基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

发布时间：2017-10-19 07:43

  本文关键词：基于衬底温度的红外焦平面联合非均匀性校正

  更多相关文章： IRFPA 联合非均匀性校正 衬底温度 神经网络算法 P-M模型算法

【摘要】：分别分析了红外焦平面阵列(IRFPA)基于定标的非均匀性校正法(NUC)和基于场景的NUC算法各自的优势和问题,在此基础上提出了联合非均匀性校正方法。根据上电时刻焦平面衬底的温度值,从FLASH中提取事先存储的对应温度区间的增益和偏置校正参数,初步消除探测器的非均匀性。通过分析初步校正后图像残余非均匀性噪声的特性,提出了用具有保边缘特性的P-M滤波取代传统神经网络算法中的四邻域均值滤波来获得期望图像,从而减小了图像边缘误差。实验结果表明,该算法收敛速度快,校正精度高,有效避免了因红外焦平面响应特性漂移而引起的图像降质。
【作者单位】： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;中国科学院大学;
【关键词】： IRFPA 联合非均匀性校正 衬底温度 神经网络算法 P-M模型算法
【基金】：吉林省重点科技攻关项目(20140204030GX) 长春市科技局重大科技攻关计划(14KG011)
【分类号】：TN219;TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来,红外热成像技术广泛地应用于国防、医学以及森林防火等领域。然而由于制造工艺等方面因素,导致红外焦平面(IRFPA)存在严重的非均匀性问题,严重影响了图像质量,因此需要对红外图像进行非均匀性校正(NUC)[1]。目前常见的非均匀性校正方法主要分为两大类:一类是基于

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本文编号：1059902