红外图像非均匀性校正及增强算法研究
红外成像系统非均匀性校正方法的研究
第36卷，增刊红外与激光工程2007年6月V bl．36Su ppl em e n t111fraI喇and Las er Engi nee r i ng J un．2007红外成像系统非均匀性校正方法的研究鞠红娥(天津津航技术物理研究所，天津300192)摘要：分析了在红外图像处理中的几种校正方法，并对校正后的剩余非均匀性进行了分析，提出了几种有效的减小剩余非均匀性的方法。
关键词：红外焦平面阵列；非均匀性校正；中图分类号：TN2l文献标识码：A 剩余非均匀性文章编号：1007．2276(2007)增(器件)一0076．03l T●o●■J J1n●●●1●●J州0nU nn0珊l t y C O r I．eC t on S t U dy of l nr r ar ed l m a雹qng SySt emJ U H ong—ecI删iⅡJiⅡhang I n嘶协le o f Tecb ni cal physi c s，Ti anj i n300192，叫na)A bst船ct：SeV er al non岫姗ty con优t i on m em ods aI l d reIn血der nonuIl i fb彻蚵w e re aI l al ys础锄ds eV er al ef!f色ct iV e nonum f o n：Il it y con．ec t i on m e t hods decr eas i ng nonuI l i f or nl i t)，ef f宅ct i V el y w e r e pr opose d．Key删s：h】矗ared f bca l pl a l l e arrays；NonuIⅢ．oIIIl j崎cc愀don；R哪ail l der nonul l if0彻i够corr ecdonO引言近年来，国内外红外焦平面阵列探测器的制作技术越来越趋于成熟，而红外焦平面探测器在红外成像领域的应用也越来越广泛。
红外图像非均匀性校正
改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法摘要：红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性，会严重影响红外成像系统成像的质量，实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。
传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题，影响人们对于目标的观察。
在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上，提出了有效的改进算法：用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。
算法改进之后所得到的校正图像，不仅在清晰度方面有明显的改善，而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。
关键词：非均匀性；神经网络；模糊；伪像中图分类号：TN215 文献标识码：AImproved infrared image neural network non-uniformitycorrection algorithmAbstract：The responsive of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different; it will affect the quality of imaging system seriously. Non-uniformity correction technology will need in practical application. The calibrated images have the problems of blurring and existing ghost artifacts when use