场景统计类红外图像非均匀性校正算法研究.

第36卷，增刊红外与激光工程2007年6月V bl．36Su ppl em e n t111fraI喇and Las er Engi nee r i ng J un．2007红外成像系统非均匀性校正方法的研究鞠红娥(天津津航技术物理研究所，天津300192)摘要：分析了在红外图像处理中的几种校正方法，并对校正后的剩余非均匀性进行了分析，提出了几种有效的减小剩余非均匀性的方法。

关键词：红外焦平面阵列；非均匀性校正；中图分类号：TN2l文献标识码：A 剩余非均匀性文章编号：1007．2276(2007)增(器件)一0076．03l T●o●■J J1n●●●1●●J州0nU nn0珊l t y C O r I．eC t on S t U dy of l nr r ar ed l m a雹qng SySt emJ U H ong—ecI删iⅡJiⅡhang I n嘶协le o f Tecb ni cal physi c s，Ti anj i n300192，叫na)A bst船ct：SeV er al non岫姗ty con优t i on m em ods aI l d reIn血der nonuIl i fb彻蚵w e re aI l al ys础锄ds eV er al ef!f色ct iV e nonum f o n：Il it y con．ec t i on m e t hods decr eas i ng nonuI l i f or nl i t)，ef f宅ct i V el y w e r e pr opose d．Key删s：h】矗ared f bca l pl a l l e arrays；NonuIⅢ．oIIIl j崎cc愀don；R哪ail l der nonul l if0彻i够corr ecdonO引言近年来，国内外红外焦平面阵列探测器的制作技术越来越趋于成熟，而红外焦平面探测器在红外成像领域的应用也越来越广泛。

改进的红外图像神经网络非均匀性校正算法摘要：红外焦平面阵列（IRFPA）像元响应存在不一致性，会严重影响红外成像系统成像的质量，实际应用中需要采用响应的非均匀性校正（NUC）技术。

传统的神经网络校正算法在校正结果中存在图像模糊和伪像的问题，影响人们对于目标的观察。

在分析了传统的神经网络性校正算法所出现问题原因的基础上，提出了有效的改进算法：用非线性滤波器代替传统算法中使用的均值滤波器。

算法改进之后所得到的校正图像，不仅在清晰度方面有明显的改善，而且有效的消除了传统算法中存在伪像的问题。

关键词：非均匀性；神经网络；模糊；伪像中图分类号：TN215 文献标识码：AImproved infrared image neural network non-uniformitycorrection algorithmAbstract：The responsive of infrared focal plane arrays (IRFPA) is different; it will affect the quality of imaging system seriously. Non-uniformity correction technology will need in practical application. The calibrated images have the problems of blurring and existing ghost artifacts when use the traditional neural network correction algorithm. And it is bad for the observation of the target. After analysis the reasons for the problems in the traditional neural network correction algorithm，proposed the improved algorithm. Replace the mean filter, which used in the traditional algorithm, by the nonlinear filter. The corrected image by the improved algorithm not only a marked improvement in clarity, but also effectively eliminate the problem of artifacts in traditional algorithms.Keywords：Non-uniformity; Neural network; Blurring; Ghosting artifacts0引言红外技术是20世纪初新出的一种不可见光技术，目前已被广泛应用于军事和民事领域，如红外探测，红外监视等。

