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。     

基于列相关的热红外高光谱遥感图像非均匀性校正

由于探测单元之间响应不一致、电子增益和偏置发生变化、焦平面污染和损伤等因素,推扫式热红外成像光谱仪获取的图像常常表现为图像列之间不均匀,条带噪声严重,影响了热红外高光谱遥感图像的后续处理和应用。结合推扫式成像光谱仪非均匀性的来源和成因,以相邻地物的相关性为理论基础,提出了适用于热红外高光谱遥感图像的非均匀性校正方法。该方法的步骤是,首先逐波段对原始热红外高光谱遥感图像进行标准矩匹配校正,得到标准矩匹配校正图像;然后,以标准矩匹配校正图像为基础,选择相邻两列像元中相同的地物像元;最后,用两列中相同的地物像元,通过线性回归得到后一列的校正系数,并对其进行校正,顺次遍历一个波段的所有列,完成一个波段图像的非均匀性校正。按照此过程,遍历一幅热红外高光谱遥感图像的所有波段,完成一幅热红外高光谱遥感图像的非均匀性校正。将该方法应用于推扫式热红外光谱成像仪实际获取图像的非均匀性校正中。结果表明,相比矩匹配方法,在保证非均匀性校正效果的情况下,本文方法的各列均值和标准差更符合实际情况。     

图像传感器非均匀性的三步校正法

分析了图像传感器光电响应非均匀性的特点,根据图像传感器理想光电响应的特点提出了基于最小二乘法的图像传感器非均匀性的三步校正方法.首先在固定辐照度下,用最小二乘法校正各个光敏单元的非均匀性;其次利用不同辐照度下的响应值,应用最小二乘法拟合求得各个光敏单元的响应曲线和理想响应曲线;最后通过直线校正达到对各个光敏元件在不同辐照度下的非均匀性校正.实验结果表明该算法能够有效地校正图像传感器的非均匀性,且简单实用,便于工程实现.     

基于场景的空间投影估计和时域迭代非均匀性校正算法（英文）

提出了一种基于场景的空间投影估计和时域迭代百均匀性校正算法(SPETI).这种方法主要是通过投影估计来估算全局位移,并且在连续多帧图像中进行迭代计算.首先,为配准准则设计了一个新的投影估计;然后,计算相邻帧并进行迭代计算,以此来获得较快的固定图案噪声(FPN)收敛,同时减少鬼影的产生;最后,将本算法移植至基于FPGA的硬件系统中.在连续单调运动的系统中测试算法的各项指标,并且将实际的校正效果予以展示.为了与自适应最小均方差算法和全变差算法进行比较,对一个完全干净的红外图像序列添加了人为的非均匀性.将固定标准增益和偏置非均匀性添加到图像序列上,以测试迭代次数与非均匀性等级的关系.     

（英）基于多帧配准的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正

提出了一种场景自适应的非均匀性校正固定图案噪声去除方法.基于多帧配准和相邻帧之间的全局位移估计,利用最小均方算法迭代计算均方误差函数,同时结合误差函数均方差以及互相关峰值,从而能够自适应场景变化.所提出的算法充分利用相邻多帧之间的相关性,对模拟和实际红外图像序列非均匀性的校正效果突出.实验结果表明本方法能够精确估计非均匀性参数,收敛速度较快,几乎不残留鬼影.     

红外焦平面阵列条纹非均匀性校正方法

条纹非均匀性是线扫红外焦平面阵列和非制冷凝视型红外焦平面阵列成像系统中一种特殊的固定图案噪声。提出了一种基于实际场景和非均匀性分离的模型方法,能够在单帧内实现条纹非均匀性的校正。通过局部窗口模版遍历相邻列的误差函数,得到其非均匀性校正参数估计,并依据相邻两帧相关性的继承性,完成条纹非均匀性的校正。通过对模拟条纹非均匀性和实际图像的实验和理论分析,结果表明,文中算法能够显著提高条纹非均匀性校正效果。     

X射线安检系统的图像非均匀性校正方法

首先分析了X射线安检系统应用中图像非均匀性的原因,并在此基础上提出了一种新的软硬件结合的校正方法。此方法根据线性校正算法给每个探测单元以相应的校正参数,然后通过增益控制电路和零点补偿电路来调整最终的输出。实验结果表明,经过软硬件校正后图像水平条纹基本消失,图像效果明显改善。     