the traditional neural network correction algorithm. And it is bad for the observation of the target. After analysis the reasons for the problems in the traditional neural network correction algorithm，proposed the improved algorithm. Replace the mean filter, which used in the traditional algorithm, by the nonlinear filter. The corrected image by the improved algorithm not only a marked improvement in clarity, but also effectively eliminate the problem of artifacts in traditional algorithms.Keywords：Non-uniformity; Neural network; Blurring; Ghosting artifacts0引言红外技术是20世纪初新出的一种不可见光技术，目前已被广泛应用于军事和民事领域，如红外探测，红外监视等。
红外成像系统非均匀性快速校正方法
红外成像系统非均匀性快速校正方法红外成像系统是一种利用物体所放射的红外辐射图像来研究物体表面温度分布的一种技术。
在此技术中，成像系统测量物体表面的不断变化的温度，并将其以数字形式传递给计算机，以便进行图像处理和分析。
然而，在红外成像系统中，成像系统的感受器非均匀性会导致图像质量下降，降低对物体表面温度分布的准确度。
因此，人们需要对红外成像系统进行非均匀性快速校正。
本文将介绍一种红外成像系统非均匀性快速校正方法。
校正步骤如下：第一步：对系统进行预热。
在进行非均匀性快速校正之前，需要确保红外成像系统已经预热。
由于数字红外成像系统是基于变差电阻器制造的，因此这种设备必须在10-30分钟内进行预热，以获得最准确的非均匀校正结果。
第二步：选择一个可见光相同区域的点。
在非均匀性快速校正过程中，应选择一个可见光相同区域的点作为校正点。
在该点附近，可以确定一个区域，以此确定成像系统的校正系数。
其次，在选择校正点时，应选择具有相对稳定温度的物体，以避免校正结果受到外界温度的干扰。
第三步：测量校正点的温度。
在选择了一个可见光相同的校正点之后，需要测量该点的温度。
可以使用一个温度计或其他合适的测量设备进行测量。
此外，在测量过程中，应确保温度计和红外成像系统的范围和标定方式相同。
这可以确保准确度的一致性。
第四步：确定校正系数。
在测量了校正点的温度之后，需要确定校正系数以进行校正。
这需要测量在红外成像系统中检测到的校正区域中的每个像素的参数值。
根据这些值，可以计算出一个在该区域内的校正系数。
这个系数可以被应用到整个图像中，从而对红外成像系统的非均匀性进行校正。
第五步：进行校正。
在确定了校正系数之后，我们可以对不规则成像系统进行校正。
这可以通过将校正系数应用到整个图像中来实现。
在校正后，无论是图像的温度测量还是温度差异均可更加准确。
总体来说，这种红外成像系统非均匀性快速校正方法可以快速有效地进行红外成像系统的非均匀性校正。
红外成像电路非均匀性动态补偿技术研究
红外成像电路非均匀性动态补偿技术研究发布时间：2023-03-03T05:41:25.274Z 来源：《中国科技信息》2022年10月19期作者：罗涛张兵[导读] 对三代制冷型红外探测器非均匀性来源进行了总结，对红外成像机芯中的竖条纹状非均匀性来源进行了分析罗涛张兵洛阳电光设备研究所，河南洛阳 471000摘要：对三代制冷型红外探测器非均匀性来源进行了总结，对红外成像机芯中的竖条纹状非均匀性来源进行了分析。
说明了探测器读出电路和信号采集电路是导致红外图像竖条状非均匀性的主要来源，采集电路温度漂移是导致红外竖条纹状非均匀性恶化的主要原因。
