基于场景的红外探测器非均匀性校正方法的分析

红外探测器中的非均匀性校正是红外成像系波器法三种基于场景的非均匀性校正算法,通过利用图像序列并依赖帧间运动对焦平面阵列的非均匀行进行校正,并与两点法比较,分析三种方法的优缺点.     

基于DSP的红外图像非均匀性校正技术的研究

分析了导致红外成像系统非均匀性的机理,介绍了红外焦平面阵列非均匀性校正的基本方法。采用两点校正和积分时间校正相结合的方法,利用TMS320VC5509A DSP完成了对红外图像的非均匀性实时校正。实验结果表明,本系统具有实时性好,实用性强的特点,能够满足红外焦平面成像系统的要求。     

红外图像非均匀性分析与校正方法研究

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列（IRFPA）各探测元存在响应不一致问题,导致红外图像的非均匀性。非均匀性校正（NUC）是红外成像仪图像处理系统的重要环节。本文结合空间相机的应用重点分析了基于定标的两点校正法和基于场景的自适应神经网络法,并通过仿真图像验证了神经网络算法的校正效果。     

基于运动指导的红外焦平面非均匀性校正方法

针对红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正算法中基于场景类自适应校正算法存在的目标退化和伪像等问题,提出一种新的基于运动检测指导的自适应校正算法。该算法首先通过预处理为实时校正准备背景帧图像和坏元模板,接着根据前后两帧场景信息的运动方差,自适应地调整迭代步长,最后结合运动幅度更新增益校正系数,对图像实施校正。以含有弱小目标的实际红外图像序列进行仿真的结果表明,新算法有效地抑制了目标退化,消除了伪像;去除了固定图案噪声,具有自适应性。     

基于DSP红外图像非均匀校正设计

由于红外焦平面探测器各点的响应度不一致,需要对红外图像进行非均匀校正。目前许多红外成像设备非均匀校正均通过后台PC机完成,需要专门设计与PC机的接口,提高了成本,而且不利于脱机运行。系统使用红外图像处理板自身的DSP完成非均匀校正系数的计算,设计简洁,操作方便,取得了理想的效果。文中分析了两点校正的原理,介绍了实现方法,对其中涉及的关键技术进行了详细描述。     

非制冷红外探测器非均匀性的校正方法

两点温度定标校正算法是非制冷红外探测器的有效的非均匀性校正技术。根据焦平面特性和两点算法,提出一种采用两级存储结构的现场可编程门阵列实现途径:流水运算,采用分级存储校正系数和并行结构运算部件。仿真和试验证明:这种方法具有高速、系数存储大容量、可扩展的特点,适合于大阵列非制冷红外焦平面的实时校正。     

红外焦平面阵列非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列( IRFPA)的非均匀性校正是提升红外系统成像质量的重要环节。非均匀性校正算法主要分为基于参考辐射源的标定类校正算法和基于场景的校正算法。将基于参考辐射源的标定类校正算法按线性模型与非线性模型进行详细分类,基于场景的校正算法按空域和时域进行详细分类。针对不同类特点,分别对上述算法进行了详细的分析及比较,为今后非均匀性校正算法的选择提供理论基础,并根据现有两类算法特点,提出算法未来的研究方向。     

一种新型的非制冷红外机芯组件图像校正算法研究

非制冷红外探测器由于其结构简单、响应快等优势,在诸多领域得到广泛应用。然而由于结构和制作工艺等的限制,传统的非制冷红外焦平面阵列非均匀性校正方法并不能很好完成非均匀性校正任务,在挡片打开后画面会出现一层蒙纱感,严重影响图像质量,限制探测器的应用范围。从试验数据出发,对蒙纱感可能的来源进行分析,并针对其来源提出一种针对非理想因素的新型非均匀性校正方法,较好地对蒙纱感进行处理和补偿,极大提高成像质量。该方法操作简单,容易实现,在红外成像相关的应用上有重大意义。     

基于DSP的红外焦平面阵列实时非均匀性校正技术

针对红外焦平面阵列在进行非均匀性校正中所涉及的运算量和数据量庞大、实时处理难于实现的特点,采用TMS320C6000系列DSP两路数据通道的优势,输入输出数据采用不同的数据通道并行传输,利用EDMA传输方式无需CPU介入,充分利用DSP硬件的并行性和流水线进行非均匀性校正,以分段线性插值算法为例,详细阐述了硬件设计和实现步骤,并给出仿真结果,结果表明:基于DSP的实时非均匀性校正系统完全可以达到实时校正的要求.     

