红外图像非均匀性校正方法综述

第 24 卷   1 期 第 红      外 技 术 Vol. 24   1 No.                                     2002 年 1 月 Infrared Technology Jan. 2002

〈系统与设计〉

红外图像非均匀性校正方法综述
陈   ,谈新权 锐
( 华中科技大学 电子与信息工程系 ,湖北 武汉 ,430074)

摘要 :   红外图像的非均匀性是制约红外成像系统成像质量的限制性因素 。对国内外广泛应用的两点 校正法进行了原理探讨 ,并阐述了恒定统计平均法 、 时域高通滤波器法和神经网络校正法等几种正在实 验室大力研究的非均匀性校正技术 。 关键词 :   红外焦平面阵列 ;   非均匀性校正 ;   两点校正法 ;   恒定统计平均法 ;   高通滤波 ;   神经网 络 中图分类号 : TN216    文献标识码 :A    文章编号 :100128891 ( 2002) 0120001203 出为 : 线性校正假设探测器单元的响应呈线性 , y = ax + b
Ξ 收稿日期 :2001205228

1  概述

式中 , x 为某一探测器单元的输入信号 , y 为可测的输

红外焦平面器件是一种兼具辐射敏感和信号处理 功能的新一代红外探测器 , 采用焦平面探测器的成像 系统具有很多优点 。如果系统的探测器元数为 N ,理 论上信噪比可提高 N 倍 。但由于各个探测器的响应

出信号 。如果能求出增益因子 a 和偏移因子 b , 就可 求得无畸变的输入信号 x 。 2. 1   两点校正法 从红外图像非均匀性的来源和表现形式可以看 出 ,如果各阵列元的响应特性在所感兴趣的温度范围 内为线性的 ,在时间上是稳定的 ,并假定 1Π 噪声的影 f 响较小 ,则非均匀性引入固定模式的乘性和加性噪声 , 在此条件下焦平面阵列元在均匀辐射背景条件下的输 其中 : < 为辐射通量 , uij 和 vij 是坐标为 ( i , j ) 阵列元的 增益和偏移量 ,对于每一个阵列元 , uij 和 vij 的值都是固 实现红外焦平面阵列图像的非均匀校正 ,即 y ij = Gij + xij ( <) + Oij
y ij 为校正后的输出 。

度的不一致 ,导致红外图像的非均匀性 ,严重影响着红 外传感器的成像质量 , 因此必须进行红外非均匀性校 正。 补偿焦平面探测器非均匀性的方法有多种 , 但由 于此类噪声的来源与瞬态噪声不同 , 不能采用通常的 处理方法 ( 帧Π 场处理 ) 。因此抑制固有空间噪声比抑

制瞬态噪声更困难 , 必须采用现代数据处理的方法 。 到目前为止还没有找到适应性较强的算法 , 方法的研 究都是面向某种特定条件和工作模式的 。目前探测器 非均匀性校准方法主要有两点温度定标法 ( TPC) 、 多 点温度定标法 ( ETPC) 、 恒定统计平均法 ( CSC) 、 时域 高通滤波法 ( THPFC) 和人工神经网络法 ( ANNC) 等 。 目前应用最广的是两点温度定标法和多点温度定标 法。 以上多种方法可分为两大类 : 线性校正和非线性 校正 。其中前三种属于线性校正技术 , 后两种属于非 线性校正技术 。技术上线性校正相对非线性校正来说 较为成熟 。

定的 ,并且不随时间变化 。因此采用两点法校正即可
( 3)

Gij , Oij 分别为两点校正法的校正增益和校正偏移量 ,

两点校正法在光路中插入一均匀辐射的黑体 , 通

过各阵列元对高温 TH 和低温 TL 下的均匀黑体辐射 的响应计算出 Gij 和 Oij ,从而实现非均匀校正 。

在图 1 中给出了两点校正法的示意图 ,两点法校

正将所有阵列元在高温 TH 和低温 TL 下的响应分别 规一化为 V H 和 VL
V H = Gij x ij ( <H ) + Oij VL = Gij x ij ( <L ) + Oij