论证和实施了基于可调偏压的红外成像电路非均匀性补偿技术和红外电路温度漂移非均匀性补偿技术，对红外成像竖条纹状非均匀性进行补偿，经过试验验证，机芯图像非均匀性得到明显改善，图像竖条纹明显减弱，机芯环境适应性明显增强，图像非均匀性指标得到提升。
关键词：红外探测器；采集电路；温度漂移；非均匀性。
中图分类号：G632 文献标识码：A红外热成像系统是集成光学、机械、电子、半导体技术、控制等多学科的复杂系统。
因其利用物体热辐射被动成像，由于红外辐射的普遍性、被动性，探测距离远，隐蔽性好，因此被广泛应用于军事，民用等各个领域。
如微弱目标探测、导弹预警、红外制导，前视红外成像和辅助导航等领域。
红外图像非均匀性是评价红外成像系统的成像效果的指标之一，从红外成像系统来说，红外图像非均匀性主要来自于红外探测器自身带来的非均匀性，红外成像电路器件参数漂移引入的非均匀性，外界输入相关的非均匀性等。
红外焦平面探测器是红外成像系统的核心光电探测器件，传统的红外焦平面探测器读出电路采用的是多通道模拟信号以高阻输出的方式传送模拟信号[1]。
后端信号采集处理电路通过多路信号匹配电路，放大电路，滤波电路，AD采样电路转化为数字信号进行预处理。
竖条纹是红外图像非均匀性的常见表现形式之一。
对于制冷型模拟输出红外探测器而言，红外成像画面的竖条纹来源于探测器读出电路行列选择造成的输出通道之间的差异，以及后端信号采集电路不同通道之间的运放、电阻偏置和漂移差异，尤其是当采集电路所处工作环境温度变化时，采集电路不同通道之间的漂移差异会通过图像竖条表现出来。
红外成像非均匀性校正技术研究
红外成像非均匀性校正技术研究红外成像技术在军事、安防、医疗等领域具有广泛应用，但其成像过程中存在的非均匀性问题一直是制约其成像质量的关键因素之一。
红外成像非均匀性主要体现在图像中心亮度较高，边缘亮度较低的现象。
为了提高红外成像的质量，研究人员开展了红外成像非均匀性校正技术的研究。
红外成像非均匀性的产生主要是由于红外探测器在制造过程中存在的制造差异以及工作过程中的温度波动所引起的。
红外探测器的制造差异包括器件材料、探测单元数量等因素。
而温度波动则会导致红外探测器的灵敏度发生变化，进而影响成像的质量。
因此，研究人员通过对红外探测器进行校正，以消除这些非均匀性。
目前，红外成像非均匀性校正技术主要分为两种方法：硬件校正和软件校正。
硬件校正是通过在红外探测器上增加校正电路和校正器件来实现的，可以对每个像素点进行校正，但成本较高。
软件校正则是通过算法处理的方式，将非均匀性信息存储在一个表格中，在成像时进行处理，可以降低成本，但对算法的要求较高。
在软件校正方法中，最常用的是查找表法。
该方法通过在红外成像系统中加入一块低温黑体，通过调整不同像素点的增益和偏置来校正非均匀性。
此外，还有基于统计学方法的校正技术，例如使用平均值、中值、高斯滤波等方法来消除非均匀性。
此外，还有一些新的红外成像非均匀性校正技术正在不断发展中。
例如，基于深度学习的方法可以通过训练神经网络来实现非均匀性校正。
通过大量的样本数据进行训练，网络可以学习到非均匀性的特征，并进行校正。
这种方法具有较高的准确性和实时性，但对训练数据的要求较高。
总之，红外成像非均匀性校正技术在红外成像领域具有重要的意义。
通过对红外探测器进行校正，可以提高红外成像的质量，拓宽其应用范围。
随着技术的不断发展，相信在未来会有更多更先进的非均匀性校正技术出现，进一步推动红外成像技术的发展。
红外图像增强算法研究的开题报告
红外图像增强算法研究的开题报告1.研究背景红外成像技术在许多领域得到广泛应用，例如军事、航空、医学等。
与可见光成像相比，红外成像具有不同的物理特性和成像质量。
然而，由于环境条件和红外成像设备的限制，红外图像通常会受到许多因素的影响，并且可能会显示出低对比度、模糊以及信息不足等问题。
通过对红外图像进行增强可以有效提高其可视化效果和可分析性。
2.研究目的本研究旨在研究红外图像增强算法，以提高红外图像的质量和可视化效果。
我们将重点关注对比度增强、图像锐化和噪声消除等技术。
我们将探索不同的红外图像增强方法，并比较它们在不同情况下的效果。
