红外图像非均匀性校正技术研究

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。本文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。     

红外焦平面阵列非均匀性多点实时压缩校正研究

非均匀性校正是提高红外图像质量的主要方法之一.针对传统的多点校正方法运算量大、实时性能差等缺点,提出多点实时压缩校正新方法,该方法将校正曲线相同或相似的不同探测单元归为一类,并将归类后的校正曲线的映射表存储在查找表中,校正过程中仅对查找表中的数据进行实时读取.实验结果表明:该算法计算量小、校正速度快,更加适合硬件实时实现.     

基于两点的红外图像非均匀性校正算法应用

红外焦平面探测器像元响应存在非均匀性,工程应用中需采用相应的非均匀性校正技术。虽然基于场景的非均匀性校正算法很多,但两点校正算法仍是最为成熟和最容易实现的算法之一。介绍了两点非均匀性校正算法,并对1×128线列红外探测成像系统基于FPGA和DSP平台,进行了工程实现及应用,效果良好。     

红外图像预处理设计及非均匀性算法应用

在红外图像信息处理中,首先要对采集到的图像信号进行预处理。以SOFRADIR公司的320×240元红外探测器芯片为例,介绍基于DSP处理器和FPGA的图像预处理系统的硬件设计,以及图像预处理非均匀性算法的研究。在图像预处理系统的硬件平台上,通过采用非均匀性算法中的两点校正法,对所采集到的红外图像信号进行预处理,取得了较好的效果,证明了硬件系统的合理性和算法设计的可行性。     

实时红外图像非均匀性校正技术研究

在分析红外图像非均匀性噪声产生机理的基础上,介绍了红外成像系统非均匀性校正原理,从数字图像处理的角度阐述了校正方法,提出了因子加权校正结构,并给出了其硬件实现。利用该方法可以有效地消除红外图像的非均匀噪声,增强红外图像的视觉质量。     

基于两点法的红外图像非均匀性校正算法及其DSP实现

介绍了非均匀性校正的方法,分析了红外焦平面(IRFPA)探测器两点法非均匀性校正的原理,介绍了嵌入式实时两点法校正算法的标定与校正过程.在此基础上设计了基于DSP的实时两点法校正硬件模块和软件算法,在此平台上对实际IRFPA进行了实时两点法校正试验,给出实验结果及分析.实验证明该方法可行.     

基于全卷积网络的红外图像非均匀性校正算法

针对红外成像系统在经过两点校正后,随时间漂移仍然会出现的非均匀性噪声,提出一种基于全卷积深度学习网络的红外图像非均匀性校正算法,使用子网络与主网络相结合的方式进行非均匀性校正.该算法设计了非均匀性等级估计子网络,将含有非均匀性噪声的红外图像输入子网络后,输出非均匀性等级估计图,并和待校正红外图像一并输入校正主网络.子网...     

基于神经网络的红外图像非均匀性校正

由于红外焦平面材料、制造工艺的差异以及多路模拟信号输出的电路设计等因素,红外探测器在面源黑体目标下像元的输出不均匀,针对同一辐射目标得到的响应也不一致.红外探测器像元间的非均匀性影响目标辐射探测的质量,也使得获得的红外图像不能很好地反应目标辐射特性.先对红外图像进行盲元检测和补偿,通过双边滤波方法获得像元期望输出值,利用随机梯度下降法的神经网络模型对红外图像进行非均匀性校正.实验验证该方法较基于标定的校正方法具有适应场景变化、效果好的优点.     

一种基于大视场红外图像的非均匀性校正算法

研究了行扫体制热像仪获取的大视场红外图像非均匀性校正的处理方法。首先分析了大视场下全局校正算法的局限性,然后提出了对大视场图像分块处理的想法,通过分块图像获取补偿参数来对非均匀性进行校正。最后通过实验证明了该算法能够在单帧情况下有效弱化条纹噪声,改善图像非均匀性。     

提高红外图像均匀性的两级校正技术研究

凝视红外焦平面成像系统中经常需要根据目标红外辐射强度来修改探测器积分时间,当积分时间变化后,红外图像的均匀性明显变差.探索了一种利用积分时间校正与目前实用性较好的两点温度定标法相结合的焦平面非均匀性校正方案,不仅使红外图像的均匀性得到较大幅度提高,而且在修改积分时间的情况下保证图像均匀性不受影响.     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...     

