加入运动触发场景的非均匀性校正方法

针对目前非均匀性校正方法存在的问题与不足,介绍了适于红外焦平面阵列探测器的非均匀性校正处理方法。其特点是用一个触发电路使基于场景的非均匀性校正电路对探测器的运动信号做出响应。实验结果表明,在没有劣化静态场景的情况下,该方法实现了运动场景信号的校正,不仅消除了红外焦平面阵列响应的非均匀性,而且补偿了其漂移。     

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。     

基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法研究

由于红外焦平面阵列（IRFPA）探测单元的响应特性随环境变化而缓慢漂移,严重影响IRFPA定标类算法的校正精度,为此提出基于漂移补偿的IRFPA非均匀性校正改进算法。该算法利用探测单元响应特性漂移规律对定标类校正系数进行补偿,以适应环境温度的变化,进而有效校正IRFPA的非均匀性。实验结果表明：该算法校正后的IRFPA非均匀性从0．18591降到0．046725,有效提高了红外系统的成像质量和环境适应性能。     

基于场景偏振冗余估计的非均匀校正

由于红外偏振焦平面的异构特性,在非均匀校正过程中需要考虑不同检偏通道的响应差异对整体校正效果的影响,其非均匀校正问题相较同构的普通红外焦平面更为复杂。针对红外偏振焦平面的非均匀校正问题,提出了一种基于场景偏振冗余估计的非均匀校正算法,通过对场景图像和由场景图像计算得到的偏振冗余估计图像进行统计,得到整个焦平面上所有像元响应在统计特性上的差异,然后分通道从两个方向对这些差异进行比较分析,得到更新后的增益校正系数,再通过辐射重定标抑制由于静止场景所造成的鬼影,得到当前状态下相机的增益校正系数。在这个过程中,通过偏振冗余估计评价之前的校正系数,自适应地实现增益校正系数的更新。最后使用真实场景数据进行测试,结果表明本文所提出的非均匀校正算法有效提高了所获取偏振图像的准确性。     

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。     

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%。     

红外焦平面阵列非均匀性校正的改进神经网络算法

非均匀性校正是红外焦平面阵列应用中的关键技术之一。神经网络算法是比较传统的非均匀性校正算法,由于该算法采用像元四邻域的平均值作为此像元的真值,所以这种估计方法具有较大的误差。在传统的神经网络算法基础上对焦平面阵列像元响应的真值估计进行了改进:基于图像匹配算法,采用了相邻多帧图像中不同像元对同一场景点的响应的均值作为真值,因而具有更高的准确性。对比仿真试验的结果表明,该改进算法比传统的神经网络算法具有更好的效果,在有效去除各种非均匀性的同时,保持了图像细节,改善了图像的视觉效果。     

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。     

环境温度补偿的红外焦平面阵列非均匀性校正

由于非制冷红外焦平面阵列的非均匀性随使用环境温度的变化漂移,校正参数需要经常更新.针对非制冷红外焦平面阵列非均匀这一特点和定标校正的不足,应用红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型,提出了环境温度补偿的非均匀性校正,该方法既考虑了在大动态范围目标温度探测器响应的非线性,又考虑了使用环境温度变化对非均匀性的影响,从而...     

红外焦平面阵列基于黑体的非均匀性校正方法中的限制因素

以基本的红外辐射理论为依据，阐述了红外焦平面阵列非均匀性校正的物理原理，首次综合性地论述了标定类方法所存在的三个基本限制因素，并重点给出了红外焦平面阵列响应漂移的实验结果。     

IRFPA非均匀性校正数学机理与仿真技术研究

针对红外成像系统的实际工程应用,阐述了红外焦平面阵列(Infrared Focal PlaneArray,IRFPA)非均匀性校正辐射定标的基本原理,推导出了红外焦平面阵列非均匀性校正属于函数插值或拟合的数学机理,给出了适于工程应用的相关非均匀性校正算法。同时,为了克服实际工作中研究设备不足等条件的限制,详细研究了红外焦平面阵列非均匀性校正的仿真技术,给出了有效的仿真算法。该仿真技术能够有效地满足实际工程中对非均匀性校正算法的验证与评估要求。     

一种改进的神经网络红外焦平面阵列非均匀性校正算法

传统的神经网络非均匀性校正算法对噪声具有较好的自适应性,但当空间低频噪声较大时,校正效果明显下降.为此,提出了一种传统神经网络同场景的一阶统计相结合的改进算法.将对偏置的估计转化成对场景的统计和对辐射均值的估计,新算法较原算法具有了更强的校正能力,特别适合于非均匀性主要由偏置产生的焦平面器件.理论分析和比较实验结果显示了其优越性.     

一种红外焦平面非均匀性组合校正算法

分析了传统神经网络非均匀性校正算法在空域处理过程中产生目标退化的原因,在总结基于边缘指导的神经网络校正算法(ED-NN-NUC)与一点定标和神经网络结合的校正算法的基础上,提出了新的组合校正算法.新算法包含预校正、粗校正和精校正三个处理模块,利用含有弱小目标的实际红外图像进行了实验验证.结果表明,新算法能有效地抑止目标退化,并在运算速度上比ED-NN-NUC有一定的提高.     

红外焦平面阵列非均匀性的两点校正及依据

以Planck辐射定律和红外探测元的线性响应模型为基础,在理论上完整地推导了红外焦平面阵列非均匀性的两点校正方法;据此,论证了两点校正方法的物理依据,即从理论上证明如果探测元是线性和稳定响应的,该方法则可以实现非均匀性的准确校正;初步分析了非均匀性校正中存在误差的问题。     

基于环境温度的红外焦平面阵列非均匀性校正

分析了环境变化对红外焦平面阵列信号输出的影响,提出了一种基于环境温度和目标温度的非均匀性校正算法.利用UL01011凝视型红外探测器进行信号采集,根据最小二乘原理建立了焦平面探测单元的指数响应模型.最后,利用该模型进行非均匀性校正.实验表明,算法能在较宽的环境温度范围,准确预测焦平面探测单元的响应,有效提高了非均匀性校正的精度.