红外成像系统非均匀性快速校正方法红外成像系统是一种利用物体所放射的红外辐射图像来研究物体表面温度分布的一种技术。

在此技术中，成像系统测量物体表面的不断变化的温度，并将其以数字形式传递给计算机，以便进行图像处理和分析。

然而，在红外成像系统中，成像系统的感受器非均匀性会导致图像质量下降，降低对物体表面温度分布的准确度。

因此，人们需要对红外成像系统进行非均匀性快速校正。

本文将介绍一种红外成像系统非均匀性快速校正方法。

校正步骤如下：第一步：对系统进行预热。

在进行非均匀性快速校正之前，需要确保红外成像系统已经预热。

由于数字红外成像系统是基于变差电阻器制造的，因此这种设备必须在10-30分钟内进行预热，以获得最准确的非均匀校正结果。

第二步：选择一个可见光相同区域的点。

在非均匀性快速校正过程中，应选择一个可见光相同区域的点作为校正点。

在该点附近，可以确定一个区域，以此确定成像系统的校正系数。

其次，在选择校正点时，应选择具有相对稳定温度的物体，以避免校正结果受到外界温度的干扰。

第三步：测量校正点的温度。

在选择了一个可见光相同的校正点之后，需要测量该点的温度。

可以使用一个温度计或其他合适的测量设备进行测量。

此外，在测量过程中，应确保温度计和红外成像系统的范围和标定方式相同。

这可以确保准确度的一致性。

第四步：确定校正系数。

在测量了校正点的温度之后，需要确定校正系数以进行校正。

这需要测量在红外成像系统中检测到的校正区域中的每个像素的参数值。

根据这些值，可以计算出一个在该区域内的校正系数。

这个系数可以被应用到整个图像中，从而对红外成像系统的非均匀性进行校正。

第五步：进行校正。

在确定了校正系数之后，我们可以对不规则成像系统进行校正。

这可以通过将校正系数应用到整个图像中来实现。

在校正后，无论是图像的温度测量还是温度差异均可更加准确。

总体来说，这种红外成像系统非均匀性快速校正方法可以快速有效地进行红外成像系统的非均匀性校正。

IRFPA响应的非均匀性校正的算法研究CONTENTS一．IRFPA响应的非均匀性产生原因…………二．常见的非均匀性校正方法的原理三．两点标定法及改进思路四．自适应算法的介绍和改进五．盲元替代的实现附录一：用于实现两点标定法和盲元处理的MFC源程序参考文献一．IRFPA响应的非均匀性产生原因为了对IRFPA响应的非均匀性进行校正，我们有必要先对它的定义和成因进行介绍。

红外成像过程可以描述为目标和背景的红外辐射通过大气和光学系统传输后到达红外焦平面阵列（infrared focal plane arrays, IRFPA），红外探测器把辐射信号转换为电信号，然后经过读出电路输出显示的过程。

因此，IRFPA响应输出是目标辐射特性、大气传输特性、光学系统特性、器件响应特性等诸多因素共同作用的结果。

依此，我们可以把影响红外成像质量的因素分为四种：响应的非均匀性，响应的漂移特性，盲元，目标辐射的对比度。

对于目标辐射的对比度，由观测对象决定，但可以通过图像增强的方法进行改善。

本文主要讨论前三种。

对于理想的IRFPA，假定输入辐射均匀且相同的话，那么每个探测器的输出信号应该完全相同。

但事实上，由于制作工艺，材料质量等因素的影响，每个探测器在阻抗，容抗，热敏面积，电阻温度系数等参数方面均有差别，因此输出信号幅度并不相同，即产生固定图案噪声( Fixed Pattern Noise , FPN )，这种不一致就是IRFPA响应的非均匀性。

1999年中华人民共和国国家标准红外焦平面阵列参数测试技术规范中的关于非均匀性(NU)的定义如下：(1-1)其中V表示红外焦平面阵列上所有有效像元的输出信号平均值(在计算输出信号的和以及非均匀性时，均不包括无效像元的信号值)，M和N分别为焦平面阵列的行数和列数，d 为焦平面阵列中的死像元数，h为焦平面阵列中的过热像元数。