一种基于定标的红外图像非均匀性分区域校正算法

红外探测器的非均匀性问题直接影响红外成像质量和测量精度。地基红外辐射测量系统对远距离飞行目标进行成像时往往不能占满全靶面区域。为提高图像质量,提出了一种基于定标的非均匀性分区域校正算法。以靶面大小为640×512的制冷型中波红外探测器为实验对象,基于黑体定标的两点校正法,采用全靶面校正算法及本文算法进行了验证。结果表明,当成像区域小于全靶面的1/3时,分区域非均匀性校正后非均匀性误差低于0.002%。与全靶面非均匀性校正算法相比,此校正算法使非均匀度进一步降低了30%至75%不等,非均匀性误差的下降率大于30%。采用本文算法后,各区域的非均匀度进一步下降,校正目视效果进一步提高。因此该校正方法具有一定的工程应用价值。     

基于FPGA的红外图像非均匀性校正技术

提出一种以内嵌软核的FPGA为核心的红外图像非均匀性校正系统,该系统能实现红外焦平面的实时非均匀性校正以及疵点补偿.其主要优点有:用FPGA实现乘加运算,速度非常快,能很好地解决实时处理问题;降低了硬件电路设计的难度,使得非均匀性校正与疵点补偿的整个系统中各个功能之间的配合更简单化.     

实时红外图像非均匀性校正技术研究

在红外成像系统中,由于采用了一维线列探测器并行扫描方式,其中多个探测器的非均匀性会导致图像上出现水平纹理,使得输出图像的视觉效果很差。本文介绍了非均匀性校正原理,从数字图像处理的角度阐述了其校正方法,提出了因子加权校正结构,最后给出其硬件实现。     

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.     

DMD红外场景产生器非均匀性校正方法研究

非均匀性是影响数字微镜器件(Digital Micro-mirror Device,DMD)红外场景产生器投射红外场景质量的主要因素之一,DMD红外场景产生器必须经过非均匀性校正才能满足复杂环境下红外成像设备内场仿真试验的应用要求.给出了DMD红外场景产生器的非均匀性校正流程;提出了一种更适合于现有测试条件的变尺度稀疏...     

基于图像分割和配准的红外焦平面阵列非均匀校正算法

在目标成像跟踪和制导领域,存在大量由缓慢移动背景和相对背景运动的点目标构成的红外图像序列,传统的基于场景的红外焦平面非均匀校正算法在解决此类图像中存在困难.提出了基于图像分割和配准的红外焦平面非均匀校正算法(简称S-R算法),通过将图像背景和运动点目标分离,利用图像配准的方法完成图像背景的非均匀校正和点目标位置处错误固定噪声参数的补偿,最终完成整个焦平面探测单元固定噪声参数的估计,从而有效解决了这类红外图像序列的非均匀校正问题.S-R算法具有噪声参数估计精度高、收敛速度快和计算复杂度低等优点.文中最后用仿真数据对上述结论进行验证.     

一种红外导引头成像自适应非均匀性校正方法

在红外成像制导应用中,为满足长周期免拆卸贮存的应用需求,红外导引头非均匀性的研究越来越多的集中于采用自适应的校正方法来代替传统的参考源的非均匀性校正方法。针对传统基于神经网络的自适应非均匀性校正算法容易造成“鬼影”的问题,提出了一种改进的红外导引头成像自适应非均匀性校正算法。该方法在传统神经网络非均匀性校正的基础上,进行了4点实用化的改进：首先,通过对图像运动判断,避免场景静止时的过学习;其次,采用自适应学习率,避免细节丰富区域的过学习;然后,利用双边滤波求期望目标的评估,减少细节的损失;最后,通过判断误差函数的波动量来决定是否对偏置进行更新。实验结果表明,该方法在校正精度、收敛速度和稳定性方面均优于传统的神经网络校正算法。     

红外图像非均匀性校正高通滤波算法的改进

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.本文通过分析多种均匀性校正的方法,提出了一种时域高通滤波法的改进,在这种方法中增加了一个调节因子a,目的是为了调节系统的截止频率,选择合适的调节因子能够尽可能校正焦平面阵列的非均匀性.另外考虑到噪声的空域特性,建立了差图像Eij(n),用于替换噪声图xij(n).实验仿真通过图像的空间标准差证明,新算法具有较好的校正效果.