红外成像技术在众多领域得到广泛应用，但设计和制造工艺存在的非均匀性现象严重降低了红外图像的成像质量。针对这一问题，设计了一种基于现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array, FPGA)的红外图像校正系统。该系统采用两点校正法对某国产短波探测器的像元增益和偏置进行更新，然后利用3σ算法实现盲元点的检测并利用邻域替代的思想进行盲元校正，通过将盲元点周围的有效像元值按比例替代盲元像元来降低运算复杂度。在基于XC5VLX110T型FPGA的硬件系统上进行实验。结果表明，所设计的红外图像校正系统改善了图像的非均匀性，提高了成像质量且成像速度快。此外，丰富的余量资源使得系统具有较好的扩展性。该系统在红外图像处理方面具有一定的应用价值。

盲元的存在严重影响了红外相机的成像质量，基于场景的盲元检测与补偿方法可以有效地解决此类问题。本文提出了一种改进的局部“3?”方法，通过计算图像的三维噪声获得图像的平均噪声，据此得到盲元检测的最小判据，然后采用局部“3?”方法和中值滤波法对盲元进行实时的动态检测与补偿，并将该方法应用于自研的某中波红外相机中。对黑体成像实验的结果表明，本文方法与辐射定标法相比，盲元检出的重合度平均可以达到82%以上；与传统的局部“3?”方法相比具有相同的盲元检测与补偿效果，但可以将盲元的过检率降低30%以上；地面及载机挂飞成像实验的结果表明，本文方法可以对盲元起到很好地抑制作用，红外相机的昼间和夜间图像均不存在明显异常的黑、白点，图像中景物细节丰富、图像质量优良。因此，本文方法可以对盲元进行实时的动态检测与补偿，在自研的中波红外相机中的运用是可行和有效的。

受红外焦平面阵列生产工艺及材料本身特性影响, 红外焦平面阵列不可避免地存在盲元, 严重困扰红外数据的处理与应用。光栅分光推扫式热红外高光谱成像仪一般以红外焦平面阵列的其中的一维作为光谱维进行推扫式成像, 空间维只剩一维, 与一般的热像仪具有二维空间维的成像机制有很大区别。常规的实验室定标法和开窗处理的场景检测方法不能满足该成像方式的盲元检测需求。以热红外高光谱成像仪中的盲元检测为目标, 有针对性地提出了基于光谱匹配的盲元检测算法。该方法从光谱维角度出发, 以不同温度实验室黑体定标数据生成温升光谱数据, 在数据规则化处理的基础上, 自动提取有效像元目标的伪光谱曲线, 采用光谱角匹配的方式实现盲元的自动检测。以典型的热红外高光谱成像仪获取数据并开展盲元检测实验, 结果表明该方法充分利用了热红外高光谱成像仪的光谱维信息, 检测精度较高, 盲元补偿后的数据可满足热红外高光谱数据的行业应用。

为了提升微偏振片阵列型长波红外成像系统精度, 在误差分析的基础上, 针对入射光偏振信息计算问题, 提出了一种偏振定标方法.通过确定像元级响应值与入射光功率的关系, 引入广义光学透过率, 不依赖大规模方程组运算, 实现了消光比、偏振方向的计算, 获取了微偏振片穆勒矩阵内各元素值.用固定盲元干扰下的超级像元内偏振信息计算法完成入射光偏振信息计算.实验结果表明, 该定标方法可有效降低误差干扰, 提高微偏振片阵列型长波红外成像系统探测精度.

利用无监督学习的一类支持向量机(One Class Support Vector Machine, OCSVM)和随机场景图像序列, 构造滚动更新的像元分类模型, 实现红外焦平面盲元的在线检测。根据正常像元和异常像元数量和灰度特征的差异, 以随机图像序列作为输入数据, 使用OCSVM建立单一类别的像元分类模型, 灰度变化的像元归为一类, 其他像元不属于此类。由于随机图像序列的滚动更新, OCSVM模型及支持向量也随之更新。统计支持向量的频次, 高频次支持向量对应的像元聚为一类, 即为异常像元。以320×256中波红外图像序列为例, 说明了OCSVM模型进行盲元检测的过程, 检测结果与黑体定标的结果一致。基于随机场景和OCSVM模型的盲元检测方法摆脱了定标黑体的约束, 提高了盲元检测的灵活性。

影响制冷型中波红外焦平面探测器图像质量的因素主要包括响应的非均匀性、响应的漂移特性和盲元等。因此, 在红外焦平面成像系统中要进行实时的非均匀性校正、漂移补偿和盲元替代等信号处理。首先, 设计一套高帧频低噪声640×512像元的制冷型中波红外成像系统, 并进行动态范围标定, 实现其在全动态范围内NETD小于30 mK。接着, 针对焦平面像元的响应特性, 研究了适用于红外成像系统的非均匀性和盲元的校正方法, 提出了基于辐射定标和场景融合的非均匀校正、盲元检测及替代算法。最后, 进行外场红外图像数据采集。经实验验证, 其图像校正效果优良, 易于实现, 且具有较强的环境适应性。

采用扫描电容显微镜分析了平面型PIN In0.52Al0.48As/In0.53Ga0.47As/ In0.52Al0.48As短波红外探测器盲元产生的原因, 利用半导体器件仿真工具Sentaurus TCAD对探测器中的盲元特性进行了模拟, 并利用制备的Au/P-In0.52Al0.48As传输线结构芯片对P电极的欧姆接触进行优化.研究结果表明, P电极与扩散区外的N－-In0.52Al0.48As帽层形成导电通道导致了盲元的产生, 优化后Au与P-In0.52Al0.48As帽层之间具有更低的比接触电阻为3.52×10－4 Ω·cm－2, 同时Au在高温快速热退火过程中的流动被抑制, 从而降低了盲元产生的概率.

为实现红外焦平面阵列(IRFPA)盲元的自适应快速校正, 本文设计了一种基于三梯度阈值检测的快速盲元校正方法。先通过优化L0范式的约束方程消除图中的非均匀条纹, 排除干扰, 再对水平、竖直和对角3个方向进行梯度阈值检测, 找到盲元位置点, 并与中值滤波结果进行点对点匹配, 剔除误检测点, 最后通过局部中值滤波完成盲元校正。依据盲元的缓变特性, 通过合理更新盲元模板实现了单帧和序列图像的快速盲元校正。实验结果表明: 相比于传统方法, 本文方法的信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高了10~14 dB, 结构相似度指标(SSIM)提高了0.01~0.02, 对图像中的随机和连续盲元的校正效果都很好, 同时运算速度得到了大大提升, 在保证图像质量指标的情况下速度提升了3~10倍, 可以在到实际红外系统中实现动态检测和实时处理。

盲元一直是影响红外焦平面探测器成像质量的重要因素之一。探索了一种基于分步搜索策略的自适应盲元检测算法, 无需借助黑体等辅助定标设备, 完全基于场景信息即可对探测器使用过程中不断出现的新盲元进行有效检测。