红外凝视成像系统中的CDS噪声抑制技术

固定图案噪声是红外焦平面阵列的一种固有噪声,该噪声在低温场景尤其突出,影响了探测器的成像质量。基于探测器读出电路结构,理论分析了相关双取样电路（CDS）对焦平面阵列非均匀性的影响,并通过数据仿真给出了CDS噪声的空间和时间分布特征。针对CDS噪声特征,提出将迭代原理和黑体定标校正相结合的噪声滤波算法。实验结果表明,算法有效抑制了CDS电路噪声,提高了非均匀性校正的精度,具有较强的实用价值。     

基于ADN8830的非制冷焦平面探测器温度控制系统设计

高精度的温控系统是实现高性能非制冷红外焦平面热像仪设计的关键。针对非制冷焦平面阵列像元温度保持恒定可以提高测试精度的问题,提出了基于ADN8830单芯片热电制冷器控制器的温控系统设计。通过可编程逻辑器件CPLD来控制数模转换芯片DAC为ADN8830提供不同的目标温度设置电压,从而实现不同环境温度下的焦平面阵列像元温度的恒定。最后,通过对所设计电路进行测试表明,相比于由单片机m cu实现的电路,该电路具有温度控制精度高,配置灵活,功耗低、体积小等优点。     

含运动目标的红外图像非均匀校正算法

通过分析运动目标对基于图像配准的非均匀校正算法校正效果的影响,基于相邻帧之间运动目标辐射强度不变的假设,提出含运动目标的红外图像非均匀校正算法。通过临近帧补全运动目标遮挡的场景,消除运动目标的影响,进行非均匀校正得到场景校正帧,再利用运动目标的辐射信息对各帧运动目标进行非均匀校正,最终得到全图校正帧。仿真和实测红外图像校正实验表明：算法能够很好地解决含运动目标的红外序列图像的非均匀校正问题。     

基于缓变场景的复杂神经网络非均匀性校正

针对遥感数据定量化应用对多元红外探测器非均匀性校正的高精度需求,提出了一种基于缓变场景的复杂神经网络非均匀性校正算法,在两点校正基础上,进一步降低图像非均匀性。与经典BP神经网络非均匀性校正及其改进算法相比,复杂神经网络非均匀性校正算法突破单一层学习神经元结构限制,采用双层学习神经元结构,第一层学习神经元采用大邻域中值滤波作为期望函数,第二层学习神经元采用小邻域均值滤波作为期望函数,通过多层学习神经元配合,兼顾非均匀性校正效果并避免图像边缘模糊。经实拍红外图像非均匀性校正实验证明,复杂神经网络校正与经典BP神经网络校正相比,取得了更好的非均匀性校正效果,非均匀性评价结果UN=0.75%,次优算法非均匀性评价结果为UN=0.77%,与次优算法相比,复杂神经网络校正算法有更高的像素平均梯度评价值,达到28.49,而次优算法只有28.30,非均匀性评价结果低并且像素平均梯度高说明复杂神经网络校正算法在降低图像非均匀性同时更好地避免了图像边缘模糊：这是复杂神经网络校正算法采用双层学习神经元的特点与优势。方法改善了多元红外探测器非均匀性校正的效果,提高了红外遥感图像的质量,促进了红外遥感的应用。     

基于Camera Link的红外焦平面探测器的图像采集

红外焦平面探测器的不断发展,使得红外成像测温在诸多领域有广泛应用.红外图像采集存在数据量大、采样频率高等问题,针对FLIR公司的TAU336红外焦平面探测器,设计了基于Camera Link标准的高速红外图像采集系统.系统采用FPGA作为主控单元,详细讨论了FPGA逻辑控制系统设计中Camera Link接口技术、图像数据的高速缓存与显示技术等关键技术问题.实验结果证明,该系统结构简单、编程灵活,能够实现对被测物体进行长期观测的红外图像数据的采集.     

Adaptive calibration of imaging array detectors.

We present two methods for nonuniformity correlation of imaging array detectors based on neural networks; both exploit image properties to supply lack of calibrations and maximize the entropy of the output. The first method uses a self-organizing net that produces a linear correction of the raw data with coefficients that adapt continuously. The second method employs a kind of contrast equalization curve to match pixel distributions. Our work originates from silicon detectors, but the treatment is general enough to be applicable to many kinds of array detectors like those used in infrared imaging or in high-energy physics.