基于場景的紅外焦平面陣列非均勻校正算法研究.pdf

1、紅外焦平面陣列(Infrared Focal Plane Array，IRFPA)現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于各種紅外成像系統(tǒng)中。但由于制造工藝的限制，使得焦平面陣列上各探測單元對于同一輻照的光電響應(yīng)不完全一致，即產(chǎn)生固定圖案噪聲(Fixed-Pattern Noise，F(xiàn)PN)，它嚴(yán)重影響了紅外系統(tǒng)的成像質(zhì)量。并且隨著時(shí)間的推移該噪聲還會緩慢漂移，因此無法在出廠之前做一個(gè)準(zhǔn)確的標(biāo)定。這就要求我們必須在使用的過程中進(jìn)行校正，實(shí)踐證明這種方法也是行之有

2、效的。本文根據(jù)探測器的不同工作條件，提出了七種基于場景的紅外焦平面陣列非均勻校正算法，具體如下：
　　 ⑴提出了一種改進(jìn)的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非均勻校正算法。它在原始算法的基礎(chǔ)上構(gòu)造了一個(gè)代價(jià)函數(shù)以準(zhǔn)確確定出步長因子的大小，并且能夠?qū)ζ溥M(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整，使得每次迭代過程中校正參數(shù)的更新值都為最優(yōu)。因此，算法的收斂速度快，校正出的圖像質(zhì)量也較好。
　　 ⑵提出了一種基于維納濾波的非均勻校正算法。首先根據(jù)實(shí)際情況確定一個(gè)輸出延遲，以

3、決定應(yīng)該使用多少幀觀測圖像進(jìn)行預(yù)測，然后利用維納濾波并借助前后幀信息對當(dāng)前幀進(jìn)行多次估計(jì)，最后取其均值作為此幀的最終校正結(jié)果。由于本算法能夠充分利用過去和將來的場景信息，因而可以有效去除固定圖案噪聲。但該算法輸出會有延遲，所以適用于對實(shí)時(shí)性要求不嚴(yán)格的場合。
　　 ⑶提出了一種基于數(shù)字全變分濾波的非均勻校正算法。鑒于數(shù)字全變分濾波的執(zhí)行過程一般都是自我迭代，而考慮到校正算法的實(shí)時(shí)性要求，無法對單幀圖像實(shí)施多次處理。為此我們把圖像

4、的空間迭代轉(zhuǎn)化為序列的時(shí)間遞推。這樣不但可以滿足實(shí)時(shí)性的要求，而且算法在遞推過程中會逐漸獲得令人滿意的校正效果。
　　 ⑷提出了一種基于穩(wěn)態(tài)卡爾曼濾波的非均勻校正算法。它可以根據(jù)固定圖案噪聲的特點(diǎn)離線計(jì)算出濾波器的增益矩陣，并且算法的校正過程是逐幀迭代進(jìn)行，因此大大降低了計(jì)算復(fù)雜度和存儲占用量，有利于算法的實(shí)時(shí)處理。此外，該算法對遞推公式的初始值如何選取并不敏感，更加適用于初始條件不明確的場合。
　　 ⑸提出了一種基于焦

5、平面陣列讀出結(jié)構(gòu)的非均勻校正算法。它首先給探測器和讀出電路分別建立響應(yīng)模型，然后依據(jù)該模型順次對兩者實(shí)現(xiàn)非均勻校正。由于算法充分利用了焦平面陣列的先驗(yàn)知識，因此可以在復(fù)雜度增加不大的前提條件下更好地校正紅外圖像。
　　 ⑹提出了一種基于粒子濾波的非均勻校正算法。它首先使用粒子采樣噪聲參數(shù)可能的取值狀態(tài)，然后再通過狀態(tài)空間模型對這些粒子進(jìn)行預(yù)測和更新，最后把粒子狀態(tài)的加權(quán)平均作為對噪聲參數(shù)的估計(jì)。該算法是對卡爾曼濾波算法的擴(kuò)展，不