基于多帧配准的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正(英文)

提出了一种场景自适应的非均匀性校正固定图案噪声去除方法.基于多帧配准和相邻帧之间的全局位移估计,利用最小均方算法迭代计算均方误差函数,同时结合误差函数均方差以及互相关峰值,从而能够自适应场景变化.所提出的算法充分利用相邻多帧之间的相关性,对模拟和实际红外图像序列非均匀性的校正效果突出.实验结果表明本方法能够精确估计非均匀性参数,收敛速度较快,几乎不残留鬼影.     

基于空间关系的FPA非均匀校正算法

提出了一种基于相邻图像空间变换关系的场景校正（SBNUC）算法。该算法利用相邻图像空间变换关系,将前一帧已校正的像元灰度组合为当前帧所期望的像元灰度,再以误差梯度迭代修正偏置和增益。理论上证明了在未加其他条件的情况下,该算法能够防止鬼影现象。红外图像序列校正结果显示,该算法在保证图像锐度的情况下,降低了FPA非均匀的高...     

基于FPGA & FLASH实现非制冷IRFPA实时两点校正的研究

通过对IRFPA非均匀性产生的原因分析,提出了一种基于FPGA&FLASH的处理方案,能够实现对红外探测器输出图像进行校正处理.实验结果表明:该方案有效的解决了器件各探测单元的非均匀性,有效提高成像质量.     

Kalman-Filtering红外焦平面非均匀性仿真研究

非均匀性红外图像的仿真技术,在非均匀性校正技术的研究中起着十分重要的作用.针对红外探测器的响应参数符合高斯-马尔可夫(Gauss-Markov)过程,引入一个线性响应模型,建立了状态方程和观测方程,进而在一定的初始条件下,使用卡尔曼滤波(Kalman-Filtering)的方法,完成了红外图像的仿真计算.仿真的红外图像经过理论分析,效果很理想.     

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。     

非制冷红外图像非均匀性校正在FPGA上的实现

红外焦平面阵列（IRFPA）的非均匀性是影响红外系统成像质量的关键性因素,在此提出了一种非制冷红外图像的非均匀性校正及其在FPGA上的实现方法,通过对非制冷红外图像盲元及非均匀校正方法分析,提出了二点加一点定标校正方法,并利用FPGA实现红外图像非均匀校正的实时处理,获得了较好的实验结果。利用二点加一点定标校正方法,可以改善红外图像非均匀性校正效果,用在FPGA上实现非均匀性校正可以实现红外图像的实时处理,便于集成和移植。     

红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法

分析基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正方法中的景物退化和鬼影现象,提出了一种基于边缘约束高斯滤波的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正方法。该方法设计了一个边缘约束高斯滤波器来获取理想的估计图像,利用最陡下降法得到计算增益校正因子和偏移量校正因子的迭代公式,并通过迭代步长的自适应控制来增快算法的收敛速度。通过仿真实验和真实红外图像处理对比实验表明:相较于目前已有的方法,该方法在有效抑制景物退化和鬼影现象的同时,较好地去除原始红外图像的固定图案噪声,保留了图像细节信息,提高了图像质量。     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...     

红外探测器非均匀性校正系统研制

分析了红外焦平面阵列（IRFPA）基于定标的非均匀性校正算法和基于场景的非均匀性校正算法的优势和不足。针对红外焦平面阵列二元非线性的非均匀性理论模型这一特点,提出了一种基于S曲线拟合的校正算法。利用FLIR公司的长波非制冷红外探测器进行信号采集,建立了焦平面探测元的响应模型。描述了基于FLIR长波非制冷红外探测器在FPGA平台的处理流程,并实现了S曲线校正算法,提高了红外图像的质量。实验表明,经过S曲线拟合校正处理,减弱了红外图像的条纹噪声,使IRFPA组件的非均匀性从6.45%降低至2.06%。     

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。     

基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了用具有保边缘特性的P-M滤波取代传统神经网络算法中的四邻域均值滤波来获得期望图像,从而减小了图像边缘误差。实验结果表明,该算法收敛速度快,校正精度高,有效避免了因红外焦平面响应特性漂移而引起的图像降质。