改进的神经网络非均匀性校正方法

红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素,非均匀性校正是红外成像领域中的核心技术。改进了传统的神经网络非均匀性校正方法,在探测元的期望输出中加入图像均值分量,使该算法对空间相关性较强的低频非均匀性成分也具有较强的校正能力。在以TMS320C62x DSP为核心的硬件平台上,采用中波凝视红外探测器,图像帧频为50 Hz,并在实验室及室外环境分别对该算法进行了测试,非均匀性从最初的5％左右降至2‰以下,验证了改进后的算法具有校正精度高、实用性强等优点,能够满足实际应用的需要。该算法也可应用于红外成像的应用领域。     

基于标定的IRFPA非均匀性校正方法综述

红外焦平面阵列(IRFPA)是红外系统的关键部件,其非均匀性是制约红外系统成像质量的限制性因素.对基于标定的IRFPA非均匀性校正算法进行了原理探讨,阐述了两点校正法、基于埃尔米特插值算法、基于多项式拟合以及最佳平方逼近等几种目前正在研究的标定类非均匀性校正技术.     

非制冷红外热成像系统图像算法评估技术

非制冷焦平面的非均匀性和噪声是限制非制冷红外热成像系统性能的主要因素,图像处理是非制冷红外热成像系统的关键技术之一.研制了非制冷红外热成像系统的图像算法评估系统,系统由高温黑体、低温黑体、红外光学系统、焦平面驱动电路、热电温控电路、信号处理系统、计算机和评估软件等构成,利用该系统可以将微测辐射热计非制冷红外焦平面各像元的输出信号数字化后传输给计算机,实现对焦平面的非均匀测试,同时可以通过软件对各种图像处理算法的效果进行分析和评估,为非制冷红外热成像的图像处理算法的选择提供依据,文中给出了实验结果.     

红外焦平面条带状非均匀性校正硬件实现方法

红外焦平面阵列条带状非均匀性严重影响了其成像质量,大大限制了它的应用。实现了一种基于FPGA的红外焦平面阵列条带状非均匀性实时校正系统,该系统以中值红外均衡算法为核心,针对算法以及FPGA的特性进行了优化,单帧内可进行条带状非均匀性的校正,硬件仿真结果表明:处理效果显著。系统处理速度快、资源占用量小,可以作为一个独立模块嵌入到红外焦平面成像与处理系统中,实现条带状非均匀性的实时校正,有很高的实用性与可扩展性。     

基于补偿算法的红外探测器非均匀性校正

由于工艺条件的限制,红外焦平面探测器各像元的非均匀性严重影响了红外图像质量,由红外焦平面非均匀性所导致的成像效果变差的问题已成为制约红外成像技术应用的瓶颈。基于FPGA为数据处理核心的硬件平台,采用领域平均算法结合加权滤波算法以及温度补偿算法依次实现了对红外图像的盲元校正与实时补偿处理。实验结果表明此算法能够实时处理图像补偿过程中产生的大量数据,显著地提高了红外图像质量,并且仅用FPGA完成所有数据处理,构成了精简的最小系统,有效地降低了成本。     

星载红外成像系统IRFPA非均匀性在轨定标与实时校正

针对星载红外成像系统在轨定标等特殊环境条件的应用要求,研制了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)的红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)非均匀性在线定标与实时校正芯片系统.由于对输入信号进行了标准化设计,该系统可用于各类红外成像系统的IRFPA非均匀性在线定标与实时校正处理.这种系统在时钟信号的驱动下以流水线方式运行,在对非均匀红外图像进行实时校正的同时,能够在线获取定标图像并能对存储器中的校正系数进行在线更新.该系统具有体积小、运算速度快、稳定可靠以及易于升级等优点,为星载红外成像系统IRFPA非均匀性的在轨定标开辟了一条有效的技术途径.     

基于片上系统设计的红外头盔成像电路

介绍了320×240非制冷红外头盔成像单元的基本原理,以及基于片上系统设计非制冷红外头盔热成像电路单元的方法,给出了现场可编程阵列功能组成框图。在分析成像电路结构的基础上,重点介绍了A/D转换、非均匀性校正及显示控制等关键技术,对主要驱动信号进行了仿真,结果表明:采用单片高性能的现场可编程器件,基于片上系统方法设计非制冷红外头盔成像电路是可行的。     

一种凝视红外成像系统联合非均匀校正算法

随着红外焦平面阵列技术的发展,凝视红外成像系统在很多领域得到了大量的应用,在这些应用中,非均匀性噪声及其校正方法是人们主要关注的一个问题。为了解决这个问题,从凝视红外成像系统非均匀性噪声的来源和频域特性出发,综合考虑了当前几种典型的基于定标和基于场景的非均匀校正算法的优缺点,结合盲元检测和补偿算法,提出了一种联合非均匀校正算法,并进行了实验验证。实验结果表明,该算法能够较好地解决成像系统非均匀性噪声随时间和工作环境漂移的问题,又能够保持较高的精度和收敛速度,具有较大的工程应用价值。     

一种基于定标的红外图像非均匀性分区域校正算法

红外探测器的非均匀性问题直接影响红外成像质量和测量精度。地基红外辐射测量系统对远距离飞行目标进行成像时往往不能占满全靶面区域。为提高图像质量,提出了一种基于定标的非均匀性分区域校正算法。以靶面大小为640×512的制冷型中波红外探测器为实验对象,基于黑体定标的两点校正法,采用全靶面校正算法及本文算法进行了验证。结果表明,当成像区域小于全靶面的1/3时,分区域非均匀性校正后非均匀性误差低于0.002%。与全靶面非均匀性校正算法相比,此校正算法使非均匀度进一步降低了30%至75%不等,非均匀性误差的下降率大于30%。采用本文算法后,各区域的非均匀度进一步下降,校正目视效果进一步提高。因此该校正方法具有一定的工程应用价值。     

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。     

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...     

