焦平面阵列红外成像设备噪声特性分析及仿真

红外成像设备噪声分析及仿真是红外图像仿真工作的重要组成部分。分析了焦平面红外成像设备的噪声组成及特性。焦平面红外成像设备的噪声可以分解为非均匀性噪声、非均匀性漂移噪声和随机噪声。分别针对凝视红外成像设备和扫描红外成像设备分析了噪声成分的计算过程及数字特征。根据实测图像数据可提取非均匀性噪声矩阵(或向量)、非均匀性漂移噪声特征参数矩阵、随机噪声特征参数矩阵(或向量)。非均匀性漂移噪声短时间内服从线性变化关系。随机噪声服从正态分布。最后给出了基于实测噪声特征数据的焦平面阵列成像设备的噪声仿真过程。     

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。     

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%。     

IRFPA的一种新的非均匀性校正算法

提出在IRFPA非均匀性校正中使用埃尔米特插值方法,与其他传统方法相比较具有运算量小,修正效果好,易于实现等优点。在既有乘性噪声,又有较强加性噪声的情况下,仿真效果优于拉格朗日分段线性插值算法,是一种新的非均匀性校正算法。     

基于人眼视觉特性的IRFPA非均匀性校正算法研究

红外焦平面器件普遍存在着非均匀性问题,对红外焦平面阵列(IRFPA)实施非均匀性校正对提高成像质量具有重要意义。传统的IRFPA多点校正算法存在运算量大、实时性能低、实用效果差等问题,为此文章综合人眼视觉特性,提出IRFPA非均匀性多点校正算法。人眼视觉对图像的灰度分辨能力是有阈值限制的,利用这种分辨阈值可以对IRFPA的标定点进行有效压缩,生成像元号-校正系数表,然后通过查找系数表,实现IRFPA的非均匀性实时压缩校正。实验证明,提出的IRFPA非均匀性校正算法较传统的IRFPA非均匀性校正算法实时性能更好,非均匀性降低了0.203%。     

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。     

一种非制冷焦平面阵列图像漂移的双温度补偿新方法

以实验为基础,提出一种双变量线性回归模型进行图像温度漂移补偿的新方法,较好地解决了非制冷IRFPA的图像输出因漂移造成图像测温偏差大的工业应用难题.文章中研究了环境温度对漂移的影响,分别用单变量、双变量,线性和非线性回归模型对温度漂移进行补偿;结果表明,温度补偿方法能明显改善图像测温精度;各种方法中,双变量线性回归模型校正效果最好,能有效地将图像测温精度提高一个数量级.     

基于校正率的红外焦平面阵列非均匀性校正评估新方法

提出一种新的能对非均匀性校正效果进行定量计算的评估测度“校正率”,并进行了实验验证.校正率以时域噪声为参考标准来衡量图像非均匀特性,不仅可以反映图像显示效果,还可以反映图像测温精度.该方法可用于IRFPA系统的性能评价和非均匀性校正方法校正效果评价,对非均匀性校正的研究具有重要意义.     

红外焦平面非均匀性自适应校正算法实时实现

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.文章在研究了基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种采用DSP与FPGA相结合实现基于神经网络的非均匀性自适应校正算法实时实现硬件方法,在该方法中利用FPGA并行处理能力强的特点,对焦平面阵列进行非均匀性校正,而DSP的计算能力强,完成校正系数的自适应更新.将该方法应用于128×128红外成像系统中,可使系统长期稳定地工作,克服了校正参数的漂移问题.     

基于场景的非均匀校正算法在红外系统中的应用

在分析了几种非均匀校正算法特点的基础上,提出了一种易于硬件实现的新算法,并给出了具体的硬件实现方法。与许多基于场景的非均匀校正算法不同,它不依赖目标的运动来抑制固定的图像噪声,而是将图像中的固定图像噪声和随时间温度的缓慢变化带来的信号漂移,看作是一种低频信号,利用时域高通滤波,将低频滤除;由于滤除的低频信号远低于帧频,因此不会影响图像细节。应用结果表明,该算法能有效消除红外探测器的非均匀噪声并有效抑制温度变化带来的漂移。     

一种基于场景的非均匀校正算法

提出了一种基于场景的非均匀校正算法,它不仅可以消除红外焦平面阵列响应特性的 非均匀性,还可以补偿其漂移。建立了一个包含漂移因素的红外焦平面探测器响应模型,该模型构成了算法的基础。非均匀校正算法分两步执行:首先执行初步非均匀校正消除大部分的非均匀性,然后利用运动场景形成的红外图像序列来补偿响应特性的漂移噪声。场景运动估计是本算法的关键,块匹配方法被介绍来实现准确地运动估计。真实的红外图像数据说明了该算法的有效性。     