盲元包括死像素和过热像素。

死像素指响应率小于平均响应率的1／10的像素；而过热像素就是响应率大于平均响应率10倍的像素。

红外成像非均匀性校正技术研究红外成像技术在军事、安防、医疗等领域具有广泛应用，但其成像过程中存在的非均匀性问题一直是制约其成像质量的关键因素之一。

红外成像非均匀性主要体现在图像中心亮度较高，边缘亮度较低的现象。

为了提高红外成像的质量，研究人员开展了红外成像非均匀性校正技术的研究。

红外成像非均匀性的产生主要是由于红外探测器在制造过程中存在的制造差异以及工作过程中的温度波动所引起的。

红外探测器的制造差异包括器件材料、探测单元数量等因素。

而温度波动则会导致红外探测器的灵敏度发生变化，进而影响成像的质量。

因此，研究人员通过对红外探测器进行校正，以消除这些非均匀性。

目前，红外成像非均匀性校正技术主要分为两种方法：硬件校正和软件校正。

硬件校正是通过在红外探测器上增加校正电路和校正器件来实现的，可以对每个像素点进行校正，但成本较高。

软件校正则是通过算法处理的方式，将非均匀性信息存储在一个表格中，在成像时进行处理，可以降低成本，但对算法的要求较高。

在软件校正方法中，最常用的是查找表法。

该方法通过在红外成像系统中加入一块低温黑体，通过调整不同像素点的增益和偏置来校正非均匀性。

此外，还有基于统计学方法的校正技术，例如使用平均值、中值、高斯滤波等方法来消除非均匀性。

此外，还有一些新的红外成像非均匀性校正技术正在不断发展中。

例如，基于深度学习的方法可以通过训练神经网络来实现非均匀性校正。

通过大量的样本数据进行训练，网络可以学习到非均匀性的特征，并进行校正。

这种方法具有较高的准确性和实时性，但对训练数据的要求较高。

总之，红外成像非均匀性校正技术在红外成像领域具有重要的意义。

通过对红外探测器进行校正，可以提高红外成像的质量，拓宽其应用范围。

随着技术的不断发展，相信在未来会有更多更先进的非均匀性校正技术出现，进一步推动红外成像技术的发展。

基于定标法的红外图像非均匀性校正*毛小群,石俊生,何文学(云南师范大学颜色与图像视觉实验室,云南昆明650092)摘要:采用一点和两点定标法对实际红外凝视型系统图像进行了非均匀校正,运用客观评价的方法对两者的校正效果进行了比较:一点法算法简单,但其校正结果无法满足红外系统,而两点法校正后图像的非均匀性则能很好的满足系统的要求。

关键词:非均匀性校正;红外图像;两点校正;定标中图分类号:O432文献标识码:A文章编号:1007-9793(2009)04-0057-051引言红外焦平面阵列(I R FPA)是红外成像技术发展的方向,但是由于受器件的半导体材料、制造工艺以及外界环境等因素引起的红外图像非均匀性已经成为制约红外成像技术发展的/瓶颈0。

非均匀性的存在严重影响图像的成像效果,甚至使整幅图像模糊不清。

因此,有效地降低探测器的非均匀性噪声便是不可避免的技术问题之一。

红外图像非均匀是指在外界均匀光场输入时各单元之间响应输出的不一致性,在图像上表现为空间固有模式噪声或固定图案噪声,数学上可采用各像素灰度值与图像所有像素的平均灰度值之比作为凝视型热像仪非均匀性的度量。

非均匀性的主要来源有以下三方面[1,2]:1)红外探测系统本身的非均匀性。

这种非均匀性主要分为红外探测器本身的非均匀性及探测器与CCD耦合时产生的非均匀性两类,由器件的半导体材料和制造工艺引起。

2)探测系统工作状态引入的非均匀性。

I R F-PA器件成像系统工作环境的变化将直接对探测单元的光学增益、读出电路的增益等方面产生影响,从而引起I R FPA器件响应的非均匀性。

3)外界条件引入的非均匀性。

红外成像系统工作时,目标的辐射、背景的辐射及红外热像仪光学系统背景辐射等外界条件均可引入器件的非均匀性。

红外图像非均匀校正算法很多,主要分为两大类:基于定标和基于场景的校正方法。

定标法要求在特定温度下通过黑体产生的均匀辐射对I R FPA定标,定标法包括一点法、两点法及扩展的两点法等。

第37卷，增刊红外与激光工程2008年6月V ol.37SupplementInfrared and Laser EngineeringJun.2008收稿日期：2008-06-09作者简介：李旭(6)，男，陕西子洲人，工程师，主要从事红外图像信号处理等方面的研究。

x @基于两点的红外图像非均匀性校正算法应用李旭，杨虎（中国空空导弹研究院，河南洛阳471009）摘要：红外焦平面探测器像元响应存在非均匀性，工程应用中需采用相应的非均匀性校正技术。

