基于遗传算法的红外焦平面阵列非均匀性自适应校正研究与实现
基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正
中图分类号 ： Ｔ ２５ 文献标 识码： Ａ Ｎ１ ＤＯ ： １． ６／ ｉｎ１７—７５ ００ ８ ０ Ｉ ０ ９９ｊｓ ． ２８８． １． ． ４ ３ ．ｓ ６ ２ ００
Ｎ ｅ ａ ｅ ｗｏ ｋ Ｎ ｏ ｕｎｉｏ ｍ ｉｙ Ｃｏ ｒ ｃ ｉ ｎ Ｍ ｅ ｈ ｏ ｕｒ ｌＮ ｔ ｒ ｎ－ ｆ ｒ ｔ ｒ ｅ ｔｏ ｔ ｏｄ ｆ ｒ
强噪声进行预处理 ，在此基础 上采用 改进 的神经 网络校 正算 法对 ＩＦ Ａ非均匀性进行 ＲＰ
自适应校 正。实验结果表 明，该 算法与传 统 的神经 网络 方法相 比具有收敛 速度 快和 校
正精度 高等特 点，并且 使 图像 的峰值 信 噪比至少提 高 了 １ｄ ０Ｂ。
关键词 ：中值滤 波；红外焦平 面；非均匀性校 ａ ｄ ｃ ｎ ｍａ ｅｔ ｅ ｐｅ ｋ ｓｇ ｌｔ ｏ ｓ ａ ｉ ｍ ｐ ｏ ｅ ｙ １ ｄ ａ ｅ ｔ ｒ ｔｏ ａ ｔ ｏ ｎ ａ ｋ ｈ ａ ｉｎａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｔｏ ｂｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｂ ０ Ｂ ｔ ｌａ ． ｄ ｓ Ｋ ｅ ｏ ｄ ： ｍ ｅ ｉ ｎ ｆ ｔ ｒｎ ；Ｉ ＰＡ； ｏ — ｎ ｆ ｒ ｉｙ ｃ ｒ ｅ ｔｏ ； ｅ ｒ ｌ ｅ ｗｏ ｋ ｙｗ ｒ ｓ ｄ ａ ｌｅ ｉ ｇ ＲＦ ｉ ｎ ｎ ｕ ｉ ｍ ｔ ｏ ｒｃ ｉｎ ｎ ｕ ａ ｔ ｒ ｏ ｎ
ｎｎｕｉ ｒ ｔ ｆ ｎｉｆ ｒ ｃｌ ｌ ｅａｒ （ Ｆ Ａ ｂ ｅ ｎｍｅｉ ｌｒ ｇｉｐｏ ｏｅ．Ｉ ｅ ｏ—ｎ ｏｍｉ ｏ ｒ ｅ ｆ ａ ｐａ ｒ ｙ Ｉ Ｐ ） ａ ｄｏ ｄａ ｆｔ ｉ ｒｐ ｓｄ ｎｔ ｆ ｙ ａ ｎａ ｄ ｏ ｎ ａ Ｒ ｓ ｎｉ ｅ ｎ ｓ ｈ
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。
焦平面偏振器非线性响应的非均匀性校正研究
- 53 -工 业 技 术随着现代化社会的飞速发展，焦平面偏振器能够通过广角镜头获得偏振空间分布的信息，可以根据光谱偏振信息获得不同参数。
基于偏振辐射模型分析探测器影响，能得到偏振成像仪辐射响应模型，包括空间杂散光的校正。
同时，经过多参量补偿校正后，能够对偏振通道响应进行非均匀性校正。
采用基于线性拟合的方式，能够将其综合误差控制在标准范围内[1]。
为提升设备获取原始数据的准确性，需要通过增加信噪比来完善补偿，减少提取信号过程中的误差。
由于现有的焦平面偏振器非线性响应校正过程中采用的是较落后的校正方法，不能及时解决非线性响应中的重难点问题，误差不断增加，在不同波段的非均匀性校正的角度也设置不均，因此焦平面偏振器的综合误差变大。
在暗电流校正过程中，无法实时定标在轨辐射，导致传输过程中的信号产生畸变，并且电力系统的传输结果不完整并产生偏差[2]，严重时影响设备的准确度，导致结果难以符合预期。
因此该文以考虑焦平面偏振器非线性响应的非均匀性校正为研究对象，并结合实际情况进行试验与分析。
1 非均匀性校正1.1 非均匀性产生的原因非均匀性是焦平面偏振器普遍存在的现象，其机理模型难以建立，而且不同类型、不同材料的焦平面偏振器缺陷的产生机理也不尽相同，因此很难建立统一完善的图像非均匀性数学模型。
对基于氧化钒材料的非制冷红外焦平面探测器热像系统而言，图像的非均匀性主要来源于光学系统、微测辐射热计阵列以及读出电路3个部分。
第一部分是光路的影响。
第二部分是微测辐射热计阵列各像元光、电、热性能的差异，这也是最主要的图像非均匀性来源。
第三部分存在于采用CMOS 工艺的读出电路中。
由于工艺限制，电容、电阻都会在一定的范围内波动，布线的长度、宽度等都不一致，从而导致读出电路的各项指数积分时间、电压强度、信号时延和放大倍数等存在差异。
红外图像的非均匀性是三者共同作用累加的结果。
