红外成像系统非均匀性校正方法的研究

分析了在红外图像处理中的几种校正方法,并对校正后的剩余非均匀性进行了分析,提出了几种有效的减小剩余非均匀性的方法.     

红外焦平面阵列非均匀性的校正方法研究

针对读出电路与探测器产生的非均匀性,并对递归最小二乘非均匀校正算法(RLS算法)进行扩展和改进,提高非均匀校正的精度和算法的收敛速度。首先对红外焦平面阵列的非均匀性进行建模仿真,根据建立的模型利用局部恒定统计法对读出电路产生的非均匀性进行校正,然后采用自适应中值滤波算法(RAMF算法)对图像进行预处理,从而提供给后续RLS算法具有较低噪声的图像,实现RLS算法对探测器的非均匀性校正。仿真结果表明提出的算法能够有效地抑制读出电路对校正精度的影响,消除图像的非均匀性,同时采用RAMF算法对图像的预处理过程,能够加快RLS算法的收敛速度,提高信噪比,获得较好的非均匀性校正效果。     

自适应积分时间改变的红外焦平面非均匀校正方法

基于黑体标定的红外焦平面校正方法,当探测器工作积分时间与校正参数获取时的积分时间不一致时校正效果会变差,究其原因主要是因为像元的响应输出随积分时间呈现一定的非线性,传统黑体定标类的校正方法属于积分时间维度上的单点校正。针对该问题提出了一种自适应积分时间改变的非均匀校正方法,该方法在辐射通量和积分时间两个维度上都进行多点校正,从而有效解决了变积分时间时校正效果变差的问题。另外,该方法直接存储原始黑体标定数据用于校正,不需要存储增益及偏置校正系数。使用局部非均匀性均值作为校正效果的评价方法,该评价方法更能反映校正后残差的局部特性。实验表明,相对于传统方法,该方法能够有效降低积分时间改变时校正后的图像非均匀性,提高了黑体定标类校正方法的工程适用性。     

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。     

多点标定的自适应非均匀性校正方法

为了实现对红外焦平面阵列(IRFPA)获取图像的实时高精度非均匀校正,提出了一种基于多点标定的自适应非均匀性校正算法,该算法假定在环境温度变化时,校正后输出图像数据的差值与已标定的数据存在线性关系,对其进行分块并配对,采用最小二乘法,以平方和最小为准则,自适应修正校正系数,以达到实时调整非均匀校正的校正系数,对环境温度变化引起的非均匀性进行补偿的目的.实验结果表明,该方法既提高了非均匀性校正的精度又能满足实时性要求,可广泛应用于光电火控、红外成像制导等对实时性和成像质量均有较高要求的应用场合.     

基于场景的国产红外探测器非均匀性校正方法

基于场景的红外探测器非均匀性校正方法可以弥补基于黑体辐射定标的非均匀性校正方法存在的缺陷,目前许多公开发表的场景校正算法比较复杂,难于硬件和工程化实现。探索了一种基于帧间图像配准的场景校正算法,针对国产640×512中波制冷型红外探测器存在的非均匀性应用该算法进行了校正实验。实验结果表明该算法校正效果明显,为基于场景的非均匀性校正算法的工程化应用提供了一种新思路。     

固体图像传感器非均匀性实时校正研究

分析了非均匀性产生的主要原因,基于性能价格比和实时快速的原则,采用一点和两点法对固体图像传感器的非均匀性进行了校正并讨论了系统的校正范围,给出了用于实时校正的硬件电路框图和实验结果,取得了较满意的校正效果.     

基于FPGA的科学级CMOS图像传感器非均匀性校正

根据科学级CMOS(sCMOS)图像传感器开发的工程实际需求,设计了基于FPGA的二阶多项式拟合的非均匀性校正算法.该非均匀性校正算法首先通过定标得出每个像素的响应曲线,然后采用最小二乘法将sCMOS像素响应曲线参考平均响应曲线进行拟合,得出校正系数并通过FPAG对像素值进行实时校正.通过处理后的图像非均匀性从17.1％降低到7.6％.该算法有效提高了sCMOS器件对高动态、非线性响应特性的适应能力,并具备实时计算校正优点,通过模块化设计可以方便移植和集成.     

