[发明专利]基于运动检测指导的红外焦平面非均匀性校正方法

说明书

技术领域

本发明属于红外焦平面探测器领域，具体涉及一种基于运动检测指导的红外焦平面非均匀性校正方法。

背景技术

红外焦平面阵列IRFPA(Infrared Focal Plane Array)成像系统是红外成像技术发展的方向，是现代红外成像系统的核心器件。在第一代红外成像系统中，采用线列探测器，通过一维光机扫描实现成像。与第一代红外成像系统相比，红外焦平面阵列以凝视方式工作，不需要运动的光学元件对景物进行一维或二维光机扫描。因此具有结构简单、工作稳定、空间分辨率高、探测能力强、帧频高等优点。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。然而由于制造材料、工艺以及工作环境等方面的原因，红外焦平面阵列普遍存在非均匀性问题。其非均匀性与无效象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象元有了较大改善，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。

目前已有的红外焦平面阵列的非均匀性校正方法，主要分为两大类：一类是基于定标的校正方法，该类方法原理简洁，易于硬件实现和集成；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，成为目前算法研究和系统应用的重要研究方向。

但是基于场景类方法都存在伪像(ghosting artifact，也称为“鬼影”，即是在真实场景周围出现的与之相同景象的重影)问题，如传统的神经网络校正算法，其方法结合了空域处理(以四邻域空间均值为期望输出)和时域处理(以神经网络误差反馈实现校正系数的迭代更新)的特点，自适应地实现非均匀性校正，但其要求目标处于不断的运动状态，一旦目标趋于静止，则会出现目标退化(fade-out，表明目标图象变模糊，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)；而当目标由于运动离开后，又会在原位置留下一个呈反像的伪像(鬼影)。

Narendra在“Shutterless fixed pattern noise correction for infraredimaging arrays”(Proc.SPIE，1981，282：44-51)中提出等统计量非均匀性校正方法时，曾原则性地提出一种简单的方法来克服“鬼影”，即在景物不变时停止校正系数的更新。

1997年Harris等人在“Minimizing the ghosting artifact in scene-basednonuniformity correction”(Proc.SPIE，1998，3377：106-113)一文中将上述Narendra提出的方法加以实现，在更新环节设置了一个阈值，当某个像素的变化超过该阈值时可以更新其校正系数，低于该阈值时则停止更新。

2003年刘会通等人分析了上述两篇文章处理上的缺陷，在《自适应非均匀性校正中“鬼影”问题的分析》(红外技术，2003，25(5)：30-32)一文中提出了基于运动取阈值的方式的几点不足之处，主要有下面两个方面：(1)阈值不易确定；(2)空间噪声基本不变，不能校正——这里可以理解为固定图案噪声不好校正，因为固定图案噪声基本上是不变的“图形噪声”，它几乎不运动。