虽然基于场景的非均匀性校正算法很多，但两点校正算法仍是最为成熟和最容易实现的算法之一。

介绍了两点非均匀性校正算法,并对1×128线列红外探测成像系统基于FPGA 和DSP 平台，进行了工程实现及应用，效果良好。

关键词：两点法；红外焦平面；非均匀性校正；应用中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1007-2276(2008)增(红外)-0608-03Application of a nonuniformity correction algorithm forIRFPAs based on two pointsLI Xu,YANG Hu(ChinaAirborne Mi s sile Academy,Luoyang 471009,China)Abstr act:Method of nonuniformity correction (NUC)for infrared imaging system is used in the engineering,as nonuniformity of IRFPA.Although there are many scene-based NUC methods,the two-points correction method is one of easy and matured NUCs.T wo-pointscorrection is presented and applied in the engineering,based on FPGA and DSP .Key wor ds:T wo points;IRFPA;Nonuniformity correction;Application0引言红外焦平面探测器(IRFPA)是当今技术性能最先进的红外探测器，但由于受材料和工艺水平等原因所限，器件各探测单元响应的非均匀性较大，并且各探测单元响应特性曲线随着工作温度的变化都有差异，导致红外成像系统的图像存在非均匀性，影响红外成像系统实际使用的要求，因而在工程使用中IRFPA 器件都要采用相应的非均匀性校正技术[1]。

短波红外相机响应非均匀性校正方法研究及仿真崔磊;刘智【摘要】介绍短波红外相机非均匀性校正的两种基本方法,两点校正法以及多点校正法,同时提出改进算法即定标和场景融合的校正算法.此方法能够自适应克服红外焦平面阵列探测单元的响应漂移现象,克服外界环境改变带来的校正误差,实现短波红外相机在工作时间延长和多变环境情况下的高精度实时非均匀性校正,且不需要重新定标,方法简单,效果明显.采用像元数为320×256的红外焦平面阵列进行红外相机非均匀性实时校正实验,并将三种方法用MATLAB软件分别进行仿真,实验结果达到预期目的,校正效果良好.%In this paper, two basic methods of nonuniformity correction of short wave infrared camera are introduced, including two-point correction method and multiple point correction method. At the same time, an improved algorithm is proposed, which is the correction algorithm of calibration and scene fusion. The response drift of the infrared focal plane array detector can be overcome. To overcome the correction error caused by the change of the external environ-ment, high precision real time nonuniformity correction of short wave infrared camera in working time and changeable environment can be realized. And the standard need not to be reset,the method is simple,the effect is obvious. Non-uniformity real-time calibration experiment is adopted in infrared camera using infrared focal plane array with pixel num-ber 320 × 256. And the three methods are simulated by MATLAB software, the experimental results showed that the desired objectives is achieved and the correction effect is good.【期刊名称】《长春理工大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2017(040)002【总页数】5页(P106-110)【关键词】红外焦平面阵列;探测单元;增益;偏移量【作者】崔磊;刘智【作者单位】长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022;长春理工大学电子信息工程学院,长春 130022【正文语种】中文【中图分类】TN21短波红外成像技术可提供可见光、微光夜视、中波、长波红外成像所不能提供的信息，对于在红外波段获取完整目标信息具有重要意义，所以短波红外相机的应用前景是无可估量的［1］。

第37卷，增刊红外与激光工程2008年6月V ol.37SupplementInfrared and Laser EngineeringJun.2008收稿日期：2008-06-20作者简介：陈博洋()，男，黑龙江哈尔滨人，助理研究员，主要从事卫星遥感总体技术，图像处理方面的研究。

y @红外扫描仪中基于场景的非均匀性校正陈博洋1，闻路红2，俞建成3(1.国家卫星气象中心，北京100081；2.聚光科技（杭州）有限公司，浙江杭州310052；3.中国科学院上海技术物理研究所，上海200083)摘要：红外扫描仪中，存在像元响应非均匀性的问题。

