红外图像校正与增强技术研究现状

发布时间：2019-10-09 19:22

【摘要】：非均匀校正和视觉增强是红外图像处理的关键性技术,其主要是为了解决红外系统在光学、焦平面、读出电路等设计和工艺中存在的问题。基于此,在非均匀校正方面,概述了近年来基于场景的非均匀校正技术和去除"鬼影"现象的发展现状。在视觉增强方面,从灰度值的动态压缩角度阐述了传统方法和红外图像细节增强技术的最新研究成果,以及640×512中波数字化焦平面探测器在增强方面采用的最新技术和成像效果;并从分辨率增强角度介绍了"微扫"技术在红外系统分辨率增强方面的突破技术和相关产品。最后,对红外图像处理发展趋势进行了展望。
【图文】：

效果图,效果,非均匀性,校正算法

第３９卷第６期逦Ｖｏｌ．３９邋Ｎｏ．６逡逑２０１７年６月逦张宝辉等：红外图像校正与增强技术研宄现状逦Ｊｕｎｅ邋２０１７逡逑基于恒定统计（Ｃｏｎｓｔａｎｔ邋Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＣＳ）的非均匀逦的算法，在抑制“鬼影”方面取得很好的结果。逡逑校正算法也是统计类校正算法的一种，其主要思想是逦１．２逦基于配；隹的校正方法逡逑假设红外焦平面上各像元接收的辐射范围一致，各像逦基于统计的校正方法速度快，效果明显，但在校逡逑元的均值和标准偏差恒定，从而用于计算校正因子。逦正时需要统计的先验条件，如果实际的图不满足这些逡逑文献［２］中介绍了改进的ＣＳ－ＮＵＣ方法，通过纵向通道逦先验条件，会严重影响校正的图像质量。针对这些问逡逑间的统计量均衡策略实现对条纹非均匀性的抑制，并逦题，文献［６］中提出了基于帧间匹配的最小均方误差逡逑引入遗忘因子通过帧间迭代实现非均匀性的动态校逦法，估计了相邻两帧之间的差异，并且以最小化均方逡逑正，有效地降低了算法对场景信息的要求，可快速有逦误差的方法对相邻两帧进行匹配。这种方法可以减少逡逑效地消除网格和条纹状固定噪声，且不受场景变动的逦累积的匹配误差，并且计算比较简单，需要较少的存逡逑影响，提高红外图像质量，其效果如图２所示。逦储空间，能获得时域上的非均匀性漂移参数，图４给逡逑另一种基于统计类的算法为基于yL经网络的校正逦出了其校正效果。逡逑方法，其主要思想是寻找到一个“期望”图像，通过逦文献［７］中，提出了一种基于场景的空间投影估计逡逑校正图像不断趋近“期望”图像来摆脱图像的非均匀逦和时域迭代非均匀性校正算法，主要是通过投影估计逡逑性。非均匀校正的增益和偏置参数采用最小均方逦来估算全局位移，并且在连续多帧

条纹,校正算法,神经网络

第３９卷第６期逦Ｖｏｌ．３９邋Ｎｏ．６逡逑２０１７年６月逦张宝辉等：红外图像校正与增强技术研宄现状逦Ｊｕｎｅ邋２０１７逡逑基于恒定统计（Ｃｏｎｓｔａｎｔ邋Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ，ＣＳ）的非均匀逦的算法，在抑制“鬼影”方面取得很好的结果。逡逑校正算法也是统计类校正算法的一种，其主要思想是逦１．２逦基于配；隹的校正方法逡逑假设红外焦平面上各像元接收的辐射范围一致，各像逦基于统计的校正方法速度快，效果明显，但在校逡逑元的均值和标准偏差恒定，从而用于计算校正因子。逦正时需要统计的先验条件，如果实际的图不满足这些逡逑文献［２］中介绍了改进的ＣＳ－ＮＵＣ方法，通过纵向通道逦先验条件，会严重影响校正的图像质量。针对这些问逡逑间的统计量均衡策略实现对条纹非均匀性的抑制，并逦题，文献［６］中提出了基于帧间匹配的最小均方误差逡逑引入遗忘因子通过帧间迭代实现非均匀性的动态校逦法，估计了相邻两帧之间的差异，并且以最小化均方逡逑正，有效地降低了算法对场景信息的要求，可快速有逦误差的方法对相邻两帧进行匹配。这种方法可以减少逡逑效地消除网格和条纹状固定噪声，且不受场景变动的逦累积的匹配误差，并且计算比较简单，需要较少的存逡逑影响，提高红外图像质量，其效果如图２所示。逦储空间，能获得时域上的非均匀性漂移参数，图４给逡逑另一种基于统计类的算法为基于yL经网络的校正逦出了其校正效果。逡逑方法，其主要思想是寻找到一个“期望”图像，，通过逦文献［７］中，提出了一种基于场景的空间投影估计逡逑校正图像不断趋近“期望”图像来摆脱图像的非均匀逦和时域迭代非均匀性校正算法，主要是通过投影估计逡逑性。非均匀校正的增益和偏置参数采用最小均方逦来估算全局位移，并且在连续多帧
【作者单位】：北方夜视科技集团有限公司南京研发中心;
【分类号】：TP391.41

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