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针对红外焦平面阵列元响应的盲元产生机理,提出了一种基于滑动窗口与多帧补偿的自适应盲元检测与补偿方法.该方法首先以多帧补偿找出闪烁盲元,再对累加图像的某一像元为中心进行加窗,计算加窗后的均值与标准差,然后通过比较窗口中心像元灰度与均值的偏差是否大于3倍标准差来判断其是否为盲元.再通过滑动窗口的中值查找法来对盲元进行补偿.仿真结果表明,该方法查找速度快、定位准确、补偿效果好,是一种比较实用的盲元检测与补偿方法. 相似文献
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红外焦平面成像质量受材料生长及器件制备工艺的影响,易出现盲元、条纹噪声等缺陷。条纹噪声经常会导致盲元的检测偏差,准确的盲元检测对于后续图像处理具有重要意义。利用双密度双树复数小波分解的多方向性小波系数,结合广义高斯分布将高频小波系数按照对条纹噪声影响程度分别赋予不同权值并进行单支重构,消除了条纹噪声对盲元检测的影响,得到初步干净的预处理图像,进而对预处理图像运用3准则进行盲元检测。通过短波HgCdTe红外焦平面成像的实践验证,该方法对具有条纹噪声特征的红外图像盲元检测更加准确。 相似文献
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一种新的红外焦平面阵列盲元检测算法 总被引:1,自引:1,他引:0
受材料、制造工艺等因素的影响,红外焦平面阵列探测器均存在一定数量的盲元.在分析探测单元响应特性的基础上,提出一种双参考辐射源+定义检测算法.实验结果表明,该算法具有盲元误检率低,查找快速等优点. 相似文献
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自适应光学系统中应用哈特曼波前传感器对点源目标进行质心探测时,光电探测器上子孔径区域内存在的盲元会引入一定的附加质心探测误差,为了减小质心误差,需要选取合适的盲元补偿算法获得相对合理的补偿值。推导了哈特曼波前传感器子孔径内单个盲元补偿后造成的附加质心探测误差。利用仿真统计了各种利用盲元邻域正常像素进行线性插值的单个盲元补偿算法对点源目标质心探测误差的影响。提出了单个盲元邻域像素线性插值补偿算法选取的若干准则,指出选用盲元上下左右4邻域像素的均值进行补偿造成的平均质心误差最小,而选用盲元左右两个像素平均补偿算法可以在补偿误差较小的情况下简化运算。实验结果与仿真结果相符合。 相似文献
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根据盲元的响应特性,给出了无需依赖黑体辐射定标的、基于时域平均野值提取的盲元检测算法,然后又提出了基于相关像素加权插值的盲元校正算法。详细探讨了盲元检测过程中阈值的设置方法,研究了参与加权估计盲元灰度值的像素数目对估计误差的影响。最后通过仿真实验对检测算法的准确性及校正算法的有效性进行了验证,实验结果表明:本文提出的检测算法结果准确,误检测率低。校正算法校正效果好,结果图像的RMSE低于两种常用校正算法。 相似文献
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针对Kinect相机采集的深度数据一般有噪声和黑 洞现象,直接应用于场景三维重建系统中效果差的问 题,提出了像素滤波器和中值滤波器相结合的Kinect 深度图像修复方法。首先对一帧图片 上的像素进行搜索, 找到像素值为0的点,以该点为中心,利用其邻域内的像素,定义一个两层的滤波器,根据 像素滤波器的原理 对其进行修复,填充深度图片的黑洞;然后采用中值滤波器,在平滑深度图像的同时保留边 缘信息,去除孤立 噪声点。实验结果表明,本文方法去噪的同时也能对黑洞进行修补,与原始深度图像相比, 空洞明显减少,深度图像质量大大提高。 相似文献
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基于人眼视觉特性的自适应中值滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了在滤除图像椒盐噪声的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于人眼视觉特性(HVS)的自适应中值滤波算法.该方法首先采用基于HVS的噪声敏感系数作为阈值来确定噪声点,然后自适应调整滤波窗口大小,采用迭代中值滤波对噪声点进行滤波.该算法与标准中值(SM)滤波及其它改进中值滤波算法相比,具有更好的滤波性能. 相似文献
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提出了一种基于噪声估计的自适应开关型中值滤波器(IASMNE,improved adaptive switching median filter based on noise estimation)。IASMNE以图像经小波变换后在不同尺度和不同方向提取的子带滤波系数值的统计信息构成刻画图像受噪声干扰程度的特征矢量,在大量噪声图像上获得的特征矢量为学习数据集,并利用支持向量回归(SVR)分析实现对图像中噪声比例的准确估计。基于此,IASMNE对高、中、低不同噪声比例图像启动不同的滤波策略,并灵活设置滤波参数。大量实验表明,与其它开关型滤波器相比,IASMNE能够合理地根据图像噪声干扰程度进行最佳滤波,尤其是对于大于70%的椒盐噪声(SPN)能够大幅度提高图像质量。 相似文献
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