紅外圖像條紋非均勻性校正算法研究.pdf

1、近年來隨著紅外熱成像技術(shù)的不斷成熟，它已經(jīng)廣泛應(yīng)用于軍用和民用領(lǐng)域。然而，由于制造工藝和材料的限制，使得原始紅外圖像中通常包含明顯的條紋非均勻性，具體表現(xiàn)為圖像被增強(qiáng)后有深淺不同的條紋噪聲，這是導(dǎo)致原始紅外圖像的效果不理想的直接原因。因此，消除紅外圖像中的條紋非均勻性，并且盡可能地保留圖像中的細(xì)節(jié)信息，是紅外圖像處理中的重要環(huán)節(jié)。
　　本文介紹了條紋非均勻性的產(chǎn)生機(jī)理，由于條紋非均勻性是同一列中的像元共用相同的讀出電路導(dǎo)致的，所以

2、同一列中像元的條紋非均勻性有很強(qiáng)的相關(guān)性,但是由于紅外圖像的預(yù)處理算法的影響，又會(huì)導(dǎo)致同一列中像元的條紋非均勻性存在一些差別，這是本文算法的提出背景。由于現(xiàn)有的算法還存在不足，不能完全滿足工程應(yīng)用中的要求，本文根據(jù)條紋非均勻性的局部相關(guān)性與現(xiàn)有校正算法的理論基礎(chǔ)提出了一種基于局部相關(guān)性的校正算法。本算法將從以下三部分進(jìn)行闡述。首先，已有的校正模型對(duì)同一列中像元調(diào)整相同的校正參數(shù)，與其不同的是，本文改進(jìn)的校正模型會(huì)對(duì)每個(gè)像元調(diào)整不同的校正

3、參數(shù)。其次，運(yùn)用自適應(yīng)最小均方誤差算法（LMS）對(duì)紅外圖像進(jìn)行處理，選取高斯濾波的輸出值作為預(yù)測值，并根據(jù)最陡下降法用目標(biāo)像元所在同一列中的上一個(gè)像元的增益系數(shù)和偏移量遞推迭代目標(biāo)像元的校正參數(shù)，使得校正后的像素值接與預(yù)測值的最小均方誤差最小。最后，在處理的過程中增加圖像邊緣檢測，當(dāng)像元位于圖像邊緣時(shí)，則用目標(biāo)像元的同一列中相鄰的上一個(gè)像元的校正參數(shù)近似作為目標(biāo)像元的校正參數(shù)，即不更新校正參數(shù)。
　　本文選取了含有條紋非均勻性的幾