基于配准的红外焦平面阵列条纹非均匀性校正

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声.分析了其产生的原因,提出了一种基于亮度恒定假设和配准的条纹非均匀性校正算法.根据相邻两帧获得亮度均方误差函数,最后通过最小化全局亮度均方误差函数得到全局最优解作为非均匀性校正的参数.实验结果表明,该算法能够在几帧内达到较好的收...     

基于场景的红外图像非均匀性校正方法综述

红外焦平面阵列的非均匀性噪声是制约红外成像质量的主要因素。基于场景的非均匀校正算法通常利用图像序列并依赖帧间运动对焦平面阵列的非均匀性进行校正。本文介绍了恒定范围统计法、Kalman滤波器法和轨迹跟踪法。恒定范围统计法和Kalman滤波器法是利用场景数据自适应的进行非均匀性校正的统计算法；轨迹跟踪法是一种利用图像序列的帧间运动提取其实场景的信息的方法。最后把这三种方法和两点法做了比较。     

红外探测器非均匀性校正系统研制

分析了红外焦平面阵列（IRFPA）基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。     

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。     

一种新的红外焦平面器件非均匀性校正技术研究

在分析了红外焦平面阵列响应特性的基础上,提出了一种新的基于图像配准技术的"S"型曲线正交拟合算法,对红外焦平面阵列非均匀性进行自适应校正.仿真结果表明,该方法能有效地消除CCD像元响应不一致给图像带来的干扰,得到清晰的图像.     

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。     

基于亚像素配准的神经网络非均匀性校正

红外焦平面存在严重影响成像质量的非均匀性,本文使用基于亚像素配准算法和动量项BP神经网络的非均匀性校正算法进行校正。对短波红外相机成像过程中,由于相机视轴与成像目标位置的相对偏移(由相机安装平台晃动所致),使用基于矩阵乘法的亚像素配准算法进行配准;为了加速算法收敛,采用两点法来对校正系数进行初始化;为了改善BP神经网络容易陷入局部最优值,采用增加动量项的方法来改善校正效果。通过仿真实验可以看出提出的算法消除了传统神经网络校正方法存在的鬼影和边缘模糊等问题,获得了良好的校正效果,同时提高了算法的收敛速度。为短波红外图像数据后期处理提供了良好的基础。     

基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法

红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法,通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上,红外图像校正效果也得到了提高。     

红外图像序列中不均匀背景消除新方法

从红外相机自身特性和使用角度两方面对靶场红外图像序列中不均匀(花纹)背景产生的原因进行了剖析,分析了传统红外图像非均匀校正算法在处理靶场序列红外图像上的优缺点,提出在目标跟踪过程中随着场景变化,基于实时线性标定的非线性红外图像的校正的新方法,克服了传统方法的弊端,实时确定了校正增益系数和校正因子,消除了序列红外图像中不均匀背景。通过对含有弱小目标的靶场实际序列红外图像进行仿真验证表明,新方法去除了图像固定图案噪声,消除了探测器坏元的影响,输出了理想的序列红外图像。     

基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

随着红外焦平面探测器阵列FPA规模的扩大,由于探测元响应不一致所产生的固定模式噪声FPN成为限制成像质量提高的主要因素之一,必须采用有效的非均匀性校正NUC技术解决这一问题.基于场景的非均匀校正算法SBNUC近年来迅速发展的一类新型的自适应NUC方法,其不需遮挡成像视场,仅仅依赖拍摄序列的图像信息对IRFPA的增益和偏置参数进行组间或帧间更新,可动态有效地补偿工作过程中的系统温漂.论文介绍了近年来在基于自适应滤波的SBNUC、基于单帧神经网络的SBNUC、基于恒定统计约束的SBNUC和基于运动估计的SBNUC算法方面的研究,这几种SBNUC算法对实际红外视频图像的校正效果已取得了验证,开始进入实用化研究阶段.     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

电阻阵列非均匀性校正算法实时性研究

非均匀性是电阻阵列输出图像固定噪声的主要来源,非均匀性校正是电阻阵列应用于半实物仿真中图像实时生成的一个不可缺少的环节.通过对校正算法的分析,设计算法实时性测试系统,并对校正在线算法进行改进,满足200Hz的帧频要求.在两种硬件平台方案下对算法的实时性进行测试,测试结果说明:非均匀性校正算法是影响动态红外图像生成实时性的一个重要因素,采用专用的硬件计算设备是提高整个系统实时性的必然选择.     