含焦平面偏振器的红外探测器的探测机理决定红外图像信号的微弱特性，在室温下，人体的图像信号只有整个动态范围的3%~5%，肉眼很难察觉目标引起的红外图像变化，因此需要对红外图像进行增强，以适应人眼的视觉习惯，同时智能的图像增强算法还可以根据背景与目标的特点进行实时调节。
基于特征分解的红外焦平面非均匀性校正算法
基于特征分解的红外焦平面非均匀性校正算法贺明;王亚弟;王新赛;路建方;徐华亮;朱玉娜【期刊名称】《强激光与粒子束》【年(卷),期】2013(025)003【摘要】A nonuniformity correction algorithm based on image decomposition of nonuniformity in IRFPA was proposed, for the engineering application limitations of traditional adaptive nonuniformity for IRFPA. After analysis of the constructing factor of nonuniformity, the algorithm decomposes the high-frequency part of nonuniformity into bright pixels, row and column non-unniformity, and the low-frequency part of nonuniformity into gradient nonunifority, and then corrects every kind of nonunifority using a special algorithm, and completes the correction by combination. The algorithm was tested in a infrared imaging system and compared with other adaptive non-uniformity correction algorithms. According to the analysis of simulation results, this algorithm has the advantage of strong ability to eliminate the target fade-out, fast convergence speed and high precision.%针对目前红外焦平面自适应场景校正算法工程应用的局限,提出了一种基于红外焦平面非均匀性特征分解的场景校正算法.分析了红外焦平面非性匀性构成因素,把其中的高频部分分解成盲点、斑块、行列非均匀性等,把缓慢变化的低频部分分解成梯度渐变非均匀性；分别对各类非均匀性采用不同的校正算法；合并校正结果,得到校正后的图像.实验结果表明,该算法校正精度高、收敛速度快、抑止目标退化能力强,适合工程应用.【总页数】4页(P603-606)【作者】贺明;王亚弟;王新赛;路建方;徐华亮;朱玉娜【作者单位】防空兵学院红外与成像制导技术实验室,郑州4500521;信息工程大学电子技术学院,郑州450052;信息工程大学电子技术学院,郑州450052;防空兵学院红外与成像制导技术实验室,郑州4500521;防空兵学院红外与成像制导技术实验室,郑州4500521;防空兵学院红外与成像制导技术实验室,郑州4500521;信息工程大学电子技术学院,郑州450052【正文语种】中文【中图分类】TN219【相关文献】1.基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法 [J], 张菲菲;王文龙;马国锐;谢伟;陈王丽;秦前清2.基于自适应滤波的红外焦平面阵列非均匀性校正算法 [J], 周慧鑫;拜丽萍;秦翰林;赖睿;王炳健;刘群昌3.基于神经网络的红外焦平面光学非均匀性校正改进算法 [J], 李谦;杨波;粟宇路;樊佩琦;刘传明;苏俊波4.改进的基于积分时间定标的红外焦平面阵列非均匀性校正算法(英文) [J], 冷寒冰;周祚峰;易波;张建;闫阿奇;王浩;曹剑中5.基于变积分时间的红外焦平面非均匀性校正算法研究 [J], 陈世伟;杨小冈;张胜修;王一因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于特征分解的红外焦平面非均匀性校正算法