线列探测器非均匀性对点目标检测的影响

为了向点目标检测系统的非均匀性校正提供指标依据,从数学上推导并分析了线列探测器非均匀性对点目标检测的影响,同时提出了一种仿真实验方法,得到了非均匀性对点目标信噪比和检测概率的影响程度数据.实验结果表明,在信噪比小于3的情况下,非均匀性每增加10%,点目标信噪比下降约3.6%,检测概率平均下降约90.8%.在信噪比大于3的情况下,非均匀性每增加10%,点目标信噪比下降约3.5%,检测概率平均下降约34.8%.     

红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声。提出了一种基于实际场景和非均匀性分离的模型方法,能够在单帧内实现条纹非均匀性的校正。通过局部窗口模版遍历相邻列的误差函数,得到其非均匀性校正参数估计,并依据相邻两帧相关性的继承性,完成条纹非均匀性的校正。通过对模拟条纹非均匀性和实际图像的实验和理论分析,结果表明,文中算法能够显著提高条纹非均匀性校正效果。     

基于场景的红外焦平面非均匀校正技术分析

补偿固定噪声的时间漂移是红外焦平面非均匀校正技术中面临的一个重要问题．本文考察了近期提出卡尔曼滤波算法、校正统计算法与代数算法,分析其解决固定噪声随时间漂移的机理,并对算法性能进行综合评价,最后对得出的结论用仿真数据给予验证．     

低信噪比红外图像的快速统计法边缘提取

现代成像制导中所使用的红外图像往往存在着噪声大、目标一背景间灰度差较小、边缘较模糊的特点。这些特点会增加边缘提取的难度，因此必须建立更有效的红外图像边缘提取算法以满足需要。针对这些问题，以噪声Gauss分布模型和噪声特征为基础，建立了新型统计学意义下的红外图像边缘检测法。通过对此方法的概率模型进行分析，可以证明在有较大噪声的情况下，只要边缘处的差分值大于一定的值。就能以较大的概率提取出图像边缘。通过在不同情况下与梯度法的抑噪能力进行对比和分析发现，统计边缘提取法的噪声抑制能力要高于梯度法。在与Sobel模板算子法的红外图像边缘检测结果进行仿真和对比后发现，统计法能对红外图像的目标边缘检测取得良好的结果，并且算法具有快速简单的优点。     

激光雷达距离像噪声抑制及方法评价

针对激光成像雷达距离像距离反常噪声的噪声抑 制问题,提出了一种改进环圈滤波(IDF)算法并进行了评价。首先,根据 激光雷达距离像噪声的构成,建立了一般化的距离像噪声仿真模型,模型中包含了地面、目 标和细小结构等成分,可模拟 距离反常、失落信息和内部噪声等噪声干扰;其次,提出了一种IDF噪声抑制算法的一般形 式,利用仿真模型对中 值滤波(MF)、IDF等噪声抑制算法进行了分析,对计算结果从整体、非异常 值和细小结构等多个方面, 评价了算法的噪声抑制能力和保护目标细节信息能力;最后,采用实测距离像对算法进行了 验证。研究结果表明,利用建立 的距离像噪声仿真模型,可以有效地评价不同噪声抑制算法的 能力;同时,利用IDF可 以根据目标特性选取校正系数,在满足算法对保护目标细节信息能力要求的前提下,提高噪 声抑制能力。     

影像数量对SFM三维重建模型测量精度的影响分析

在运动恢复结构(Structure From Motion,SFM)技术的实际应用中,不同数量影像数据集的SFM重建精度和效率通常存在差异。为了研究影像数量对SFM重建模型精度的影响,为三维重建应用中的影像数据采集与选取提供参考依据,利用手持数码相机对目标物体进行数据采集,选取不同数量的影像执行SFM点云和网格模型的重建,并将各组SFM三维模型与激光扫描模型进行模型精确度、噪声和完整度的对比分析。实验结果表明,影像数量与SFM三维模型的精度之间具有一定的相关性,影像数量越多,重建模型的完整度越高,但受SFM特征点匹配误差、配准误差以及影像中多余场景的影响,影像数量的增加会导致模型精确度的降低以及噪声程度的加重。在实际的工程应用中,需要深入分析生产三维模型的特点和需求,选取合适影像数量的数据集进行SFM三维重建。     

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口,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）,用于替换噪声图像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。