用于海气界面观测的红外热像仪非均匀性校正及滤波方法研究

利用红外仪器开展海气界面小尺度过程热通量观测工作具有重要的科学意义,而非致冷焦平面热像仪的成像非均匀性严重影响了人们对海面温度分布的观测。以相同温度下的平静水面作为黑体,对热像仪进行了非均匀性校正,去除了条带噪声。通过对用不同滤波方法处理的图像的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)、信噪比和标准差进行比较,发现高斯滤波的效果较好。     

基于场景的扫描线非均匀性校正算法

目前扫描红外热像仪有着广泛的应用,且一般采用基于定标的非均匀性校正方法;该类方法不能有效地校正图像中出现的扫描线。针对这一问题,本文对扫描线的表现进行分析,提出了一种基于场景的非均匀性校正算法,该算法采用图像像素点邻域标准差作为基础,通过类标准差对图像的差异信息进行计算,能够排除复杂场景的干扰,成功地识别扫描线,并对扫描线提取补偿。该算法计算简单,可以根据场景进行自适应校正,校正效果显著,具有一定的工程应用价值。     

基于单调场景运动的复杂非均匀性校正

在红外探测器中,高频非均匀性主要表现为列或者行条纹,而低频非均匀性则主要表现为片状。在实际应用中,场景是沿着一个单调方向,并且有不同的非均匀性出现。基于这样的考虑,提出了一个基于场景的非均匀性校正技术,不仅符合上述校正要求,而且也实现了小型化、低功耗的实时硬件系统。通过为配准原则开发一种新的投影估计来解决问题,同时在硬件系统上实现了这一技术。通过评价标准测试了这项技术的性能,展示了在单调运动下系统非均匀性校正的实际效果。实验结果表明:该算法具有校正精度高、收敛速度快的优点。     

场景主动运动控制的非均匀性校正方法

在分析IRFPA响应稳定性的基础上,针对现有的非均匀性校正方法的不足和实际工程需求,提出了一种自适应的基于场景主动运动控制的非均匀性校正方案.以传统的人工神经网络法(NN-NUC)为基础,针对其在实际应用中存在的不足进行了改进:加入了预校正环节降低固定图形噪声(FPN)、自适应的学习速率加快算法收敛速度、设置阈值识别场...     

基于场景的SPRITE热像仪的非均匀性数字校正

非均匀性校正是热成像信号预处理技术的重要内容。本文针对ＳＰＲＩＴＥ热成像系统的成像特点,提出了一种基于场景统计特性的非均匀性数字校正算法,并给出了实现方法和仿真结果。     

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.     

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,最后通过实验数据论证了该算法的性能.     

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.     

Kalman-CS非均匀性场景校正算法的研究

多元探测器的应用必然会给遥感图像带来非均匀性,这是目前国内外遥感界竞相研究的领域。本文将Kalman滤波器校正算法与常数统计(CS)校正算法相结合,提出了Kalman-CS校正算法。对美国TERRA卫星MODIS图像进行的校正试验表明:采用Kalman-CS校正算法能有效去除遥感图像中的非均匀性条带,校正后的图像品质显著提高。     

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。     

基于场景的空间投影估计和时域迭代非均匀性校正算法

本文提出了一种基于场景的空间投影估计和时域迭代非均匀性校正算法。本算法采用空间投影估计来估算图像的全局平移,并且在相邻帧之间进行时域迭代。具体分为下述三个主要步骤：首先,我们提出了一种基于配准准则的投影估计。然后,我们采用相邻帧的迭代校正来保证较快的收敛速度以及较少的非均匀性残留,同时保证基本没有鬼影。最终,我们将本算法移植到基于FPGA的硬件系统。通过评价标准测试了本算法的性能,并展示了在单调运动下系统非均匀性校正的实际效果。一段添加了模拟非均匀性的干净视频被用来对比此算法和阈值自适应最小均方差算法以及全偏差算法。在本文结尾,我们得到了结论,并对后期的工作进行了展望。     

