發(fā)布時(shí)間：2017-09-22 17:04

  本文關(guān)鍵詞：基于場景的紅外非均勻性校正算法研究

  更多相關(guān)文章： 紅外熱成像 非均勻性 空時(shí)結(jié)合 擬合 反問題

【摘要】：近年來,隨著夜間監(jiān)視、森林防火監(jiān)控、海洋搜救、海洋污染監(jiān)測、軍事目標(biāo)偵查等領(lǐng)域需求的不斷擴(kuò)大,人們迫切需要高分辨率,高溫度靈敏度的紅外探測器,從而完成傳統(tǒng)遙感所不能完成的任務(wù)。但紅外探測器中探測像元兩兩之間相互獨(dú)立,其響應(yīng)具有非均勻性,圖像上存在固定樣式噪聲。通過非均勻性校正去除圖像上的固定樣式噪聲能夠有效地提高熱靈敏度,研究表明：非均勻性每降低0.013%,可以提升熱靈敏度10mk。同時(shí)像元的響應(yīng)容易受外部環(huán)境影響,如環(huán)境溫度、偏置電壓等因素,導(dǎo)致固定樣式噪聲具有時(shí)變性,增加了非均勻性校正的難度。 為了去除時(shí)變的固定樣式噪聲,國內(nèi)外研究學(xué)者已提出了大量的基于場景的非均勻性校正算法。但現(xiàn)有算法存在實(shí)時(shí)性差、魯棒性差、易產(chǎn)生鬼影等問題。未見有基于場景的非均勻性校正算法得到實(shí)際應(yīng)用的報(bào)道。本文針對凝視型與掃描型兩種紅外熱成像探測器,在兼顧算法實(shí)時(shí)性的情況下,重點(diǎn)解決傳統(tǒng)的場景非均勻性算法魯棒性差、易產(chǎn)生鬼影的問題,從而提高成像熱靈敏度,為高靈敏度紅外熱像儀的研制提供理論基礎(chǔ)。 在凝視型紅外熱成像中,本文針對傳統(tǒng)場景非均勻性校正方法在圖像的邊緣紋理區(qū)域會產(chǎn)生鬼影的問題,從紅外熱傳導(dǎo)效應(yīng)出發(fā),分析紅外圖像的局部空間相關(guān)性,提出了一種基于空時(shí)結(jié)合停止門限的自適應(yīng)非均勻性校正方法,將產(chǎn)生鬼影的風(fēng)險(xiǎn)降至最低。算法的主要貢獻(xiàn)在于：通過空間相關(guān)性檢測局部均勻區(qū)域；通過時(shí)域幀間運(yùn)動(dòng)檢測前后幀是否存在變化；提出空時(shí)結(jié)合的判決門限,只有在幀間存在運(yùn)動(dòng)的局部均勻區(qū)域才允許更新校正系數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法魯棒性強(qiáng),能夠有效地抑制鬼影,非均勻性從0.09%降低至0.057%,高熱靈敏度提高了約22mk。 在掃描型紅外熱成像中,針對連續(xù)紅外視頻,利用掃描方向上的像素點(diǎn)具有相同的非均勻性這一特性,本文提出了一種基于最小二乘擬合的非均勻性校正方法,通過在圖像的每一行構(gòu)建校正前后的廣義方程組,從而找出非均勻性校正系數(shù)的自適應(yīng)迭代方向并進(jìn)行更新。實(shí)現(xiàn)了全局和局部運(yùn)動(dòng)場景視頻的非均勻性校正處理。與傳統(tǒng)的場景非均勻性校正算法相比,粗糙度降低了15%至20%不等。針對單幀紅外圖像上的條紋非均勻性,本文提出了一種基于Landweber迭代的去條紋非均勻性的算法,通過求解反問題找到最優(yōu)的非均勻性校正系數(shù)。引入并改進(jìn)Landweber迭代更新非均勻性校正系數(shù),并通過空間相關(guān)性檢測減少邊緣紋理的干擾,提高算法魯棒性。算法效率遠(yuǎn)優(yōu)于其他單幀內(nèi)去除條紋噪聲的算法,且粗糙度能夠進(jìn)一步降低8%至23%不等。
【關(guān)鍵詞】：紅外熱成像 非均勻性 空時(shí)結(jié)合 擬合 反問題
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41;TN215
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-25
• 1.1 紅外熱成像的發(fā)展趨勢以及存在的主要問題11-16
• 1.2 非均勻性校正技術(shù)的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀16-22
• 1.3 本文的主要研究內(nèi)容22-25
• 2 紅外成像非均勻性降低溫度靈敏度25-34
• 2.1 紅外圖像非均勻性產(chǎn)生的原因26-29
• 2.2 非均勻性降低成像靈敏度的理論分析29-32
• 2.3 本章小結(jié)32-34
• 3 基于空時(shí)結(jié)合門限的自適應(yīng)非均勻性校正方法34-58
• 3.1 凝視型紅外成像觀測模型35-36
• 3.2 Scribner與Hardie的自適應(yīng)非均勻性校正算法36-39
• 3.3 基于空時(shí)結(jié)合門限的自適應(yīng)非均勻性校正算法39-46
• 3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析46-55
• 3.5 本章小結(jié)55-58
• 4 基于最小二乘擬合的非均勻性校正算法58-74
• 4.1 掃描型紅外成像的特性分析58-61
• 4.2 基于最小二乘擬合的場景非均勻性算法61-65
• 4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析65-72
• 4.4 本章小結(jié)72-74
• 5 基于Landweber迭代的非均勻性校正算法74-92
• 5.1 非均勻性校正反問題模型74-76
• 5.2 基于Landweber迭代的非均勻性校正算法76-82
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析82-90
• 5.4 本章小結(jié)90-92
• 6 總結(jié)與展望92-96
• 6.1 本文研究工作總結(jié)92-94
• 6.2 對未來工作的展望94-96
• 致謝96-97
• 參考文獻(xiàn)97-103
• 附錄1 攻讀博士學(xué)位期間獲得的研究成果103-104
• 附錄2 攻讀博士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目104

【相似文獻(xiàn)】

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