2  非均匀性校正方法

( 1)

校正增益和校正偏移量即可通过下式计算出来

x ij ( <) = uij < + vij

Ξ

( 2)

( 4) ( 5)

1

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相对式 ( 1) 增加了响应的噪声项 ,并提出了使用 Wiener 滤波方法估计增益因子和偏移因子的方法 。理论上 , 这种方法优于 CS 算法 ,但其计算复杂 , 不适合实际系 统使用 。 2. 3   时域高通滤波器法 阵列元的响应特性随时间缓慢的变化和阵列元内 部的 1Π 噪声集中在低频部分 。目标相对于杂波背景 f 在像平面上具有较大的运动速度 , 因此目标信号具有 相当的高频能量 ; 而背景杂波 ,如云层等因素在像平面 上的移动速度很小或相对静止 ,因而表现为低频分量 。 因此采用高通滤波器方法可以在实现非均匀性校正的 同时达到突出目标的目的 。其原理如图 2 所示 。
图2  时域高通滤波算法原理框图
Fig. 2   Block diagram of THPFC

直线 a 和直线 b 分别代表一个阵列元的响应特性 , 直线 c 为校正后所有阵列元的响应特性

图1  两点校正法示意图
Fig. 1   Diagram of TPC

Gij = Oij =

2. 2   恒定统计平均法

其中 x ij ( <H ) 和 x ij ( <L ) 分别为像元 ( i , j) 在高温和低温 均匀辐射背景下的响应 。 将各阵列元的校正增益 Gij 和校正偏移量值 Oij 预 点进行多点校正 。 探测器单元的输入信号的统计方差都相等 。则式 ( 1) 可写成为 :
m y = E [ y ] = E [ ax + b ] = a E [ x ] + b = am x + b

先存储起来 ,在探测过程中以此对探测器的响应值按 式 ( 3) 不断进行校正 。 两点校正法假定探测元的响应特性在所感兴趣的 温度范围内是线性的 , 实际情况并非如此 。为弥补两 点校正方法的这一不足 , 可进一步采用选择多个温度

CS 算法建立在如下假设之上 :1) 每个探测器单元 的输出信号的统计平均值是很恒定的 。2) 输入到每个

不失一般性 ,假设 mx = 0 ,δx = 1 ,则有
2

   在实际计算时 ,均方根可用平均绝对误差代替 ; 平

均值和平均绝对误差可用迭代方式计算 。国外针对 CS 算法进行了专用模拟芯片的研究 。Majeed M. Hayat 等提出了另一个更接近实际的线性模型 : y = ax + b + n
2 ( 13)

δ x = ( y - my ) Π y

V H x ij ( <L ) - VL x ij ( <H ) x ij ( <L ) - x ij ( <H )

δy = a δx
2 2 2

V H - VL x ij ( <H ) - x ij ( <L ) b = my a =δ y

( 6) ( 7)

图2中

y ( n) = x ( n) - f ( n )

( 14) ( 15)

( 8) ( 9)

( 10) ( 11) ( 12)

测器响应率有较好的线性 。 2. 4   人工神经网络法 可以完全不对 FPA 进行标定 ( 或自动标定 ) , 是红 外成像系统的理想境界 , 依赖于神经网络方法自适应 地进行校正系数的更新是目前实验室研究的热点之 一 。具体办法是 : 让每一个神经元连接一个阵列元 ,再 设计一个隐含层 ,它的每一个神经元就像水平细胞元 那样与邻近的几个阵列元连接起来 , 得到它们的平均 输出值反馈到它的上层神经元去计算非均匀性 , 采用 最陡下降法依据实际景象逐帧迭代 , 直至达到最佳状

低通采样输出为 : f ( n ) = x ( n ) Π + [ 1 - ( 1Π ) ] f ( n - 1) N N

式中 : N 为设置的帧数 。 可以先假设某像素在第 n 帧经增益校正后得到 一个滤波器输入量 x ( n ) , 经过无限冲击响应滤波器 ( IIR2DF) 低通处理后得到了低通输出 f ( n ) , 再通过减 法运算得到一个高通输出 y ( n ) 。经 Z 变换得到传递

