一种改进的神经网络非均匀性校正算法

传统的神经网络校正算法对于线列焦平面阵列的非均匀性校正效果并不理想.因此,本文针对扫描型成像系统对传统神经网络算法进行了改进,将局部中值处理作为期望输出,逐列进行系数更新和校正,获得了很好的结果.改进后的算法收敛速度快,适合于线列焦平面阵列的非均匀性校正.实验结果显示了该算法的良好校正效果.     

一种基于DSP的红外焦平面阵列非均匀性校正研究

红外焦平面阵列的非均匀性影响了红外焦平面阵列成像系统的性能.基于探测元响应为线性的两点校正法的准确度较低.本文采用多点校正法,通过分段线性插值法来实现线性校正,从而降低非线性带来的误差,提高校正精度.利用DSP硬件所具有的强大运算能力,设计出了一套基于DSP的嵌入式红外焦平面阵列非均匀校正系统.通过实验证明该系统具有运算速度快、校正效果好的特点.     

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。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

在分析红外焦平面非均匀产生原因的基础上,阐述了两点校正法的原理.由于各探测器与相邻单元的增益比率具有相关性的特点,利用相邻单元的增益比率,迭代实现比率和偏差的校正,从而减小其图像的非均匀性.仿真计算验证算法能有效地消除图像非均匀性噪声,增强图像的视觉效果.     

红外焦平面阵列盲元检测及补偿算法

为了消除非制冷红外焦平面阵列图像盲元、改善成像质量,利用红外焦平面阵列盲元相应特性和相邻像元的相关性,提出了一种基于阈值+相邻像元检测及加窗中值补偿算法。结果表明,阈值+相邻元检测算法实现盲元误检率低、快速查找等优点;利用加窗中值的盲元补偿算法,可以使盲元图像得到明显改善,保持图像信息的完整性,同时,算法易于硬件实现。     

一种红外焦平面阵列非均匀性校正的新方法

为了解决红外焦平面阵列非均匀性实时校正难题,提出了一种利用存储器的函数变换功能来对红外焦平面阵列非均匀性进行实时压缩校正的新方法.详细阐述了存储器压缩校正的原理和实现过程,并给出硬件实现框图,最后给出了实验结果.实验表明该校正方法电路简单、校正效果理想、容易实现实时校正.     

红外焦平面非均匀性校正若干方案的设计和分析

首先推导出红外焦平面阵列非均匀性的线性校正方法,之后提出了三种硬件实施方案,分析了其在工程实施的特点和结果上的区别,并讨论了模拟校正、高次函数校正问题以及盲元补偿的实施方法。数字算法可用FPGA 予以实现,校正的最后极限来自红外焦平面阵列响应的不稳定性。     

一种新的基于场景的红外图像非均匀性校正算法

根据传统两点法的基本思想,提出了一种基于场景的红外焦平面阵列成像非均匀性校正算法。利用各探测器单元的增益比率与相邻单元的增益比率的相关性,迭代实现增益和偏移量的校正,从而减小其图像的非均匀性。     

基于滑动窗口与多帧补偿的自适应盲元检测与补偿算法

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.     

一种改进的基于神经网络的红外非均匀校正算法

目前针对红外焦平面阵列(IRFPA)传统神经网络非均匀校正算法目标退化和收敛速度慢等问题,在综合分析传统神经网路相结合算法及基础上,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。该算法采用一点定标与神经网络相结合的方法,并对相应数据进行归一化以实现边缘清晰和收敛速度快等目的。仿真实验以及针对实际红外图像的实验结果表明,提出的方法是合理有效的。     

电阻阵列非均匀测试与校正方法研究

红外图像生成技术是构建红外成像半实物仿真系统的关键技术之一,其中作为投射器件的电阻阵列一直以来是研究的热点,它存在非均匀性的固有不足。作为非均匀校正的测试手段,稀疏网格法和全屏测试法很早就已被国外研究者提出,取得了良好的校正效果。近来,随着我国电阻阵列研发脚步的跟进,校正方法也不断更新。本文针对国产电阻阵列响应曲线的特性,介绍分析了逆稀疏网格法并提出一种简化的校正流程。同时,针对数据处理方式的不同改进了插值校正方法,继而对比验证了两种校正方法,有效提升校正精度。     

