红外图象自适应非均匀性校正算法的研究与实现

红外图象自适应非均匀性校正算法的研究与实现

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时间:2018-11-25

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1、红外图象自适应非均匀性校正算法的研究与实现公安部第一研究所郑裕林郅晨张振环方盛华【摘要】红外焦平面阵列(IRFPA)的非均匀性是影响红外系统成像质量的关键性因素。目前常用的基于定标技术的两点或多点校正算法在应用中难以完全克服探测器响应的非线性,也无法消除随时间和环境变化所产生漂移的影响。提出了基于定标的和基于场景的联合校正算法。其中基于定标的多项式拟合校正算法可以消除探测器的大部分非均匀性,基于场景的最小均方误差(LMS)自适应算法可抑制探测器非均匀性参数漂移的影响而自动更新系数。实验表明:这种自适应联合校正算法效果良好,能满足现实需

2、要,体现了算法的优越性。【关键词】红外焦平面阵列;非均匀性;多项式拟合非线性校正;LMS;自适应算法一、引言由于受材料和工艺水平等原因,红外焦平面阵列(InfraredFocalPlaneArray,IRFPA)器件各探测单元响应特性之间普遍存在着非均匀性,它指的是焦平面阵列在外界均匀光强照射时,各单元的输出不一致,在图像上表现为空间噪声或固定图案噪声。红外焦平面阵列的非均匀性严重影响了红外传感器的成像质量,因而工程中使用的IRFPA器件都要采用相应的非均匀性校正技术。焦平面探测器非均匀性校正方法总体可分为两大类:基于定标的校正算法和

3、基于场景的校正算法。基于定标的非均匀校正技术是在特定温度的黑体均匀辐射下,对红外焦平面进行定标。通常需要事先获得校正所需要的定标系数,然后在校正实现过程中读取这些数据作相应的处理,精度高,算法相对简单,便于硬件实现,但是若由于温度变化、噪声干扰等原因引起探测器的直流漂移,这类的算法则无法对此做出反应,不能自适应跟踪探测元响应特性的漂移。当漂移很大时,需要重新定标来更新校正系数。基于场景的非均匀校正不需要黑体定标,而是根据场景的运动,假设每个像素所对应场景的温度具有遍历性,利用遍历性进行统计,依照统计结果,对探测器的非均匀性进行随时地校

4、正。基于场景的非均匀校正可自适应地跟踪探测像元输出的漂移,在满足遍历性假设的情况下,可以获得优异的校正效果。但是这种校正算法需要对大量图像进行统计运算,算法较复杂,硬件实现难度大。另外,在大多数情况下,遍历性不容易被满足,这也就带来了这一算法的又一弱点——容易形成“鬼影”。为此,为平衡算法的效果和复杂度,本文提出了基于定标的多项式拟合和基于场景的最小均方误差(LMS)自适应联合校正算法,对所获得红外视频信号进行联合校正处理。在自适应非均匀联合校正系统中,自适应算法能够自动跟随探测器的漂移进行调整自适应系数。二、多项式拟合非线性校正算法

5、2.1非线性校正原理理论上,探测元的响应为线性定常时,两点校正法能实现精确的校正,两点校正法最重要的优点是算法结构简单,计算量小,实现起来也比较容易。但实际探测元的响应都是非线性的,所以用两点定标的校正结果精度较低,采用分段校正法来提高校正精度,即将整个工作范围分成几个区间,每个区间都使用两点校正法进行校正,定标点越多,校正精度就越高,当然存贮的数据量和计算量也相应增大了,编程和硬件设计上增加了复杂性,这一缺点使得分段校正法在实际使用中受到很大限制。我们认为探测元的响应曲线为非线性曲线,其非线性非均匀性模型的具体表达式为:(1)基于(

6、1)这种非线性非均匀性模型,该如何进行非均匀性校正呢?为此,我们利用黑体对红外焦平面芯片每个探测单元进行测试实验,得到探测器的响应曲线图,选取了任意三个探测单元曲线如图1所示。图1不同探测单元响应曲线由实验数据我们可以认为凝视型焦平面探测器各个探测单元在输入辐照度Φ的辐照下的响应为非线性二次抛物线形式:(2)在理想情况下,各探测元的响应函数的系数aij、bij和cij都相同,这样,Xij就可以真实地反映出输入图像。但是在实际情况中,各点的aij、bij和cij都不相同而表现出非均匀性,这就使得输出图像难以辨认,如图2所示,对这种非均匀

7、性的校正就是要将各个探测单元的响应校正为统一参数的抛物线。图2非均匀性校正示意图通过对凝视焦平面探测器性能和特点的分析和研究,提出了基于多项式曲线拟合的非线性非均匀性校正技术,假如探测器像元的实际响应为Xij,其校正输出为Y,那么基于多项式曲线拟合的非线性非均匀性校正算法的校正原理如下:对于整个凝视焦平面探测器来说,在同一辐照度Φ下,将其平均响应作为校正期望输出值,其中MxN为探测器探测元阵列个数:(3)根据非线性拟合原理,对于某个探测单元的响应值Xij,可以根据公式(2)计算得到其入射辐射度Φ,再代入(3)得到它对应的校正值Y。从上

8、面公式可以看出,这种校正算法在计算Φ中存在除法和开方运算,计算非常复杂,甚至无法获得解析形式的校正公式,不利于实际应用,无论软件还是硬件都比较难以实现。由于Y和Xij都是Φ的二次多项式,它们是性质相似的一类函数。所以,从

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