1 长春理工大学 光电信息学院，吉林 长春 130022
2 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033
3 中国科学院大学，北京 100049
机载红外点目标探测系统在搭载飞机飞行中探测系统的环境参数会发生变化，导致通过传统地面标定方法获取的非均匀性校正参数的准确性有所降低，故有必要进行机上基于场景的非均匀性校正。本文提出了一种基于帧间配准的机上非均匀性校正算法，首先对图像进行预处理，滤除探测器坏点影响，然后用两帧邻近图像计算互功率谱，求出互相关函数，确定配准位移。两帧连续图像完成配准后，通过误差函数最小化来实现校正参数的更新，最后对整个图像序列进行上述迭代计算，获取最终校正参数。本文模拟了一组非均匀性场景图像序列作为实验图像序列，通过实验分析，提出了帧间图像变化（平移、旋转、缩放）对本算法校正效果的影响，然后采用两个具有代表性的算法与本文提出的算法分别对该图像序列进行处理，并从图像质量和收敛速度两方面比较算法性能。结果表明：与其他两种算法相比，本文提出的算法非均匀性校正效果较好，峰值信噪比提高了20 dB以上，结构相似性则突破了0.99。本文提出的算法虽然比较复杂，但校正参数收敛速度较快，易于在硬件平台上实现，具有一定的工程应用前景。
场景非均匀性校正 帧间配准 误差函数最小化 scene-based nonuniformity correction inter-frame registration reduced reference assessment error function minimization
1 南京理工大学 江苏省光谱成像与多维感知点实验室，江苏 南京210094
2 南京理工大学 光电成像技术与系统教育部重点实验室，江苏 南京210094
提出了一种在基于场景非均匀性校正和定标非均匀性校正之间建立桥梁的思路，利用定标法提供的大量先验信息解决收敛速度和鬼影的矛盾问题.利用贝叶斯方法计算非均匀性参数的正确概率，用参数正确概率来决定是否使用该组参数进行校正，从而在源头上抑制鬼影.对于先验概率，定义了非均匀性的局部同分布约束，并通过定标统计的策略利用该约束构建了先验概率；对于观测概率，发现并详细分析了红外焦平面阵列固有的非均匀增益参数空间相关性，利用空间相关性构建了观测概率.最终，通过本文算法对真实和仿真的红外图像序列进行处理，表明该算法在保证高收敛速度前提下，其参数正确概率有效抑制了鬼影，取得了好的处理效果.
基于场景非均匀性校正 收敛 鬼影 贝叶斯 scene-based nonuniformity correction convergence ghosting artifacts Bayesian
收敛问题是基于场景非均匀性校正算法的一个共性问题。提出了一个能够自适应收敛的非均匀性校正算法。该算法的一个特点是只对非均匀性空间频率的高频部分进行处理，详细论述了该处理的优点。同时还提出了一个控制收敛速度的因子，使得算法的收敛速度根据场景的动态范围自动调整。这将很大程度的改善基于场景非均匀性校正算法收敛特性。最后通过实验数据论证了该算法的性能。
基于场景非均匀性校正 收敛速度 空间频率的高频部分 自适应收敛 scene-based nonuniformity correction convergence speed high-space-frequency adaptive convergence
针对IRFPA器件在工程使用中固定图案噪音会发生漂移及探测元响应呈现非线性的特征，提出了一种以二次方程表征的响应特性数学模型，并利用场景数据的卡尔曼滤波算法，对其实施双校正。本算法较基于线性模型的非均匀性校正算法具有更好的校正效果，仿真实验结果验明了算法的优越性．
红外焦平面阵列 非均匀校正 非线性响应 卡尔曼滤波 参量漂移 Infrared focal plane array Scene-based nonuniformity correction Nonlinear response Kalman filtering Parameter drift
西安电子科技大学,模式识别与智能控制研究所,陕西,西安,710071
补偿固定噪声的时间漂移是红外焦平面非均匀校正技术中面临的一个重要问题.本文考察了近期提出卡尔曼滤波算法、校正统计算法与代数算法,分析其解决固定噪声随时间漂移的机理,并对算法性能进行综合评价,最后对得出的结论用仿真数据给予验证.
红外焦平面 基于场景的非均匀校正 卡尔曼滤波算法 统计算法 代数算法 infrared focal plane scene-based nonuniformity correction Kalman-fltering algorithm statistical algorithm algebraic algorithm
