基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正

统的神经网络校正算法存在收敛速度慢和校正精度低的缺点。当背景噪声较大时,它更难以获得令人满意的校正效果。 针对其不足之处, 提出一种基于中值滤波的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性神经网络校正算法。该算法首先利用中值滤波对强噪声进行预处理,在此基础上 采用改进的神经网络校正算法对IRFPA非均匀性进行自适应校正。实验结果表明,该算法与传统的神经网络方法相比具有收敛速度快和校正精 度高等特点,并且使图像的峰值信噪比至少提高了10dB。     

非均匀性校正的长波光导探测器读出电路设计

在航天遥感领域,波长在10m以上的长波探测器仍以HgCdTe光导型探测器为主,在红外探测成像方面发挥着重要作用。非均匀性是目前长波光导探测器突出的问题之一,设计了一种数模混合的非均匀性校正的长波光导探测器读出电路。该电路不仅可以有效地解决线列长波光导探测器电阻非均匀性问题,还可以增大ROIC输出信号的动态范围,几乎不增加读出电路功耗。经过仿真测试表明:非均匀性问题有了明显的改善,能够使其非均匀性降为0.5%以内,在常温和低温下都能正常工作。该校正电路不仅能解决当前工程中的关键问题,还对今后高性能大面阵长波光导探测器读出电路的设计具有重要的指导意义。     

非均匀性处理算法

红外图像信息处理技术已广泛应用,介绍了红外探测器的非均匀性,以及在图像预处理中采用非均匀性校正算法。     

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。     

场景统计类红外图像非均匀性校正算法研究

场景统计类非均匀性校正算法对场景分布进行假定,获得探测单元接收红外能量的一、二阶矩,进而估计探测单元的响应参数,校正非均匀性。分析比较了现有的场景统计类非均匀性校正算法,并应用交互多模(IMM)算法校正非均匀性,实验结果表明以连续图像序列作为观测数据时,能够有效地校正非均匀性,扩展了卡尔曼滤波法的适用范围。对各种方法进行仿真,表明删算法具有较好的收敛特性。     

基于神经网络的红外焦平面光学非均匀性校正改进算法

基于场景的非均匀校正依然是红外领域的一个研究热门。神经网络算法是一种较为典型的场景校正算法。本文主要针对神经网络算法本身不能校正光学引入的非均匀性问题,提出了新的改进算法,通过对神经网络输入层的预处理,消除图像的低频噪声,此外,为了消除预处理对图像对比度的影响,本文增加了神经网络的层数,使用双层神经网络对算法进行更新,从而消除了图像对比度下降的现象。实验结果表明,改进的神经网络算法能够有效的改善图像质量,消除图像中光学引入的非均匀性。     

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。     

改进的基于神经网络的非均匀性校正算法

提出了一种结合图像匹配和神经网络算法的焦平面阵列非均匀性校正算法。算法首先用最新的校正系数对图像进行非均匀性校正,输出校正结果;然后对相邻两帧图像进行匹配,估计出相邻帧之间图像的运动量;最后用神经网络算法分别对校正系数进行正向和反向自适应更新。采用图像匹配技术保证了校正系数更新时不会引起场景的模糊,采用校正系数双向更新策略可以保证每帧都能对每个像元的系数至少进行一次更新,与常用的神经网络校正算法相比,降低了对场景统计特性的要求,收敛速度较快。使用模拟添加噪声和采集的红外图像序列对算法进行仿真验证,结果表明,给出的算法校正效果优于常用的神经网络非均匀性校正算法。     

红外焦平面阵列读出电路非均匀性研究

读出电路对红外焦平面阵列成像系统的非均匀性有重要影响,采用动态非线性系统函数的泰勒级数建立功能电路单元的通用非均匀性模型,按照模拟型读出电路的一般结构建立读出电路的非均匀性模型,利用高斯噪声和柏林噪声模拟读出电路参数的空间随机分布,采用三维噪声的空间分量量化评估非均匀性,采用等长的矩阵模型简化阵列信号串行读出的时空转换过程,分析了噪声模型、多通道缓冲和响应非线性的非均匀特性,并指导某320×256阵列读出电路进行了非均匀特性仿真和优化。该方法能够对读出电路的非均匀性进行系统级仿真评估,并为其工程优化提供指导。     