基于两点的红外图像非均匀性校正算法应用

红外焦平面探测器像元响应存在非均匀性,工程应用中需采用相应的非均匀性校正技术。虽然基于场景的非均匀性校正算法很多,但两点校正算法仍是最为成熟和最容易实现的算法之一。介绍了两点非均匀性校正算法,并对1×128线列红外探测成像系统基于FPGA和DSP平台,进行了工程实现及应用,效果良好。     

红外图像预处理设计及非均匀性算法应用

在红外图像信息处理中,首先要对采集到的图像信号进行预处理。以SOFRADIR公司的320×240元红外探测器芯片为例,介绍基于DSP处理器和FPGA的图像预处理系统的硬件设计,以及图像预处理非均匀性算法的研究。在图像预处理系统的硬件平台上,通过采用非均匀性算法中的两点校正法,对所采集到的红外图像信号进行预处理,取得了较好的效果,证明了硬件系统的合理性和算法设计的可行性。     

基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正

非均匀性噪声严重影响着红外焦平面阵列的成像质量。针对条纹非均匀性问题,提出了一种基于局部直方图规定化的红外图像非均匀性校正算法。该算法对图像逐列进行处理,首先采用文中提出的加权折中直方图方法计算得到每一列图像的期望直方图,然后对当前图像列进行直方图规定化处理,最后遍历整幅图像实现非均匀性校正。实验结果表明,本文算法能够有效地抑制红外图像的条纹非均匀性噪声,同时较好地保留了图像的边缘轮廓信息。     

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。     

红外焦平面阵列的非均匀性研究

红外焦平面阵列的非均匀性校正是凝视型红外成像系统中必不可少的一部分。文中从光电成像原理角度出发,深层分析了非均匀性的产生机理;针对传统神经网络校正算法存在的缺陷,从理想期望输出、误差函数和迭代步长三个方面进行了改进;并通过实验仿真对改进算法进行了验证,结果表明改进算法的校正效果较传统算法有明显的提高。     

一种基于鱼眼镜头的非均匀性校正方法

为了提高凝视型红外鱼眼侦测系统的成像质量,针对实际应用中的问题,分析了鱼眼镜头对系统非均匀性的影响.对传统的两点校正算法进行了改进,提出了基于鱼眼镜头的两点校正算法,并对校正算法的成像质量进行了讨论.通过计算,校正前的非均匀性大小为0.72,校正后的非均匀性大小为0.027,系统的成像均匀性提到了提高.在非均匀性校正方面与传统的两点校正法进行了比较.结果表明,该方法具有校正精度高、成像效果好等优点.     

基于图像梯度的神经网络红外焦平面非均匀校正算法

红外焦平面阵列固有的非均匀性导致叠加在图像上的固定图形噪声严重影响了红外系统的成像质量。传统的神经网络非均匀校正算法存在待处理像素的期望值求解固有缺陷、收敛速度慢和学习速度过大,容易造成算法不收敛。提出了基于图像梯度的神经网络非均匀校正算法,通过对处理像素的期望值求解、改进和调整学习速度、改善图像校正效果,提高了算法收敛速度。通过对真实的红外图像序列实验表明,新算法相对传统的神经网络算法收敛速度提高了50%以上,红外图像校正效果也得到了提高。     

傅里叶变换红外成像光谱仪非均匀性在线定标与校正研究

由于傅里叶变换红外成像光谱仪结构的特殊性,其非均匀性在线定标与校正在工程上一直没有得到有效解决。首先对IRFPA非均匀性校正的原理与算法进行了简要阐述,在此基础上,通过对时间调制型、空间调制型及时间空间联合调制型傅里叶变换红外成像光谱仪原理结构的深入分析,针对这三种制式的光谱仪,分别研究出了相应的非均匀性在线定标与校正的方法,为星载傅里叶变换红外成像光谱仪非均匀性的在轨定标奠定了良好的技术基础。     

基于FPGA的红外图像实时非均匀性校正

红外焦平面阵列是当今红外成像技术发展的主要方向,它灵敏度高,探测能力强,但也有其非均匀性较差的缺点。非均匀性校正技术对于红外焦平面阵列的应用起着关键的作用,两点校正算法作为一种实用、高效的校正算法被广泛的应用,它流程简单固定,非常适合用FPGA实现。文章介绍了利用FPGA硬件实现焦平面探测器非均匀性的两点校正算法,并对非均匀性漂移的现象采取了实时修正,部分弥补了两点校正算法的不足,达到了预期效果,满足系统要求。