基于DCNN降噪器的红外串扰图像复原方法

针对红外探测器响应串扰导致的图像模糊、图像带有点状或条状串扰等现象,提出一种基于深度卷积神经网络(deep convolutional neural network, DCNN)降噪器的红外串扰图像复原方法。首先从微观载流子扩散原理出发,揭示红外焦平面阵列串扰产生机理,建立电学串扰数学模型及退化模型。接着根据先验知识,建立DCNN降噪器,并结合基于模型的网络优化策略,自适应地训练出适用于红外焦平面串扰模型的DCNN降噪器,从而将受串扰的红外图像恢复为无串扰红外图像。对实验室实测的某国产红外热像仪红外图像进行了复原,实验表明,所提算法能快速复原模糊或带有点状串扰的红外图像,相较于其他红外串扰图像复原方法,图像峰值信噪比(PSNR)、图像结构相似性(SSIM)及运行速度均大幅提升。