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。     

一种新的基于SOPC的红外非均匀性校正算法实现

针对SOPC条件下软硬件资源高度整合的特点,在分析传统红外焦平面两点校正算法的基础上提出了一种基于一点再校正的红外非均匀性校正算法,并完成了算法实现.该算法根据实际场景完成对实验室获取校正系数的偏移及盲元修正,使校正系数更符合实际场景,提高了非均匀性校正精度.实测数据表明,该算法及实现方法可以满足实际工程需求.     

红外焦平面器件二点多段非均匀性校正算法研究

分析了红外焦平面探测器的非均匀性机理和各种非均匀性校正算法，提出两点多段非均匀性校正算法，该算法避免了二点校正算法的低精度和多点校正算法的大运算量．在红外多谱段相机上的应用结果表明二点多段非均匀性校正算法具有运算量小、精度高、实用性强的优点。     

利用FPGA实现红外焦平面器件的非均匀性校正

与红外单元器件系统相比,焦平面面阵测器的一个最大的缺点是其固有的非均匀性,尽管现在面阵探测器的非均匀性有了很大改进,但是非均匀性仍然限制凝视红色系统的探测性能。实用化、、实时的非均匀性校正是红外焦平面器件应用的一个关键技术,尽管现在已经有很多种基于场景的非均匀性校正方法,但是两点校正算法仍然是基础的校正方法,有不可替代的价值。两点校正算法的流程简单固定,非常适合用ＦＰＧＡ实现。文章介绍了利用ＦＰＧ     

基于定标的红外焦平面非均匀性校正算法研究

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性,这会严重影响其成像质量。基于定标的非均匀性校正算法因其易于硬件实现,在工程应用中已被广泛采用。本文介绍了近年来基于定标的非均匀性校正算法的研究进展,对各种算法的优势及缺点进行了对比,并针对算法特点和工程需求做出了相应的分析。     

基于场景的国产红外探测器非均匀性校正方法

基于场景的红外探测器非均匀性校正方法可以弥补基于黑体辐射定标的非均匀性校正方法存在的缺陷,目前许多公开发表的场景校正算法比较复杂,难于硬件和工程化实现。探索了一种基于帧间图像配准的场景校正算法,针对国产640×512中波制冷型红外探测器存在的非均匀性应用该算法进行了校正实验。实验结果表明该算法校正效果明显,为基于场景的非均匀性校正算法的工程化应用提供了一种新思路。     

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。     

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。     

用于红外焦平面阵列非均匀性校正的辐射参考源

概述了4种红外焦平面阵列非均匀性过程中使用到的参考源。成为产品前,通常使用面源黑体作为参考源对红外焦平面阵列进行非均匀性校正;在热成像系统应用中动态非均匀性校正中,普遍使用的辐射挡板由于没有连有控温装置,只能进行一点校正,在场景温度偏离校正温度时,校正效果会受到影响;美国第三代前视红外成像系统中使用连有热电制冷器的热电参考源,利用热电制冷器对发射表面进行控温,可实现两点校正算法;为基于边框的SBNUC校正算法设计的U型边框黑体光阑,对视场中心没有遮挡,利用半导体制冷器对U型边框黑体光阑的进行控温,能根据场景信息自适应地实现的两点校正。     

基于SOPC的红外图像自适应非均匀性校正设计

场景非均匀校正和基于本底信息无快门校正等红外图像自适应非均匀性无快门校正算法不需要中断探测过程,克服了定标类校正算法需要周期性定标的不足,目前日趋受到重视。相对于场景无快门校正算法,基于本底信息的自适应无快门校正算法具有复杂度低、易于实现的特点,正逐步从理论研究走向具体工程应用,通过硬件系统实现该校正算法具有重要的应用价值。根据自适应无快门校正算法理论特点,采用基于FPGA构建SOPC系统的方法进行了硬件实现,主要由校正参数计算、本底采集、校正模型等模块组成。校正参数计算部分根据自适应拉格朗日插值计算和更新校正参数,本底采集模块用于采集均匀本底信息,为图像校正提供一系列本底信息,校正模块完成红外图像的实时非均匀性校正。实验结果表明:实现的非均匀性无快门校正系统具有占用硬件资源少、延迟短和图像效果好的优点,能够广泛应用在红外成像系统中,具有较强的研究价值和现实意义。     

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...     

一种改进的红外焦平面非均匀多点校正方法

红外焦平面阵列普遍存在非均匀性问题,国内外已经提出众多解决该问题的方法,其中最有价值的是两点非均匀校正法。在分析两点校正法的基础上,结合红外焦平面阵列非均匀模型,提出一种改进的多点非均匀性校正算法并给出其实现方法。该方法动态范围大,能有效克服由红外焦平面探测单元的非线性响应特性带来的均匀性影响,并且具有校正精度高、处理速度快和易于实时处理等优点。工程中已经证明该方法的有效性。最后给出了工程结果。     

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.     

一种基于探测元响应非线性的两点校正算法

针对焦平面器件现有非均匀性校正算法在实际应用中存在的问题,结合探测器的非线性模型对两点校正算法进行改进,提出了基于探测元响应非线性的两点校正算法,该算法是在最小二乘意义上的曲线拟合.通过将该算法与传统的两点校正法和四点校正法在残留非均匀性和校正速度两个方面的比较,说明该方法具有校正精度高、动态范围大、易于工程实时实现等优点.     

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。     

红外扫描仪中基于场景的非均匀性校正

红外扫描仪中,存在像元响应非均匀性的问题。分析了基于场景的非均匀性校正算法,和基于神经元网络的红外焦平面非均匀性校正算法,提出了在场景缓变时的校正算法;并结合两者,提出了适合场景缓变时的基于神经元网络的红外焦平面非均匀校正的新算法。仿真证明,新算法具有优异的性能。     

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。     

基于生成对抗网络的红外图像自适应校正算法

红外相机经过两点校正后会发生漂移,导致图像产生非均匀性噪声.传统的基于场景的非均匀性校正算法适应性较强,但会产生鬼影问题.基于深度学习的非均匀性校正方法,面对红外图像特殊的非均匀性噪声,随着网络深度增加,很容易出现图像模糊,对比度变小,细节丢失问题.针对此问题,提出一种基于生成对抗网络的非均匀性校正算法,网络分为生成网...