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...     

非制冷红外图像非均匀性校正在FPGA上的实现

红外焦平面阵列（IRFPA）的非均匀性是影响红外系统成像质量的关键性因素,在此提出了一种非制冷红外图像的非均匀性校正及其在FPGA上的实现方法,通过对非制冷红外图像盲元及非均匀校正方法分析,提出了二点加一点定标校正方法,并利用FPGA实现红外图像非均匀校正的实时处理,获得了较好的实验结果。利用二点加一点定标校正方法,可以改善红外图像非均匀性校正效果,用在FPGA上实现非均匀性校正可以实现红外图像的实时处理,便于集成和移植。     

基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法

由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快.     

基于全变分模型的红外焦平面非均匀性校正及其FPGA实现

基于辐射源的定标校正法在工程应用中易受到特殊应用场合以及仪器工作状态偏移等因素影响,输出图像质量欠佳。针对此问题,基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)硬件平台实现了全变分模型场景实时校正算法,阐述了模型的应用原理及抑制图像鬼影、退化问题的相关措施。在制冷型长波红外探测器上完成了功能调试及性能测试。实验结果表明,该算法能在20帧图像内完成校正收敛,达到良好的成像校正效果。     

一种基于核回归插值的自适应非均匀性校正算法

针对基于神经网络的场景自适应非均匀性校正(Non-Uniformity Correction, NUC)算法在消除红外成像系统输出图像噪声时容易产生的“鬼影”现象,提出了一种改进的自适应非均匀性校正算法,将核回归插值技术应用到神经网络算法中,有效降低了自适应非均匀性算法产生“鬼影”现象的概率。实验结果表明,与传统的神经网络算法相比,本文算法在相同条件下既能有效消除非均匀噪声,又能大大抑制“鬼影”现象的产生。     

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...     

基于虚拟边框视场光阑的IRFPA自适应非均匀性校正算法

 非均匀性校正是提高红外焦平面阵列成像质量的关键环节.本文提出了一种基于虚拟边框视场光阑的红外非均匀性校正算法.该算法用人工神经网络对边框像元进行初始校正,形成校正虚拟边框,再根据场景信息和帧间位移,将偏置校正参数逐行逐列传递,可消除焦平面阵列全视场响应的偏置非均匀性.由于算法主要基于代数运算,运算量较低,故能根据场景信息自适应地实现快速、高效的一点校正;且不需要对成像系统进行机械结构改造,与传统代数算法相比,适应性更强.真实红外图像与仿真图像对算法的检验结果,证明了方法的有效性.     

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。     

电阻阵列稀疏网格非均匀性修正

电阻阵列是目前发展最快和最有潜力的红外场景产生技术,可以满足大温度范围、高空间分辨率的要求.非均匀性是影响电阻阵列红外图像生成质量的一个重要因素.论述了非均匀性的成因和采取的一些措施,提出了一种改进的稀疏网格非均匀性修正方法,详细地描述了它的工作过程和原理.研究了非均匀性修正中电阻阵列响应特性的测量,给出了电阻阵列测试数据的处理和修正表格制备方法.对修正方法进行了数字仿真,结果表明:该方法可明显改善电阻阵列的非均匀性,提高成像质量.     

基于场景自适应收敛非均匀性校正方法

收敛问题是基于场景非均匀性校正算法的一个共性问题,提出了一个能够自适应收敛的非均匀性校正算法,该算法的一个特点是只对非均匀性空间频率的高频部分进行处理,详细论述了该处理的优点,同时还提出了一个控制收敛速度的因子,使得算法的收敛速度根据场景的动态范围自动调整,这将很大程度的改善基于场景非均匀性校正算法收敛特性,最后通过实...     

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.     

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。