了一种新的基于二阶统计量的算法来完成对非最小相位系统的辨识和估计，利用了一组特征矩阵所包含的信息来进行估计，使估计性能得到了提高．与基于二阶统计量的非邀推盲均衡算法相比，这种方法给出求解所定义的代价函数的最优解的有效递推算法，可以逐个地得到所有特征矢量，最终得到解析解．该算法在低信噪比的环境下仍然可以有效地完成估计，克服了传统的盲均衡算法抗噪性能差的缺点，而且其运算复杂度仍然比较小．