强 激 光 与 粒 子 束
ＨＩ Ｇ Ｈ ＰＯＷ ＥＲ ＬＡ Ｓ ＥＲ ＡＮＤ ＰＡＲＴＩ ＣＬＥ ＢＥＡＭ Ｓ
Ｖｏ１ ． ２ ５，Ｎ： １ ０ ０ １ — ４ ３ ２ ２ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ — ０ ６ ０ ３ — ０ ４
ｏ ｗ ｆ ｒ ｅ ｑ ｕ ｅ ｎ ｃ ｙ ｓ ｐ ａ ｔ ｉ ａ ｐ ＿ ｏ ｎ — ｕ ｎｉ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｔ ｙ ｎ ｏ ｎ － ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｔ ｙ ｏ ｆ
ｒ ｏ ｗ／ Ｃ ＯＩ ｕ ｍｎ
．
组 合 。其 中行 、 列 和 低 频 梯 度 非 均 匀性 决 定 了 整个焦 平 面非 均匀 性 。 同样 他们 包含 加性 和乘
度 噪 声采 用 多尺度 的时域低 通 滤波 ， 最 后 合 成 特征 图像 完 成 校正 。算 法 中不 需 要 任 何 运 动 补偿 或 累 加 计算 。 校 正后 没有 任 何“ 鬼影” 等影 响 。该方 法具 有 实时 性强 、 计算 复杂 度低 等优 点 ， 非常适 合 工程 应用 。
性 部 分 。 图 １所 示 为 焦 平 面 非 均 匀 性 包 含 的特
征
Ｆｉ ｇ ． １ Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｃ ｏ ｎｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｄ ｉ ｎ ｎ ｏ ｎ ｕ ｎ ｉ ｆ ｏ ｒ ｍｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｉ ＲＦＰＡ
图 １ 红 外 焦平 面 非均 匀 性 包 含 的特 征
基 于 特 征 分 解 的红 外 焦 平面 非均 匀性 校 正 算 法
贺 明 ， 王亚弟。 ， 王新赛 ， 路建方 ， 徐华亮 ， 朱玉娜
（ １ ．防 空 兵学 院 红 外 与 成 像 制 导 技 术 实 验 室 ，郑 州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ １ ； ２ ．信 息 １ ： 程 大 学 电子 技 术 学 院 ， 郑州 ４ ５ ０ ０ ５ ２ ）
基于读出电路结构的红外焦平面图像非均匀校正算法
第35卷第2期 光电工程V ol.35, No.2 2008年2月Opto-Electronic Engineering Feb, 2008文章编号：1003-501X(2008)02-0066-05基于读出电路结构的红外焦平面图像非均匀校正算法全勇，朱红，何泰诚( 西安电子科技大学模式识别与智能控制研究所，西安 710071 )摘要：为了改善基于图像配准的红外焦平面迭代非均匀校正算法的性能，在此基础上提出了一种新的红外焦平面图像非均匀校正算法。
首先分析了真实图像的噪声规律，利用红外焦平面的读出电路结构特性建立了噪声模型。
而后分两部分对算法原理进行分析，最后用仿真数据对算法的有效性给予了验证。
通过与其他算法的校正结果比较，证实该算法具有收敛速度快、计算复杂度低、数据存储量小等优点。
关键词：红外焦平面；非均匀校正；读出电路结构；最小二乘算法中图分类号：TN215 文献标志码：AAlgorithm for Nonuniformity Correction of Infrared FocalPlane Arrays Based on Readout ArchitectureQUAN Yong，ZHU Hong，HE Tai-cheng( Institute of Pattern Recognition and Intelligent Control, School of Electronic Engineering,Xidian University, Xi’an 710071, China )Abstract:In