场景主动运动控制的非均匀性校正方法

在分析IRFPA响应稳定性的基础上,针对现有的非均匀性校正方法的不足和实际工程需求,提出了一种自适应的基于场景主动运动控制的非均匀性校正方案.以传统的人工神经网络法(NN-NUC)为基础,针对其在实际应用中存在的不足进行了改进:加入了预校正环节降低固定图形噪声(FPN)、自适应的学习速率加快算法收敛速度、设置阈值识别场...     

基于MPMAP序列红外图像高分辨力重建和非均匀性校正

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正是获得高性能热成像的基本保证,非均匀性校正(NUC)算法是当前国内外研究的重要方向.鉴于序列图像的超分辨力复原方法和基于场景的NUC算法都需要存在微位移的多帧序列目标场景图像,本文在Poisson和Markov分布假设的基础上,将超分辨力复原与NUC结合,针对存在非均匀性的红外...     

一种基于均值移位的红外目标跟踪新方法

均值移位算法是一种搜索与样本点分布最相近模式的非参数统计方法．在彩色序列图像目标跟踪中,均值移位算法是一种有效的方法．但在红外目标跟踪中,由于单一灰度特征空间缺乏描述红外目标的信息,使得基于均值移位算法的红外目标跟踪不稳健．为了克服这个缺点,提出了构造级联灰度空间的红外目标跟踪新方案．同时,对于不同的红外图像序列使用不同的方法产生级联灰度空间．实验结果表明该方法对于红外小目标以及强杂波背景目标的跟踪是有效和稳健的．     

基于均值漂移滤波及谱分类的海面舰船红外目标分割

提出了一种有效的海面舰船红外目标分割方法.利用均值漂移方法的不连续保持性滤波特性,滤除海面的强杂波干扰,同时又不损失舰船目标的信息.根据滤波得到的区域构建区域邻接图,采用基于最大最小SST图划分算法对区域邻接图的节点进行划分.划分结果最终将图像分为天空背景、海面背景以及舰船目标3个部分.由于采用区域节点来表征图像,较之采用原始图像象素节点表示,其节点个数大大减少,从而使算法的计算效率得到很大提高.实验结果也表明提出两步算法具有优越的性能,能够在海面强杂波干扰的情况下有效提取舰船红外目标.     

基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

分别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,提出了用具有保边缘特性的P-M滤波取代传统神经网络算法中的四邻域均值滤波来获得期望图像,从而减小了图像边缘误差。实验结果表明,该算法收敛速度快,校正精度高,有效避免了因红外焦平面响应特性漂移而引起的图像降质。     

基于小波分析的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

近年来,小波变换在图像处理中的应用日益受到关注,介绍了小波变换在红外图像非均匀性校正方面的应用。时域高通滤波法是一种典型的自适应非均匀校正方法,在分析传统的时域高通滤波法的基础上,提出了应用小波基实现更加具体的数字低通滤波器,采用Mallat金字塔型算法,将低频部分进行多层次划分,提高低频部分的频域分辨率,并用序列图像进行了验证,仿真结果表明,该方法可以较好地进行非均匀性校正。     

周扫条件下的红外运动目标检测

针对周扫条件下的运动目标检测出现的问题,提出了多种解决办法,并从中选择最优方案。首先根据系统红外图像特点,使用投影匹配法进行图像配准;然后针对现有运动检测算法中存在的问题,结合帧间差法和经典自适应背景差分法的优点,提出一种基于分级自适应背景差分的运动检测方法,使得伪运动目标明显减少;最后针对剩下的伪运动目标,借鉴图像配准方法,提出了一种基于最小平均灰度差判定真假运动目标的方法,有效剔除了伪运动目标。实验结果表明所提出的算法能快速有效的解决周扫模式所带来的各种问题。     

自适应红外隐身系统的背景投影建模

实现目标自适应红外隐身的第一步是获取遮挡背景图像,这部分图像是观察者处于某一视点观察目标时,被目标所遮挡住的背景。而当观察者在不同的视点观察目标时,被目标所遮挡住的背景是不同的,目标与遮挡背景满足透视投影的关系。为求得目标与遮挡背景的关系,首先建立了三套坐标系,即目标本体坐标系、视点坐标系以及热像仪坐标系,然后通过推导三套坐标系之间的转换关系,建立了目标表面各点与热像仪获取背景图像点之间的对应模型,从而实现了遮挡背景的获取。最后通过实验对该模型进行了验证,结果表明:该模型能够正确获取不同视点下的遮挡背景,为工程应用奠定了基础。