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紅外圖像校正與增強(qiáng)技術(shù)研究現(xiàn)狀

發(fā)布時(shí)間:2019-10-09 19:22
【摘要】:非均勻校正和視覺增強(qiáng)是紅外圖像處理的關(guān)鍵性技術(shù),其主要是為了解決紅外系統(tǒng)在光學(xué)、焦平面、讀出電路等設(shè)計(jì)和工藝中存在的問題;诖,在非均勻校正方面,概述了近年來基于場景的非均勻校正技術(shù)和去除"鬼影"現(xiàn)象的發(fā)展現(xiàn)狀。在視覺增強(qiáng)方面,從灰度值的動(dòng)態(tài)壓縮角度闡述了傳統(tǒng)方法和紅外圖像細(xì)節(jié)增強(qiáng)技術(shù)的最新研究成果,以及640×512中波數(shù)字化焦平面探測器在增強(qiáng)方面采用的最新技術(shù)和成像效果;并從分辨率增強(qiáng)角度介紹了"微掃"技術(shù)在紅外系統(tǒng)分辨率增強(qiáng)方面的突破技術(shù)和相關(guān)產(chǎn)品。最后,對紅外圖像處理發(fā)展趨勢進(jìn)行了展望。
【圖文】:

效果圖,效果,非均勻性,校正算法


第39卷第6期邐Vol.39邋No.6逡逑2017年6月邐張寶輝等:紅外圖像校正與增強(qiáng)技術(shù)研宄現(xiàn)狀邐June邋2017逡逑基于恒定統(tǒng)計(jì)(Constant邋Statistics,CS)的非均勻邐的算法,在抑制“鬼影”方面取得很好的結(jié)果。逡逑校正算法也是統(tǒng)計(jì)類校正算法的一種,其主要思想是邐1.2邐基于配;隹的校正方法逡逑假設(shè)紅外焦平面上各像元接收的輻射范圍一致,各像邐基于統(tǒng)計(jì)的校正方法速度快,效果明顯,但在校逡逑元的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差恒定,從而用于計(jì)算校正因子。邐正時(shí)需要統(tǒng)計(jì)的先驗(yàn)條件,如果實(shí)際的圖不滿足這些逡逑文獻(xiàn)[2]中介紹了改進(jìn)的CS-NUC方法,通過縱向通道邐先驗(yàn)條件,會(huì)嚴(yán)重影響校正的圖像質(zhì)量。針對這些問逡逑間的統(tǒng)計(jì)量均衡策略實(shí)現(xiàn)對條紋非均勻性的抑制,并邐題,文獻(xiàn)[6]中提出了基于幀間匹配的最小均方誤差逡逑引入遺忘因子通過幀間迭代實(shí)現(xiàn)非均勻性的動(dòng)態(tài)校邐法,估計(jì)了相鄰兩幀之間的差異,并且以最小化均方逡逑正,有效地降低了算法對場景信息的要求,可快速有邐誤差的方法對相鄰兩幀進(jìn)行匹配。這種方法可以減少逡逑效地消除網(wǎng)格和條紋狀固定噪聲,且不受場景變動(dòng)的邐累積的匹配誤差,并且計(jì)算比較簡單,需要較少的存逡逑影響,提高紅外圖像質(zhì)量,其效果如圖2所示。邐儲(chǔ)空間,能獲得時(shí)域上的非均勻性漂移參數(shù),圖4給逡逑另一種基于統(tǒng)計(jì)類的算法為基于yL經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正邐出了其校正效果。逡逑方法,其主要思想是尋找到一個(gè)“期望”圖像,通過邐文獻(xiàn)[7]中,提出了一種基于場景的空間投影估計(jì)逡逑校正圖像不斷趨近“期望”圖像來擺脫圖像的非均勻邐和時(shí)域迭代非均勻性校正算法,主要是通過投影估計(jì)逡逑性。非均勻校正的增益和偏置參數(shù)采用最小均方邐來估算全局位移,并且在連續(xù)多幀

條紋,校正算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)


第39卷第6期邐Vol.39邋No.6逡逑2017年6月邐張寶輝等:紅外圖像校正與增強(qiáng)技術(shù)研宄現(xiàn)狀邐June邋2017逡逑基于恒定統(tǒng)計(jì)(Constant邋Statistics,CS)的非均勻邐的算法,在抑制“鬼影”方面取得很好的結(jié)果。逡逑校正算法也是統(tǒng)計(jì)類校正算法的一種,其主要思想是邐1.2邐基于配;隹的校正方法逡逑假設(shè)紅外焦平面上各像元接收的輻射范圍一致,各像邐基于統(tǒng)計(jì)的校正方法速度快,效果明顯,但在校逡逑元的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差恒定,從而用于計(jì)算校正因子。邐正時(shí)需要統(tǒng)計(jì)的先驗(yàn)條件,如果實(shí)際的圖不滿足這些逡逑文獻(xiàn)[2]中介紹了改進(jìn)的CS-NUC方法,通過縱向通道邐先驗(yàn)條件,會(huì)嚴(yán)重影響校正的圖像質(zhì)量。針對這些問逡逑間的統(tǒng)計(jì)量均衡策略實(shí)現(xiàn)對條紋非均勻性的抑制,并邐題,文獻(xiàn)[6]中提出了基于幀間匹配的最小均方誤差逡逑引入遺忘因子通過幀間迭代實(shí)現(xiàn)非均勻性的動(dòng)態(tài)校邐法,估計(jì)了相鄰兩幀之間的差異,并且以最小化均方逡逑正,有效地降低了算法對場景信息的要求,可快速有邐誤差的方法對相鄰兩幀進(jìn)行匹配。這種方法可以減少逡逑效地消除網(wǎng)格和條紋狀固定噪聲,且不受場景變動(dòng)的邐累積的匹配誤差,并且計(jì)算比較簡單,需要較少的存逡逑影響,提高紅外圖像質(zhì)量,其效果如圖2所示。邐儲(chǔ)空間,能獲得時(shí)域上的非均勻性漂移參數(shù),圖4給逡逑另一種基于統(tǒng)計(jì)類的算法為基于yL經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的校正邐出了其校正效果。逡逑方法,其主要思想是尋找到一個(gè)“期望”圖像,,通過邐文獻(xiàn)[7]中,提出了一種基于場景的空間投影估計(jì)逡逑校正圖像不斷趨近“期望”圖像來擺脫圖像的非均勻邐和時(shí)域迭代非均勻性校正算法,主要是通過投影估計(jì)逡逑性。非均勻校正的增益和偏置參數(shù)采用最小均方邐來估算全局位移,并且在連續(xù)多幀
【作者單位】: 北方夜視科技集團(tuán)有限公司南京研發(fā)中心;
【分類號】:TP391.41

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本文編號:2546919

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