基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

摘要：红外焦平面阵列（IRFPA）的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高。目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响。本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA(Field Programmable Gate Array)上的实时实现技术。其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性，基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响，从而使这两类算法取长补短，可有效克服各自的缺陷。文中详细描述了基于FPGA实现联合校正算法的基本原理和处理流程。实验表明，这种联合校正算法效果良好，可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求。     

基于函数拟合的IRFPA非均匀性校正及其FPGA实现

结合红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正的工程实际,设计了基于函数拟合的校正算法,采用大容量高速现场可编程门阵列(FPGA)器件,实现了该非均匀性校正系统,它能有效适应红外焦平面阵列器件响应特性的大动态范围和非线性,具有体积小、运算速度快和校正精度高等优点,为红外焦平面阵列非均匀性校正开辟了一条新的技术改造途径.     

基于FPGA的IRFPA非均匀性自适应校正算法实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.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FPGA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,该方法利用流水线技术和并行处理结构,大大提高了系统的运算速度,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统;而且系统仅利用了一片FPGA,体积小,功耗低,便于系统的小型化.     

基于FPGA的IRFPA联合非均匀性校正的实时实现

红外焦平面阵列(IRFPA)的快速发展对探测器的非均匀性校正技术要求越来越高.目前常用的基于标定技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化的漂移的影响.本文提出了基于标定和基于场景的联合校正算法及其在FPGA(Field Programmable Gate Array)上的实时实现技术.其中利用基于标定的二项式拟合算法来消除探测器的大部分非均匀性,基于场景的时域高通算法来抑制探测器非均匀性参数漂移的影响,从而使这两类算法取长补短,可有效克服各自的缺陷.文中详细描述了基于FP-GA实现联合校正算法的基本原理和处理流程.实验表明,这种联合校正算法效果良好,可以充分满足大规模IRFPA非均匀性校正的要求.     

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。     

FPGA实现红外焦平面的非均匀性校正

红外焦平面阵列(IRFPA)普遍存在着响应度的非均匀性问题，极大的限制了凝视红外系统的探测性能，本文先分析了红外焦平面阵列非均匀性的成因，然后讨论了非均匀性校正的方法，最后针对热释电红外焦平面非均匀性产生的特点，提出了用FPGA实现其非均匀性校正的方案。     

基于积分时间的IRFPA非均匀性校正方法研究

随着红外焦平面阵列(IRFPA)的不断发展,红外成像系统的性能得到了显著的提高,但是IRFPA的非均匀性成为影响红外成像系统成像质量的制约因素,围绕IRFPA的非均匀性而开展的校正技术得到广泛关注。对基于定标非均匀校正技术的原理进行了探讨,将基于黑体定标方法和基于积分时间定标方法加以对比,提出了一种实用化的基于积分时间定标校正的实施方法,并加以验证,结果证明了该方法具有有效性,能够满足实际使用的需要。     

利用DSP实现IRFPA非均匀性校正及其关键技术研究

针对红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性校正过程中运算量大,难于实时实现的特点,提出利用DSP实现红外焦平面阵列非均匀性实时校正方法.在介绍多点校正原理的基础上,详细阐述了DSP硬件实现多点校正的过程及其关键技术,并给出了实验结果.实验表明该硬件校正方法简单灵活,图像效果理想,能够有效地解决红外焦平面阵列非均匀性实时校正难题.     

基于神经网络的IRFPA非均匀性校正新算法

传统的神经网络非均匀性校正算法简单、盲目地利用像元的四邻域平均估计期望信号,对空间低频噪声较大的IRFPA校正时难以获得满意的校正效果,针对其不足,提出了自适应加权平均滤波器,通过校正误差标准差阈值分配权值,提高期望信号的估计精度,新算法较原算法具有更强的校正能力,实验结果验证了其优越性。     

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FPGA的红外焦平面阵列实时非均匀性校正

提出了一种以FPGA为核心的焦平面器件实时非均匀性校正方法,能够实时地完成非均匀性校正系数的在线计算、红外图像的非均匀性校正.采用浮点乘法器、浮点除法器进行运算,提高了计算精度.采用并行处理结构和流水线技术,使系统的处理速度达到20 M×12 bit/s,特别适用于大面阵、高帧频红外焦平面成像系统.系统仅使用一片FPGA,有利于系统的小型化.     

二次曲线拟合实现红外图像非均匀性校正

根据实验数据描绘出红外焦平面阵列探测器随温度变化的平均响应曲线.在分析平均响应曲线特性的基础上,介绍了传统的二次曲线拟合算法的基本原理,提出了简化的二次曲线拟合算法.并采用此方法完成了以ARM处理器和FPGA为核心的红外焦平面阵列实时非均匀性校正系统的硬件设计,其结构比较简单,实现过程较容易,校正效果理想.

Abstract：

According to experimental data,the average response curve of infrared (1R) detetors changing with temperature is obtained.On the basis of analyzing the characteristics of the curve,introduced are the basic principles of traditional quadratic curve fitting algorithm.A simplified quadratic curve fitting algorithm is put forward.Applying this method,the hardware with a simple structure and realizing process is designed for the real-time non-uniformity correction system of IRFPA.ARM processor and FPGA are used as its core.     

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。     

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。     

红外焦平面非均匀性校正算法研究与实现

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.非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术,虽然现在已经提出多种基于场景的非均匀性校正方法,但是两点校正法因其实时性好,具有实用价值.文中讨论了两点校正法,并分别提出了利用查找表法和用CPLD实现焦平面探测器非均匀性校正的方案.