一种基于恒定统计的红外图像非均匀性校正算法

发布时间：2019-03-19 16:21

【摘要】：对红外焦平面阵列成像系统而言,基于场景的非均匀校正技术是处理固定图案噪声的关键技术。现有的非均匀校正算法主要被收敛速度和鬼像问题所限制。提出一种新的基于恒定统计算法的自适应场景非均匀校正技术。利用红外图像序列的时域统计信息结合提出的α修正均值滤波来估计探测器的参数,通过减少样本的渐进方差估计,完成成像系统的非均匀性校正。通过模拟和真实的非均匀性图像对算法的性能进行评价。实验结果表明,在继承恒定统计算法快速收敛的同时,图像峰值信噪比较恒定校正法及常系数α校正算法分别有44.5%和32.9%的提升,图像鬼像问题有明显改善。
[Abstract]:For the infrared focal plane array imaging system, the non-uniform correction technology based on the scene is the key technology to deal with fixed pattern noise. The existing non-uniform correction algorithm is mainly limited by the convergence speed and the ghost image problem. In this paper, a new adaptive scene non-uniform correction technique based on a constant statistical algorithm is proposed. The parameter of the detector is estimated by combining the time domain statistical information of the infrared image sequence and the modified mean filtering, and the non-uniformity correction of the imaging system is completed by reducing the gradual variance estimation of the sample. The performance of the algorithm is evaluated by an analog and a real non-uniform image. The experimental results show that the image peak signal-to-noise ratio is improved by 44.5% and 32.9%, respectively.
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;
【基金】：江苏省自然科学基金(BK20130769)
【分类号】：TP391.41;TN215

【参考文献】

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【共引文献】

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