order to improve the performance of iterative least square algorithm based on image registration for nonuniformity correction of infrared focal plane arrays, a new algorithm was presented. Firstly, according to the noise regularity of actual images, the noise model of the algorithm was constructed with the knowledge of readout architecture for imaging system. Then the principle of the algorithm was provided in two parts to be analyzed. Finally, results were presented to demonstrate the efficiency of the algorithm. Compared with other correction algorithms, the algorithm has some advantages, such as fast convergence rate, low computational complexity and small memory resources.Key words: infrared focal plane; nonuniformity correction; readout architecture; least square algorithm1 引 言近年来，凝视型红外焦平面成像系统已经成为红外成像系统最有发展前景的探测器件。
红外探测器非均匀性校正
b.较为理想的红外焦平面阵列图像
图3：红外焦平面阵列图像校正前后对比
非均匀性的校正方法
红外探测器非均匀性校正
基于温度标定的非均匀性校正
基于场景的非均匀性校正
单 点 法
两 点 法
多 点 法
时 域 高 通 滤 波 法
恒 定 统 计 法
卡 尔 曼 滤 波 法
基于温度标定的校正技术的原理及优缺点 基于温度标定的校正技术要求在特定温度下由黑 体产生的均匀辐射对红外焦平面阵列定标，通常 使用两点定标算法或多点定标算法。 优点：算法成熟、原理简单，便于硬件实时处理 实现； 缺点：当红外探测器的非均匀性很大时，基于标 定的校正方法存在一定的误差，并且基于标定的 校正方法在使用时，需要隔一段时间就进行重新 标定，以保证非均匀校正系数的准确。
(c) 两点温度标定校正后
(d) 三点温度标定校正后
非均匀性校正的算法（两点校正为例）过程
分别在高温辐照度低温辐照度 进行定标 根据标定数据，应用盲元检测 算法得到盲元的数目、标记 盲元的位置 得到中间辐照度的红外数据， 并判断是否是盲元 No 运用两点或多点校正算法， 得到校正后的数据 运用校正后的数据和盲元补偿 算法，得到补偿后的数据
(a) 未进行盲元的检测和补偿
(b) 进行盲元检测和补偿后
图2：进行和未进行盲元检测比较图
非均匀性的产生原因
1
部件 影响非均匀性的起因 饱和电流 探 测 器 阵 列 光敏面积
具体因素 载流子寿命、掺杂浓度 PN节面积、晶体缺陷 光刻技术 表面反射率、载流子寿命 入射光谱成分 成分配比、势阱深度 掺杂浓度、势阱深度 CCD设计、电荷迁移率 势阱的非线性 输入电阻、电容
HgCdTe光伏探测器的辐射响应性能与它所处的实际温度 相关，焦平面器件和焦平面器件探测单元的温度均匀性 将影响整个焦平面器件响应的均匀性。同样，红外探测 单元及其CCD器件单元驱动信号的变化将影响整个焦平 面器件响应的均匀性。这种非均匀性主要由焦平面器 件的工作状态确定，同一焦平面在不同成像系统中可 以有不同的非均匀性效果。
红外图像非均匀性校正及增强算法研究
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。
章翔-20112050436-矩阵理论课程设计
