红外非均匀性校正的算法研究.docx

IRFPA响应的
非均匀性校正的算法研究
CONTENTS
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常见的非均匀性校正方法的原理
两点标定法及改进思路
自适应算法的介绍和改进
盲元替代的实现
MFC®程序
附录一：技术的算法是指在实验室里利用均匀的高温和低温黑体对红外焦平面进行标
定，对指定焦平面器件进行参数的提取，从而计算出增益和偏移系数，对探测器输出进行校正的方法，此类算法常见的有的两点标定法（TP。、多点温度校正法（ETP。等，其中的两点标定法最为常见，也是本文着重介绍的一种算法。
定标校正法具有较高的校正精度、技术成熟、硬件实现容易、校正效果明显、图像较
为均匀。其缺点是校正时，需要许多辅助器件（如：黑体源、光学设备等）定标，因此大大增加了探测器的体积和成本；在标定过程中成像系统还必须暂停工作；此外它还没有补偿各探测元差别性漂移的能力，对探测器长时间工作的漂移需要周期性采样定标。这严重制约了
该类算法的使用范围；
基于场景技术的算法，它直接利用每帧图像的场景信息及统计特性，获得每个像素的校
正系数，进行非均匀校正。基于场景的非均匀性校正算法有：神经网络法（ANNC卜时域高通
滤波法（THPFC）恒定统计法（CSC）代数校正算法、Kalman滤波法等。
这类算法克服了标定法的不足，能够随着IRFPA非均匀性的变化自适应地对图像进行校
正，其校正参数的提取不需要对系统进行干预，系统正常使用过程中自动对当前探测器输出
的非均匀性进行参数的统计、计算和提取。但其技术还不成熟，好的算法实现起来繁琐，硬
件要求资源多、速度快，能实现的算法需要经过近似、简化，校正效果也不尽相同但往往具
有较大的计算量和存储量，因此很难实时处理；收敛速度慢，收敛时间长，算法的实时性较差。
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两点标定法建立在两个假设条件下：
（1）每个探测单元的响应是线性的。这一假设在探测单元响应的大部分区域是成立的，
只有在辐射输入很小和接近饱和时才有比较大的非线性，在忽略两端误差的情况下可以认为
探测单元的响应是线性的。根据线性模型的数学公式，只需对直线上两点进行定标测量，便
可求出直线，从而对非均匀性进行校正。
在此条件下，红外焦平面阵列在均匀辐射背景下任一像元的响应输出可以表示为：
Xj（）Rjj（3-1）
其中中为辐射通量，Xj（）为像元（i，j）的响应，Rj为其增益，j为其偏移系数。
在假设（1）的条件下，IRFPA勺响应非均匀性体现为每个像元的增益和偏移系数的不同。
（2）探测单元的响应分布相同，并具有时间的稳定性，否则，定标数据在使用时就会失去意义。
非均匀校正的基本思想就是是相同辐射条件下的不同像素的响应曲线重合于同一条曲
线。为此可先设定一条基准曲线，将各探测元的响应曲线分别作旋转和平移使之与基准曲线
重合，这个旋转和平移系数即为该像元的校正系数。
下图给出了两点校正法的原理图，两点法校正将所有像元在高温丁H和低温丁L下的响应分别规格化为vH和vL。
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(直线a和b分别代表一个像元的响应特性，直线c代表校正后所有像元的响应特性,
既基准曲线)
假定基准响应曲线在输入辐射分别是
和 时的响应为
H L
X H 和 X L，像元(i，j)
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对应的响应分别为Xij(H)和Xij(J'则可以求出像元(i，j)的增益校正系数Aj和
偏移校正系数D分别为
Bi,j
△XhXl
AjXi—Xi，j(L)
(3-1)
XlXj(H)XhXj()
Bi，jXi，j(H)Xi，j(L)
而像元(i,j)经两点校正后的输出表示为
Yi,j()Ai，jXi，j()Bi，j(3-2)
式中Xi，j()为像元(i，j)未校正前的输出，Yi，j()为两点非均匀校正后的输出。由
该式我们可以看出获得任意像元的校正系数并不需要知道实际的增益和偏移量，而只需要知
道xij(P和xij(L)°基准响应XH和XL可以任意选取，通常为了简便，我们取
所有像素在输入辐射分别为和时的响应平均值。
HL
利用两点标定法获取校正系数的过程大致为：
.调节热成像仪系统，使焦平面通过光学系统与平面黑体源对准，并使辐射充满焦平
面的整个视场。
.调节黑体辐射源的温度到低温TL；测量N组焦平面每个像元的响应值，求出每个
像素在丁 L下的平均值
Xi，j(
l)以及所有像元的响应平均值
Xl
.调节黑体辐射源的温度到高温TH；测量N组焦平面每个像元的响应值，求出每个像素在丁H下的平均值xi(h)以及所有像元的响应平均值xH°
.利用算法计算每个像元的增益和偏移系数，并将其存储在查找表内