红外焦平面阵列的非均匀性仿真方法研究

在研究红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array, IRFPA)非均匀性校正算法的过程中, 需要通过仿真获取大量带有非均匀性信息的目标图像。根据IRFPA非均匀性的产生机 理,分别建立了探测元非均匀性、读出电路非均匀性和漂移噪声的数学模型,并利用这些 模型在理想图像上分别叠加了这三部分的非均匀性,最终获取了目标图像。在仿真过程中,假设非均 匀性噪声符合高斯分布,通过设置模型系数使其具有不同的均值和方差,可以实现 不同程度的非均匀性仿真。由于考虑了漂移噪声,本文方法的仿真结果更为符合实际情况。     

递推混合最小二乘在红外焦平面阵列非均匀校正中的应用

基于递推最小二乘(RLS)的红外焦平面阵列非均匀校正算法具有计算量和存储量小等优点,易于工程实现.但RLS并不完全满足实际问题模型的要求,因此拟合出的噪声参数存在严重偏差.提出了一种利用递推混合最小二乘(RMLS)替代RLS进行非均匀校正的算法,它不但具有原方法的各种优点,而且由于符合问题模型的基本特征,因此在拟合精度和收敛速度方面都优于RLS.文中实验结果也验证了该方法的有效性.     

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。     

基于伽马压缩的红外图像非均匀性校正算法研究

针对红外探测器输出12位像素深度响应,而数字图像显示通常为8位的情况,提出一种基于伽马压缩的非均匀性校正算法。该算法利用自适应伽马曲线将探测器输出的响应进行压缩,然后基于两点校正对中低温图像和高温图像运用不同的校正系数进行校正。实验结果表明:该算法的非均匀性校正效果好,能够将传统两点校正方法校正后的残余非均匀性降低20%左右,校正后的中低温图像细节信息丰富,层次感强。     

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...     

基于FPGA的红外图像非均匀性校正技术

提出一种以内嵌软核的FPGA为核心的红外图像非均匀性校正系统,该系统能实现红外焦平面的实时非均匀性校正以及疵点补偿.其主要优点有:用FPGA实现乘加运算,速度非常快,能很好地解决实时处理问题;降低了硬件电路设计的难度,使得非均匀性校正与疵点补偿的整个系统中各个功能之间的配合更简单化.     

IMM算法在红外焦平面阵列非均匀性校正中的应用

以连续图像序列作为观测数据时,卡尔曼滤波法校正焦平面阵列非均匀性的效果取决于状态模型中漂移系数的选取。针对这一问题,提出应用交互多模(IMM)算法,建立两个状态模型拟合响应参数不存在漂移和漂移剧烈的极限情况,融合估计探测单元的响应参数。实验结果表明IMM算法对非均匀性具有较好的校正作用,且对响应参数的初始状态及漂移系数的选取具有较好的稳健性。     

基于U形边框黑体光阑的红外成像动态辐射定标与校正技术

针对传统的辐射定标与校正方法存在的问题,研究提出了一种基于U形边框黑体视场光阑的红外成像辐射定标与校正技术。该技术可在不遮挡中心视场的情况下完成动态非均匀校正,因为边框黑体的温度是可控的,所以在非均匀校正的基础上可以进行红外成像系统的动态辐射定标,以修正热成像系统出厂辐射定标的漂移。算法执行时,将边框黑体视场光阑分别在高、低温下伸入视场,与原始辐射定标数据进行对比,计算出辐射定标的修正参数,修正补偿原始辐射定标查找表,减小动态辐射定标器的体积和质量,并避免辐射标定时对成像视场的遮挡。设计并搭建了基于U形边框黑体光阑的实验平台,该平台上的成像实验表明:校正效果明显,辐射定标修正后的测温误差小于0.5 K。     

基于逐元暗电流抑制的红外探测器读出电路研究

在航天应用领域,大部分中长波红外探测器都工作在高背景下.由于线列碲镉汞(HgCdTe)红外探测器本身的暗电流较大且各像元的暗电流具有很大的非均匀性,采用常规读出电路方案时的输出信号动态范围过小,甚至部分像元的信号电压也无法读出.采用将电压 电流转换和电流存储单元相结合的方法,设计了一种具有逐元背景抑制功能的中波红外探测器线列读出电路.该方法不仅可以抑制不同像元的暗电流,而且还可以有效提高电路的信噪比,并可增大输出信号的动态范围.电路测试结果表明,在90 K低温下,电路输出摆幅为2V,输出电压的非均匀性下降了70％,因此该研究对中长波红外探测器的工程化设计具有重要的指导意义.