该研究将为红外图像应用和相关研究提供有益的信息和指导。
3.研究内容和方法本研究将包括以下内容：（1）红外成像技术的基础知识和红外图像的特点分析。
（2）红外图像增强的常见方法分析，包括对比度增强、图像锐化和噪声消除等。
（3）对比常见红外图像增强方法进行实验分析，并基于不同指标对其进行性能比较，如峰值信噪比（PSNR）、图像清晰度和灰度级分布等。
（4）基于实验结果，选择并优化最有效的算法进行进一步研究和应用。
本研究将采用实验和分析的方法进行。
我们将使用不同的红外图像和情境进行测试和分析，收集数据并进行分析。
我们将使用各种工具和软件来支持我们的实验和分析，例如MATLAB、Python、ImageJ等。
4.预期成果本研究预计将实现以下成果：（1）基于不同的红外图像增强算法，制定红外图像增强框架，提高红外图像的可视化效果和可分析性。
（2）通过对比常见的红外图像增强方法，发现其性能优缺点，得出更好的实际应用算法。
（3）研究结果可用于指导相关的红外图像应用和其他相关领域的研究。
5.研究计划本研究计划如下：（1）2021年10月至11月：完成背景调研和文献综述，熟悉相关领域和方法。
（2）2021年12月至2022年3月：分析和实验常见的红外图像增强算法，并对其性能进行比较和评估。
（3）2022年4月至6月：优化最有效的红外图像增强算法，应用于实验并进一步探索其性能。
红外图像实时非均匀性校正技术研究及硬件实现的开题报告
红外图像实时非均匀性校正技术研究及硬件实现的开题报告以前，红外图像非均匀性（NU）是因为在使用红外测量仪器（如热成像仪）时，红外探测器中的感应材料并没有被制作得非常均匀。
因此，NU 矫正技术已经成为热成像仪研究中的重要焦点。
虽然这个问题已经被传统技术很好地解决了，但实时NU矫正仍然是一个挑战。
本论文的目的是研究和实现基于 FPGA 的实时 NU 矫正技术。
通过将 NU 地图从红外探测器中提取出来，并实现一个硬件平台以运行NU的算法，来达到实时NU矫正的目的。
硬件部分由热成像器，FPGA，SDRAM和液晶屏组成。
本论文将重点介绍基于 FPGA 的实时 NU 矫正算法和结构实现，并详细分析其算法和硬件运行机制。
首先，我们将介绍NU的算法，包括NU校正、NU地图提取和NU 地图更新等内容，并详细描述它们的实现步骤。
然后，我们将介绍基于 VHDL 的硬件设计流程，包括模块的设计、测试以及模块之间的连接，以实现NU校正的算法。
为了实现实时 NU 矫正，我们使用了SDRAM和FIFO缓冲区将大量的数据存储在FPGA 中，并用DMA 控制器实现数据的传输。
其中，在算法实现过程中，采用了一种比较速度更快的方法，即硬件实现的NU更新方法，以达到实时NU矫正的目的。
最后，我们将对硬件和算法的设计进行测试，并将测试数据与现有的软件矫正方法进行比较和分析。
测试结果表明，实时 NU 矫正算法能够在 FPGA 中良好地工作，并且具有比现有方法更高的实时性。
因此，这篇论文的主要研究内容是在硬件平台上实现基于 FPGA 的实时 NU 矫正技术。
该技术不仅提高了热成像仪的成像质量，还为热成像技术在医学、工业和安全等领域的应用提供了更广泛的应用前景。
红外图像处理
本篇论文选用一种基于DSP的红外图像处理及传输系统，对一幅320X 240 红外图像进行非均匀性校正和图像增强，最后将处理后的图像数据通过USB接口传输到PC机上进行显示。
论文中通过非均匀性的定义系统的研究了非均匀校正的算法分类和各种算法之间的比较。
目前可以分为两类：基于红外参照源的校正算法和基于场景的校正算法。
基于红外参照源的校正算法包括一点校正法，两点校正法和多点校正法。
基于场景的校正算法包括十余高通滤波法，人工神经网络法等。
这几种算法的比较可以参考论文。
这里重点研究了两点温度定标算法。
这也是在实际中应用较广泛的一类算法。
这个算法实际是由两个假设条件：每个探测单元的响应是线性的并且探测单元的响应必须具有时间稳定性。
具体的两点温度定标算法理论此处省略。
此处详细介绍系统的结构：FIFO在CPLD的时序控制下读入图像数据，然后将图像数据再送入DSP 中进行图像处理，处理完的图像保存到SDRAM中，当产生中断时，通过USB 接口传输到PC机上显示。