函数为 : H ( z ) = Y ( z ) ΠX ( z ) = ( N - 1) ( z - 1) Π Nz - ( N - 1) ] [ ( 16)    这种方法抑制了 1Π 噪声对图像和 NUC 的影响 , f 克服了基于参照元校正存储量大的问题 , 但也要求探

2002 年 1 月              陈锐等 : 红外图像非均匀性校正方法综述              24 卷   1 期 第 第

proach of two2temperature points correction ( TPC) in detail . As the further research in this area , constant2statistics correction ply at the same time. neural network 3

态 。过程如下 : 1) 计算邻域平均值 : f ij = ( x i , j - 1 + xi , j +1 + x i - 1 , j + x i +1 , j ) Π 4
O n +1 = O n - 2 a ( y - f )

( 17)

行定标 ,校正系数可以经过学习连续更新 ,对探测器参 数的线性和稳定性要求不高 ,但研究工作量大 ,应用时 计算量大 ,需要特殊并行计算机结构来实现 。

   ) 令 y = Gx + O , 其中 G 为增益校正因子 , O 为 2 偏移量校正因子 。误差函数 : 2 ( 18) F ( G , O ) = ( Gx + O - f ) 利用此函数的梯度函数和最陡下降法 , 可以得到计算 G 和 O 的迭代公式 : ( 19) Gn +1 = Gn - 2 ax ( y - f )
( 20)

3  结束语
红外探测器是红外成像系统的关键部件 , 但红外 图像的非均匀性直接影响系统的质量 。因此解决非均 匀性校正成了头等重要的问题 。尽管世界范围内的 FPA 非均匀性校正问题的研究工作 、 技术途径多种多 样 ,但目前在商业上有推广价值的和军事上能够实用 的还是两点法或扩展两点法 , 专家和工程师们的着眼 点依然是修正完善两点法 —— — 提高精度和算法处理速 度 。同时 ,在实验室还在大力研究其它非线性校正方 法 ,如神经网络校正法 、 时域高通滤波器法 。

其中 : a 为下降步长 , n 为帧数 。 3) 利用线性校正算法 ,计算 y n +1 = Gn +1 × X n + a + On +1

( 21)

   可见 ,神经网络方法在理论上完全不需对 FPA 进

参      考 文 献

作者简介 :   陈锐 ,1979 年生 ,男 ,华中科技大学硕士研究生 ,主要研究方向图像处理 、 数字信号处理 、 多媒体技术 、 光电成像技术 。 谈新权 ,1945 年生 ,男 ,华中科技大学教授 ,主要从事光电技术 、 激光通信 、 通信与信号处理 、 数字视频技术研究 。

[1 ]   Schulz M , Caldwell L. Non2uniformity correction and correctability of infrared focal plane arrays[J ] . Infrared Physics & Technology , 1995. 36 :763~777. [2 ]   Harris J G. Non2uniformity correction using the constant2statistics constraint :analog and digital implementations[ A] . S PIE[ C] , 1997. 3061 :895~905. [3 ]   Majeed M. Hayat . Model2based real2time non2uniformity correction in focal plane array detectors[ A] . S PIE[ C] ,1998. 3377 :122~131. [4 ]   Scribner D A. Adaptive non2uniformity correction for IR focal plane arrays using neural networks[ A] . S PIE[ C] , 1991. 1541 :100~108.

( Electronics & Information Engineering Department , Huazhong University of Science and Technology , Wuhan 430074 , China)

Abstract :  Infrared non2uniformity has limited the quality of infrared imaging system. In this paper , we discussed the ap2 ( CSC) , temporal high2pass filtering correction ( THPFC) and artificial neural network correction (ANNC) are presented sim2

Key words :  IRFPA ;  non2uniformity correction ;   2temperature points ;   two constant2statistics ;  high2pass filtering ;  

Study on Non2uniformity Correction of Infrared Image
CHEN Rui ,TAN Xin2quan


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