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。     

基于可控内定标源的星上红外遥感相机非均匀性校正方法

长时间工作或环境变化时,红外焦平面阵列器件易产生非均匀性的问题。典型的星上定标方法是将系统指向深空场景或在入瞳处引入星上面源黑体辐射。覆盖全口径的星上黑体普遍体积较大、设计复杂且成本高昂。为了解决这些难题,我们提出了一种基于可控内定标装置和星空场景的红外遥感系统星上非均匀性校正方法。该方法利用可控内定标源提供不同的靶面基准辐照度,通过计算获得不同辐射定标段的定标参数,覆盖探测器动态范围,实现不遮挡视场情况下的高动态范围非均匀性校正。通过模拟指向深空场景的在轨定标过程,并对模拟图像进行非均匀性校正,用于非均匀性校正的评价图像的非均匀性由初始的15.87%下降到1.2%以下。本方法具有快速、高效、鲁棒性强等优点且具有实时处理的前景。相比于需要引入星上面源黑体的定标方法,本系统的内定标装置结构简单、设计小型化且节省成本。     

改进的单幅红外图像局部自适应非均匀校正

为了实现对单幅红外图像的非均匀性校正并且对局部细节的校正效果进行优化,提出了一种局部自适应的非均匀校正算法。算法利用红外焦平面阵列的固定图像噪声呈单方向分布的特性,采用基于高斯权重思想的中值直方图非均匀算法实现红外图像的单参数校正;然后将图像分块,使图像的各局部都能够自适应地选择各自最合适的校正参数,达到优化细节的校正效果。实验结果及分析表明:与单参数中值直方图非均匀校正算法相比,提出的算法在均方根误差、峰值信噪比、图像平滑性等方面都得到了进一步的改善,并且保留了更多的图像细节,为非均匀校正提供了一种方法。     

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法

红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性,会严重影响红外成像系统成像的质量,实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题,影响人们对于目标的观察。在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上,提出了有效的改进算法:用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。算法改进之后所得到的校正图像,不仅在清晰度方面有明显的改善,而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。     

星载面阵成像型红外地球敏感器非均匀性校正

针对高轨面阵红外地球敏感器在轨温度交变引起的系统非均匀性变化现象,提出一种在轨非均匀性校正的光机设计方案。小型化、轻量化、长寿命的光机系统包括标定黑体组件和光学成像系统。在分析系统非均匀性校正机理和影响的基础上,重点研究了标定黑体组件和光学系统选型及设计之间的关系,并在地面验证了系统非均匀性校正效果。利用在轨地球成像数据对系统的非均匀性进行了效果评估,评估结果表明满足在轨应用要求。     

高分辨率大面阵CCD相机高帧频设计及其非均匀性的校正

目前采用高分辨率全帧面阵CCD FTF5066M 作图像传感器的航拍相机帧频一般不超过1 fps,为了满足高帧频应用,文中首先介绍了全帧型面阵CCDFTF5066M 的基本驱动电路,并对其进行了改进,利用CCD 4个输出放大器进行同时输出,使最高帧频达到了3.4 fps,介绍了4 路输出时CCD驱动时序、前端处理电路、直流偏置电路、接口电路等的设计,改进后的驱动电路能满足多种航拍相机的应用要求。然后对全帧型面阵CCDFTF5066M 的非均匀性进行了分析,并建立了一种响应非均匀性检测系统。利用该系统分别对面阵CCD5066M 的4 个象限之间的非均匀性和每个像元之间的非均匀性进行了检测。在CCD 响应度为线性的基础上,提出了两点校正算法并对非均匀性进行校正。通过校正4 个象限响应灵敏度的标准偏差降低到原来的1/13。通过对鉴别率板的重新拍摄,可以看出面阵CCD 的非均匀性得到了明显的改善。     

近红外偏振探测器的定标及非均匀性校正

首先介绍了偏振探测器的结构,建立了探测器的信号响应模型,并基于该响应模型制定了相应的参数定标方案,实现了对入射辐射偏振态的高精度计算和对偏振图像的非均匀性校正。实验数据表明,校正后计算得到的线偏振度是真实值的97.8%～101.5%,满足了偏振探测的精度要求;强度图像和线偏振度图像相对于未校正图像的非均匀性分别降低了93.64%和93.67%,有效提高了图像质量。     

应用于非均匀性校正的改进的神经网络算法

非制冷红外焦平面的非均匀性对红外系统的图像质量造成严重影响。神经网络的自适应调节性优于传统的定标校正方法,成为研究热点。但是传统的神经网络存在期望值不准确、误差函数精度不高和学习速度不适应网络变化的缺点。本文将目标像元与其4邻近像元的像素值进行比较,按偏差值的大小进行排序,再增加权系数来计算期望值;文章又分析了神经网络出现的局部极小问题,在原有的误差函数基础上引入了隐层饱和度的计算式;并提出了根据总误差值之比来调节学习速度。经仿真实验表明,新算法较好地降低了非均匀度。     

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。