5509A自带USB模块，它是一个符合USB1.1协议的从属USB模块。
利用usb 模块实现数据的通信是次论文的亮点。
Usb的引脚论文中给以了详细的说明，这里重点说明一下usb与dsp存储器之间的数据传输：在IN事务中，SIE (串行接口引擎)从UBM 接收数据，转换成串行数据流后送给主机。
在OUT事务中，SIE将主机的串行数据转换成UBM的并行格式。
UBM在SIE与缓冲器RAM之间传输数据。
在UBM将数据传输到SIE之前，CPU或USB的DMA控制器必须将数据放入缓冲器RAM中。
当CPU或DMA控制器已经准备好将数据移入DSP的存储器时，必须等待UBM把数据从SIE移到缓冲器RAM。
图像的采集电路系统选用了Integrated Device Technology(IDT)公司生产的IDT72V263，它是一款可编程同步FIFO芯片。
FIFO是一种具有存储功能的高速数字芯片，在高速数据采集时常被用作数据缓存，有同步FIFO、异步FIFO和触发FIFO三种。
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红外图像非均匀性校正及增强算法研究
受限于制造工艺的约束,红外焦平面中各探测像元的光电响应率不一致,即存在非均匀性问题,导致图像中出现固定样式噪声,且具有缓慢的时间漂移性。
并且,红外探测器的光电响应动态范围较大,而单幅图像场景的温度范围通常在红外探测器总体动态范围中占比小,导致原始红外图像对比度低、物体边界模糊。
因此,非均匀性校正和图像增强是必不可少的红外图像预处理步骤。
本文将围绕基于场景的非均匀性校正和红外图像增强技术展开研究,论文的主要研究内容如下:1.凝视型红外探测器中,传统的基于神经网络的非均匀性校正方法通常假设固定样式噪声满足独立同分布,但在低成本非制冷探测器中,非均匀性的条纹噪声强,噪声分布特性不满足假设,导致现有方法难以兼顾边缘保护与条纹噪声抑制。
针对该问题,本文提出了基于自适应稀疏表示以及局部全局联合约束学习率的非均匀性校正方法,引入稀疏表示理论,利用干净的红外图像集训练出的过完备字典中的原子可稀疏地表示图像场景信息的特性,在自适应的误差容限内重建图像,从而保护图像边缘、将噪声成分当作冗余去除。
实验结果表明,在均方根误差指标上,本方法相比传统方法降低了1.1652至1.9107不等、降低了约17.92%至26.37%,能够在保护图像边缘的同时有效去除包括条纹噪声在内的固定样式噪声。
2.扫描型红外探测器中,若直接采用凝视型探测器的非均匀性校正方法,则仍需数百帧图像计算校正系数,算法收敛慢。
传统的扫描型探测器校正方法利用扫描成像的特性逐列(假设沿行扫描)更新校正系数,在单帧图像内完成校正。
然而,单帧图像内场景辐射多样性通常有限,导致传统方法易陷入局部最优
解。
对于可拍摄连续图像序列、不要求单帧完成校正的实时成像应用,本文提出了基于图像配准的扫描型红外探测器的非均匀性校正方法,利用帧间运动信息来提高校正精度,并结合扫描成像特性加快算法收敛。
实验结果表明,本方法仅需十几对配准图像对便能收敛,收敛速度快;在粗糙度指标上,本方法相比传统方法降低了0.0072至0.0306不等、降低了约8.15%至27.39%,减少了因单帧图像辐射多样性不足导致的校正误差,有效提高了校正精度。
3.在红外图像增中,基于概率直方图的方法应用广泛。
然而,在安全监控、军事侦查等领域中,目标距离远、在图像中所占像素数少,其灰度级的出现概率低,而背景灰度级出现概率高,导致易出现背景过增强、目标欠增强。
针对该问题,本文提出了基于显著度权重的全局映射红外图像增强方法,利用目标的显著度高、背景的显著度低的特性,计算出一种新的灰度级显著度权重。
在该显著度权重中,目标灰度级的权值大于背景灰度级的权值,从而能够重点增强目标与背景之间的对比度。
实验结果表明,在模糊线性指数上,本方法相比传统方法降低了0.0404至0.1740不等、降低了约15.33%至40.48%,当目标在图像中所占像素数少时能有效抑制背景过增强、目标欠增强问题。