电阻阵列非均匀性测试

电阻阵列的非均匀性是一种固定模式的空间噪声,已成为影响红外图像质量的主要因素.根据电阻阵列的非均匀性信息,对其输入数据进行补偿是校正非均匀性的一种有效的方式.分析了校正算法对非均匀性测试的需求;提出基于成像探测的非均匀性测量手段;研究了图像退化对非均匀性测试的影响;根据测试中输入图像数据的特点,提出一种基于迭代测试的盲复原方法.仿真结果表明,基于迭代的复原方法能有效地从退化图像中复原电阻阵列的实际非均匀性图像,并取得较好的校正效果.     

红外焦平面非均匀校正快收敛卡尔曼滤波算法

卡尔曼滤波算法在迭代过程收敛之前无法有效抑制红外图像的非均匀性噪声。因其收敛速度慢,严重影响了图像的整体校正效果。由于迭代过程的收敛速度与初始状态参数密切相关,提出了一种采用优化的初始状态参数的改进卡尔曼滤波算法。优化的初始状态参数通过对用于两点校正的校正参数进行转换并对其结果进行统计得到。对于真实的红外图像序列实验结果显示,传统卡尔曼滤波算法在经过数次迭代之后才进入收敛状态,改进该算法必须从一开始就已经接近收敛状态。实验结果表明:与传统算法相比,改进算法收敛速度快,对起始段图像序列的非均匀校正效果有明显改善。     

提高局部信噪比的单帧红外图像非均匀性校正方法

针对红外图像存在的非均匀性问题,从理论上对非均匀性产生的原因进行了分析。对基于SG滤波预处理的无模型图像校正EM算法进行改进,提出了一种提高局部信噪比的单帧图像校正方法。设计了对比实验,在红外目标、暗弱目标和云层背景场景下,该方法能使红外图像的非均匀性(NU)分别降低56.869 3%,85.938 4%和87.886 3%,同时,LSNR分别提高了3.687 7 dB,0.256 9 dB和3.553 1 dB。最后在非均匀背景上叠加高斯分布的目标进行模拟,探讨了目标大小与滤波窗口的关系,得到了滤波窗口与红外小目标的近似关系为H≈4.6*S_T+0.3,从实际工程应用上确定了该方法滤波窗口初值的选取。结果表明,所提方法能在LSNR最大的前提下,利用单帧红外图像的场景信息对非均匀性进行有效校正。     

红外焦平面阵列非均匀性的校正方法研究

针对读出电路与探测器产生的非均匀性,并对递归最小二乘非均匀校正算法(RLS算法)进行扩展和改进,提高非均匀校正的精度和算法的收敛速度。首先对红外焦平面阵列的非均匀性进行建模仿真,根据建立的模型利用局部恒定统计法对读出电路产生的非均匀性进行校正,然后采用自适应中值滤波算法(RAMF算法)对图像进行预处理,从而提供给后续RLS算法具有较低噪声的图像,实现RLS算法对探测器的非均匀性校正。仿真结果表明提出的算法能够有效地抑制读出电路对校正精度的影响,消除图像的非均匀性,同时采用RAMF算法对图像的预处理过程,能够加快RLS算法的收敛速度,提高信噪比,获得较好的非均匀性校正效果。     

基于Turbo码的语音信号非均匀误码保护算法

提出一种在时域中对语音信号进行非均匀误码保护的算法。首先对经过PCM编码后的语音信号进行分析,得到其每组8位二进制PCM折叠码的重要性分布规律。其次,通过改进经典Turbo码编译码器的删余方式,并对语音信号PCM码的重要位进行高等级保护,对次重要位进行低等级保护,以达到提高通信系统可靠性的目的。实验结果表明,提出的非均匀保护算法在AWGN信道下的分段信噪比与同等码率的均匀误码保护相比具有更优的性能。     

一种基于场景的红外图像非均匀性校正算法

在分析红外焦平面非均匀产生原因的基础上,阐述了两点校正法的原理.由于各探测器与相邻单元的增益比率具有相关性的特点,利用相邻单元的增益比率,迭代实现比率和偏差的校正,从而减小其图像的非均匀性.仿真计算验证算法能有效地消除图像非均匀性噪声,增强图像的视觉效果.     

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。     

一种改进的全变分模型校正红外焦平面阵列条纹非均匀性

针对传统的红外图像非均匀性校正方法精度低,易破坏图像细节和边缘等缺点,本文提出了一种新的基于全变分理论的红外图像非均匀性校正方法。在分析不同正则项对全变分模型去噪性能影响的基础上,针对红外图像条纹非均匀性的几何特征,对原有的全变分模型进行了修正,使新模型既能约束图像水平方向的梯度,又能保护图像垂直方向的梯度。通过Split Bregman迭代最小化新的全变分模型,显著降低了计算复杂度,使其能广泛应用于实时视频序列。通过不同环境下对真实场景的实验,表明该方法不但能有效地校正红外图像的条纹非均匀性,还能较大程度地保护住图像的细节和边缘信息。     

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。     

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。