本文關鍵詞：基于襯底溫度的紅外焦平面聯(lián)合非均勻性校正

  更多相關文章： IRFPA 聯(lián)合非均勻性校正 襯底溫度 神經(jīng)網(wǎng)絡算法 P-M模型算法

【摘要】：分別分析了紅外焦平面陣列(IRFPA)基于定標的非均勻性校正法(NUC)和基于場景的NUC算法各自的優(yōu)勢和問題,在此基礎上提出了聯(lián)合非均勻性校正方法。根據(jù)上電時刻焦平面襯底的溫度值,從FLASH中提取事先存儲的對應溫度區(qū)間的增益和偏置校正參數(shù),初步消除探測器的非均勻性。通過分析初步校正后圖像殘余非均勻性噪聲的特性,提出了用具有保邊緣特性的P-M濾波取代傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡算法中的四鄰域均值濾波來獲得期望圖像,從而減小了圖像邊緣誤差。實驗結果表明,該算法收斂速度快,校正精度高,有效避免了因紅外焦平面響應特性漂移而引起的圖像降質。
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;中國科學院大學;
【關鍵詞】： IRFPA 聯(lián)合非均勻性校正 襯底溫度 神經(jīng)網(wǎng)絡算法 P-M模型算法
【基金】：吉林省重點科技攻關項目(20140204030GX) 長春市科技局重大科技攻關計劃(14KG011)
【分類號】：TN219;TP391.41
【正文快照】： 0引言近年來,紅外熱成像技術廣泛地應用于國防、醫(yī)學以及森林防火等領域。然而由于制造工藝等方面因素,導致紅外焦平面(IRFPA)存在嚴重的非均勻性問題,嚴重影響了圖像質量,因此需要對紅外圖像進行非均勻性校正(NUC)[1]。目前常見的非均勻性校正方法主要分為兩大類:一類是基于

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