分析了基于场景的非均匀性校正算法，和基于神经元网络的红外焦平面非均匀性校正算法，提出了在场景缓变时的校正算法；并结合两者，提出了适合场景缓变时的基于神经元网络的红外焦平面非均匀校正的新算法。

仿真证明，新算法具有优异的性能。

关键词：红外焦平面；非均匀性校正；神经网络算法中图分类号：TN215文献标识码：A文章编号：1007-2276(2008)增(红外)-0611-04Scene-based non-uniformity correction for infrared imaging scannerCHEN Bo-yang 1,WEN Lu-hong 2,YU Jian-cheng 3(1.Nat ional Met eorological Center,B eijing 100081,China;2.Focus ed P hotonics ,Inc.Hangzhou 310052,China;3.Shanghai Institute of Technical Phys ics ,CAS,Shanghai 200083,China)Abstr act:Pixel non-uniform ity is crucial problem in infrared imaging scanner.A novel scene is proposed based algorithm to correct Non-uniformity .An improved algorithm is analyzed based on neural network and an algorithm is proposed to deal with the problem in im a ging scanner while the scene changes slowly .And according to the above,scene-based non-uniformity correction algorithm is proposed here.Sim ulation shows the new algorithm have competitive performance compared to traditional ones.Key wor ds:Infrared focal plane;Non-uniformity correction;Neural network algorithm0引言在红外成像系统中，相比传统的探测器件，红外焦平面器件越来越体现出巨大优势，逐渐成为红外器件发展的主流。

适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法探究摘要：在积分时间进行调整时，红外探测器的响应值会跟着变化，这会影响红外图像的非均匀性校正算法。

为了解决这个问题，提出了一种适应积分时间调整的红外图像非均匀性校正方法。

这种方法通过将各个积分时间、温度的黑体定标数据及理论红外辐射量进行整合标定，解决了在积分时间发生变化时，红外图像不能适时变化的问题。

关键词：积分时间调整；红外图像；非均匀性校正；引言：受到材料、工艺等因素的影响，使得红外图像非常容易出现非均匀性的现象，大大影响红外图像的成像质量。

而自适应变积分时间功能的实现，能够有效地实现红外系统在目标温度适用范围的扩展，促使目标区域能够始终在最佳响应区间开展工作，以保证获取的图像质量更加优质。

1.红外图像非均匀性校正模型的研究1.1红外图像非均匀性校正模型网络结构的设计需要先建立起一个能够用于回归的前向神经网络，该神经网络结构如图1所示，在这个网络结构之中，其输入层为黑体图像X，所对应的积分时间为T。

输出层需要经过网络校正之后进行输出，其损失函数则为校正后的输出与期望值的均方误差和。

图1.网络结构示意图这里所选用的网络基本单元结构如图2所示：图2.网络基本单元在图2中x代表的是单个像元的灰度值，t代表的是积分时间，而m为辐射量期望值，其中a、b、c、d在中所表示的是单个像元的各个校正系数，y表示的是单个像元校正之后的辐射量输出值。

先对实线箭头所指示方向的正向传递之后，再对y进行输出，这时网络再针对输出值y与期望值m之间的均方误差进行求和，并严格依照图中虚线所指示的方向进行反向传递，进而将校正系数展开逐级修正。

1.2校正模型的网络损失函数及梯度反向传递构建损失函数的评估体系，其主要目的是为了能够针对校正模型输出值的准确性进行衡量，而校正系数的相关修正量在计算时，需要通过梯度反向传递原理来具体实施计算。

因此，经过与前馈神经网络的有机结合，获得出相应的输出矩阵Y，定标辐射量矩阵M，进而建立起相应的均方误差和的相应损失函数L以及oss。