红外图像自适应校正算法的研究章翔摘要：外焦平面器件是一种具辐射敏感兼信号处理功能的新一代红外探测器。
非均匀性是焦平面阵列在外界均匀光强照射时，各单元的输出不一致，严重影响着红外传感器的图像质量 ,因此必须对红外图像矩阵进行非均匀性校正。
时域高通滤波校正算法和神经元网络校正算法是两类非均匀性自适应校正方法。
本文主要与矩阵原理知识相结合的介绍这些手段所采用算法，根据实际需要选择合适的算法。
关键词：红外图像；矩阵；非均匀校正；1. 引言非均匀性是焦平面阵列在外界均匀光强照射时，各单元的输出不一致，在图像上表现为空间噪声或固定图案噪声[1]。
红外图像是一个图像矩阵，每一个点光强对应着矩阵上的一个数值。
研究红外图像的算法就是对图像矩阵进行计算的研究。
在红外成像领域，主要存在两类非均匀性自适应校正方法：时域高通滤波校正算法和神经元网络校正算法。
与发展比较成熟的，并且实施容易而得到广泛应用的温度定标校正算法相比，不需要温度定标和校正系数的定期更新，克服了温度定标法的不足，虽然实现难度较大，但已经显示出其巨大的发展潜力。
2. 自适应校正算法原理红外图像可以看做是i j ⨯的一个矩阵。
其中每个元素i j x ⨯是一个数值，代表着图像的灰度值。
如图2-1所示。
自适应校正算法是对矩阵中数值进行运算，进行非均匀校正。
下面将详细介绍自适应校正算法的两种：时域高通滤波校正算法和神经元网络校正算法。
图2-1 图像矩阵2.1时域高通滤波校正算法时域高通滤波校正算法一般先对增益进行定标校正，再通过时域高通滤波来校正系统的偏置噪声。
在获取的序列图像帧中，场景的信息是高频的，而固定图案噪声是低频的，通过低通滤波器估算出图像中的低频噪声，然后把含有噪声的图像减去估计出的低频噪声，从而获得高频的场景信息，达到非均匀校正的目的。
算法原理图如2-2所示：图2-2时域高通滤波原理框图假设增益补偿后的图像像素输出为 ，低通滤波后的输出为 ，么校正后的输出为 。
基于校正率的红外焦平面阵列非均匀性校正评估新方法
但 由于像 元数 目众 多 ，Ｒ Ｐ Ｉ Ｆ Ａ各 探 测 元 在 同一 均 匀 入 射 辐射 下 ， 有不 同 的输 出 响 应 ， 即非 均 匀 性 ， 重 严 影 响 了成 像质 量 ， 因此 必 须进行 非 均匀性 校 正 ¨ ． 目前 的非 均 匀 性 定 义较 注 重 图像 显 示特 性 ， 传
摘要 ： 出一种新 的能对 非均匀性校正效果进行定 量计算 的评估测度“ 提 校正率” 并进行 了实验验证． ， 校正 率 以时域 噪声 为参考标 准来衡量 图像 非均 匀特 性 ， 不仅 可 以反 映 图像 显示 效果 ， 可 以反映 图像测 温精 度． 方法 可用于 还 该 ＩＦ Ａ 系统 的性能评价和非均匀性校正方 法校正效果评价 ， ＲＰ 对非均匀性校正 的研 究具 有重要意义． 关 键 词 ： 外焦平 面阵列； 均匀 性校正； 红 非 校正 率； 非均匀性特 性 中图 分 类 号 ：Ｎ １ 文 献 标 识 码 ： Ｔ ２５ Ａ
均匀 性 的一 种有 效 手段 ． 常 的非 均匀 性 测试 使 用 通
标 准均 匀温 度面 辐射 源 （ 孔 面 黑体 ） 通 过 比较焦 大 ，
平 面探 测器 的输 入 输 出 图像 ， 获得 对 研 究 对 象 （ 被
系列 优点 ， 日常 生 产 、 活 带 来 了极 大 的方 便 ． 给 生
ＮＥＷ ＥＶＡＬＵＡＴＩ Ｎ ＥＴＨｏ Ｄ ｏ Ｍ ＢＡＳ ＥＤ Ｎ ｏ ＣｏＲＲＥＣＴＩ ｏＮ． ＲＡＴＥ ＦｏＲ ＮｏＮ ． ＵＮＩ Ｆｏ ＲＭ Ｉ ＴＹ ＣｏＲＲＥＣＴＩ ｏＮ ｏＦ ＲＦＰＡ Ｉ
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（ ｅ ａ ｍ ｎ ｆ ｌｃ ｏｉｓ ｎ ｏ ｍ ｎｃｔ ｎＥ ｇｎｅ ｎ ，ｃｏｌ ｆ ｎｏｍ ｔ ｎ Ｄ ｐ ｒＳ ｈｏ ｏ ｆｒ ａ ｏ ｔ ｏＥ ｒ ａ ａｏ ｉ Ｉ ｉ Ｓｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ，ｕ ａ—ｅ ｎ ｅｓｙ Ｇ ａ ｇｈｕ ５ ０ ７ Ｃ ｉａ ｃ ｎｅａｄＴ ｃｎｌ ｙ Ｓ ｎＹ ｔ ｎＵ ｉ ｒｉ ， ｕｎｚｏ １２５，ｈｎ ） ｅ ｏ Ｓ ｖ ｔ