[发明专利]一种基于红外焦平面非均匀性指纹模式的校正方法

说明书

技术领域

本发明属于红外成像技术领域，具体涉及一种基于红外焦平面探测器非均匀性指纹模式的校正方法。

背景技术

随着红外探测器的发展，红外成像系统也相继发展。在第一代红外成像系统中，采用线列探测器，通过一维光机扫描成像。到了20世纪70年代中期，IRFPA(Infrared FocalPlane Array，红外焦平面阵列)探测器的出现标志着第二代红外成像系统——凝视红外成像系统的诞生。与线列探测器相比，焦平面探测器成像具有空间分辨率高、探测能力强、帧频高等优点，正迅速成为红外成像技术的主流器件。目前凝视红外成像系统已开始广泛应用于夜视、海上营救搜索、天文、工业热探测和医学等民用领域，是红外成像系统的发展方向。然而，红外焦平面阵列存在的非均匀性与无效像元严重影响了系统的成像质量，降低了系统的空间分辨率、温度分辨率、探测距离以及辐射量的正确度量，直接制约着系统的最终性能。尽管随着器件制作工艺的改进，焦平面的非均匀性和无效像元问题有了较大改善，但离完全解决问题还有很大距离，仍是当前红外焦平面阵列成像系统必须解决的首要问题。

针对红外焦平面探测器阵列的非均匀性问题所提出的相应的校正方法，主要分为两大类：一类是基于定标的校正方法，如一点法，两点法等。该类方法原理简洁，硬件易于实现和集成；校正精度高，可用于场景温度的度量；对目标没有任何要求，是实际IRFPA组件产品中主要采用的方法。但这类方法受限于IRFPA响应漂移带来的校正误差；实际校正时需要参考源进行标定，使得设备装置相对复杂；同时在实际应用中需要进行周期性的定标，定标频率取决于系统的稳定性，对于实际探测器不易做到快速反应。另一类是基于场景类的自适应校正方法，如时域高通滤波校正法，神经网络校正法和恒定统计约束校正法等。这类方法可以在一定程度上克服IRFPA响应漂移带来的校正误差，不要求或只需要简单的定标，根据场景信息适应性的更新校正系数，但这类算法应用时计算量大，往往需要特殊并行计算机结构来实现，不利于系统硬件的实现、集成以及对场景的实时处理。

华中科技大学易新建等人在《红外与激光工程》2004年第33卷第1期《红外焦平面阵列非均匀性的两点校正及依据》一文中以普朗克(Plank)辐射定律和红外探测元的线性响应模型为基础，在理论上完整地推导了红外焦平面非均匀性的两点校正方法。文章从理论上论证了两点法的物理依据，表明如果IRFPA的响应是稳定的、线性的，则两点校正的算法没有误差，但实际上IRFPA探测元响应都是非线性的，而且存在响应漂移的问题，因此，用两点校正方法存在较大的剩余误差。

华中科技大学图像识别与人工智能研究所张天序等人在《红外与毫米波学报》2005年第4期《红外焦平面非均匀性噪声的空间频率特性及空间自适应非均匀性校正方法改进》一文中分析了红外焦平面阵列非均匀性噪声的空间频率特性，指出空间低频噪声为其中的主要成分。针对传统空域自适应校正方法去除低频空间噪声存在的不足，提出采用一点校正与神经网络自适应校正相结合的方法。该方法在空间低频噪声占优时能获得较好的校正效果，但存在目标退化问题。

华中科技大学图像识别与人工智能研究所石岩等人在《红外与毫米波学报》2005年第5期《红外焦平面阵列非均匀性自适应校正算法中目标退化与伪像的消除方法》一文中，从场景中边缘信息获取的角度出发，分析到了上述问题出现的原因，并提出了采用边缘指导的神经网络自适应智能型校正算法(ED_NN_NUC)来消除目标退化(fade-out，表明目标图像变模糊，即是目标的信噪比降低、与背景的反差变小、融于背景，不易被识别)。该算法在自适应非均匀校正过程中，自适应地提取当前帧校正后图像边缘信息，以此指导校正参数的更新环节。该算法在能准确获取场景边缘信息的前提下，能较好地抑制目标边缘的退化和伪像，特别有良好的保留弱小亮目标的作用，只是在运算速度方面较慢。

中山大学信息科学与技术学院汪民等人在《红外技术》2007年第6期《一种非制冷焦平面阵列图像漂移的双温度补偿新方法》一文以温度漂移为研究对象，分析环境温度与机芯温度的规律和相互之间的关系，提出了一种双变量线性回归模型进行图像温度漂移补偿的新方法，较好地解决非制冷IRFPA的图像输出因漂移造成图像测温偏差大的工业应用难题。