基于扫描型红外热像仪非均匀性场景校正算法的实现

通过对某扫描型手持红外热像仪非均匀性的分析,建立了相应的非均匀性数学模型,提出了场景校正算法并在DSP中编程实现。算法采用运动估计与递归最小二乘法相结合的方式,实现了对空间非均匀性的实时校正;采用神经网络与最小均方算法结合的方式实现了对两点校正后残留非线性非均匀性的实时补偿。应用效果表明该算法具有很高的工程价值。     

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。     

提高红外图像均匀性的两级校正技术研究

凝视红外焦平面成像系统中经常需要根据目标红外辐射强度来修改探测器积分时间,当积分时间变化后,红外图像的均匀性明显变差。探索了一种利用积分时间校正与目前实用性较好的两点温度定标法相结合的焦平面非均匀性校正方案,不仅使红外图像的均匀性得到较大幅度提高,而且在修改积分时间的情况下图像均匀性不受影响。     

提高红外图像均匀性的两级校正技术研究

凝视红外焦平面成像系统中经常需要根据目标红外辐射强度来修改探测器积分时间,当积分时间变化后,红外图像的均匀性明显变差.探索了一种利用积分时间校正与目前实用性较好的两点温度定标法相结合的焦平面非均匀性校正方案,不仅使红外图像的均匀性得到较大幅度提高,而且在修改积分时间的情况下图像均匀性不受影响.     

点源目标质心探测中单个盲元线性插值补偿算法选取

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。     

一种改进的红外焦平面阵列盲元检测算法

红外探测器受材料和工艺限制存在盲元,降低了红外成像系统的图像质量,影响目标检测系统的检测概率和虚警率。有效、实时检测盲元并进行补偿至关重要。本文根据盲元在图像中与周围点的奇异性,利用图像目标检测的方法进行盲元检测;同时利用盲元的时间特性,将盲元与图像中的点目标区分开;最终实现高检测率,低虚检率的有效盲元检测算法。     

提高两点温度定标法精度的焦平面非均匀性校准技术研究

凝视红外成像系统中的探测器非均匀性校准(降低固有空间噪声)技术是一项处在探索过程中的关键技术.目前实用性较好的两点温度定标法的校准系数精度受读出噪声、信号动态范围、模数转换字长和运算噪声的限制,很难使焦平面探测器的空间残留噪声达到应有的精度.文中探索了一种二次参数补偿的两点温度定标方案,由基本公式得到的校准参数值,再依据现实信号动态范围进行实时精度补偿,使之更加接近于理论计算值,从而使非均匀性校准的系数精度得到较大幅度提高.这一方案可在不改变图像处理机硬件开销和软件运行负担的前提下完成对两点温度定标法精度的补偿.计算机仿真实验结果证明了该方法的有效性,可降低残留空间噪声50%以上.     

一种新型的OLED像素补偿驱动电路

为了防止有机发光二极管(organic light-emitting diode,OLED)显示器随着使用时间增加而造成OLED像素驱动电路发生阈值电压和电源电压漂移,从而引起显示屏亮度不均匀和不稳定的现象,本文对OLED像素补偿驱动电路进行研究。首先对通用型的2T1C驱动电路进行分析,找出引起显示器亮度不均匀和不稳定的原因,然后以目前使用较多的4T1C像素补偿驱动电路为例,对该电路进行了深入的分析,指出这种电路结构的缺陷,最后针对这些缺陷,提出了改进的5T1C像素补偿驱动电路,并且对该电路进行了仿真,验证了其可行性。仿真结果表明,在显示阶段,输出电流稳定在2μA。基本可以改善OLED显示器亮度不稳定和不均匀的缺点。     

基于模糊中值的IRFPA自适应盲元检测与补偿

红外焦平面阵列(IRFPA)的盲元既包括因材料与制造工艺的缺陷而导致的固定盲元,也包括因环境温度的漂移而出现的随机盲元.基于场景的盲元检测与补偿算法是去除这两种盲元,提高IRFPA 成像质量的有效手段.针对目前滤波类场景检测算法无法有效区分弱小点目标和随机盲元的缺陷,重点研究了随机盲元的响应特性和噪声特性,并提出了一种基于模糊中值与时域累积的盲元自适应检测与补偿算法.首先利用模糊中值滤波器从场景中提取出潜在的盲元,并通过多帧累积确定固定盲元和随机盲元的正确分布,最后对盲元进行实时补偿.实验结果证明:该算法可以有效地实现对盲元的校正,同时避免对弱小点目标的误判别.